CN1276391C - 基于小波变换的图像压缩方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于小波变换的图像压缩方法，包括下述步骤：1)对数字图像进行小波变换得到小波系数：2)对每个小波系数除以一个量化系数：3)将小波系数按照所在的子带位置进行分块；4)每个系数块按位面进行扫描，位面扫描过程中将每个小波系数按照周围小波系数的显著性、小波系数符号、细化和通用输出分为13类，然后根据类型按照不同的分布模型使用算术编码器进行编码。本发明采用一个位面一次扫描的编码方法，可取消OT过程，大大减少操作所需要的周期数和编码系统的延迟，将小波系数进行标量量化，可保证图像序列在编码过程中图像质量的相对稳定性，量化后的小波系数分块后再进行子分块，可减少编码符号数，大大减轻了二元算术编码器的压力。

Description

基于小波变换的图像压缩方法
技术领域：
本发明属于信息技术领域，具体涉及一种基于小波变换的数字图像压缩编码方法。
背景技术：
目前，小波变换的数字图像压缩编码方法皆采用JPEG2000标准编码方法，JPEG2000标准中的EBCOT编码流程如下：如图1所示，它是将原始图像经过多级小波变换后得到小波系数，然后将各个子带的小波系数分割成一个个的系数块(JPEG2000建议分成64×64或32×32为好)，每个块先进行重要性优先编码(EBC)，再实现全局优化截断(OT)。为了实现重要性优先编码，将每一块小波系数使用原码表示后，最高位是符号位(0为正，1为负)，其他位为系数的绝对值。系数绝对值中的同一位的集合称为位面(如图2所示)，编码过程中从绝对值高位面向低位面逐个位面扫描。对块内的每个系数，如果它在位面k中的值是1，而且在比k更高的位面中都是0，则称该系数在位面k..0中是显著的。每个位面编码时扫描三次，第一次扫描对周围有已经在比当前位面高的位面显著的系数进行编码，称为显著性扩散(Significance propagation)，第二次扫描是输出显著的系数的当前位面值，称为细化(Magnitude refinement)，第三次扫描是对第一次扫描没有检测到的显著系数进行扫描，称为清理(Cleanup)。这样，被认为重要的信息小波系数信息就优先输出，而且码流中的每个位面的每个扫描过程输出的信息都是可以截断的，该编码特征称为“嵌入式编码”。
JPEG2000具体的编码过程如图3所示，每个系数块编码完成后，再将每个系数块的编码结果通过优化截断(OT)组合在一起，构成所谓的质量层，这样可以实现整个图像的重要性优先编码。但是这样做大大增加了编码所需要的时钟周期数，而且使用全局性的OT增加了编码系统的理论延迟，另外，这种做法虽然可以精确控制每一个单独图像的码率，但是没有有效的方法对多个图像构成的图像序列质量进行稳定的控制。
EBCOT编码器是JPEG2000编码器的核心，由于对每个位面逐层编码，而且每一个位面需要三次扫描，导致了编码过程非常耗时，特别是在硬件实现过程中，占用的始终周期数特别多，远远超过了小波变换部分和算术编码部分，成为整个JPEG2000编码系统的瓶颈。
发明内容：
本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术的缺陷，提供一种可减少编码所需要的时钟周期数，同时可对码率和质量进行控制且可实现较高的像素速率之小波变换的数字图像压缩编码方法。
本发明是通过下面的技术方案解决上述技术问题的。它包括下述步骤：1)对数字图像进行小波变换得到小波系数；2)对每个小波系数除以一个量化系数，该量化系数在1.0到1000.0之间；3)将小波系数按照所在的子带位置进行分块；4)每个系数块按位面进行扫描，位面扫描过程中将每个小波系数按照周围小波系数的显著性、小波系数符号、细化和通用输出分为13类，其中显著性分为6类，分类号为0-5，小波系数符号分为5类，分类号为6-10，细化之分类号为11，通用输出分类号为12，然后使用分类号12计算系数块的最高有效位面号并输出，再从最高有效位面开始到最低位面对系数块进行扫描，扫描过程中跳过超过最高有效位面号的系数块，在扫描过程中根据周围小波系数的显著性情况对当前位面不显著的系数的显著性特征分布进行分类，最后将系数的显著性按照分类结果送到算术编码器编码输出。
所述步骤3)中，还可将小波系数分为不超过32×32大小的系数块，系数块的边界不跨子带，每个32×32系数块再分成16×16的系数子块，且每个系数块根据所在的子带位置分为LL、LH、HL和HH四种类型；
所述步骤4)中，对每个系数块按位面进行扫描后，可使用分类号12计算系数块的最高有效位面号并输出；同时使用分类号12对每个16×16的系数子块计算其最高有效位面号并输出；然后从最高有效位面开始到最低位面对系数块进行扫描，扫描过程中跳过超过最高有效位面号的系数子块；再在扫描过程中根据周围小波系数的显著性情况对当前位面不显著的系数的显著性特征分布进行分类，最后将系数的显著性按照分类结果送到算术编码器编码输出。
在扫描过程中对不显著系数根据周围小波系数的显著性情况进行分类包括下述步骤：①先根据系数周围的显著性情况，计算该系数的权值，如果显著，则根据LL、LH、HL和HH类型块的加权表加上该权值；②对权值进行调整得到6种显著性分类号；③对已经显著的系数，按照分类号11输出该系数在当前位面的值；④对不显著性的系数，根据显著性分类号将系数的实际显著性按得到的分类号输出；如果该系数确实显著，输出系数的符号位。
本发明具有下列技术效果：
1)本发明提出了一种一个位面一次扫描的编码方法，该方法在压缩性能上比EBCOT好，在可实现性方面比EBCOT简单，取消了OT过程，在硬件实现时可以大大减少操作所需要的周期数，并可以实现硬件流水线作业，减少了编码系统的延迟。
2)本发明在进行系数分类时采用相关区域更大的数学模型，对每个系数根据其周围24个系数的状态进行分类，比JPEG2000根据周围8个系数的方案更充分地考虑了小波系数的远程相关性。这样处理，可保证在一次扫描下压缩性能不低于JPEG2000。
3)本发明采用了系数子块的概念，进一步减少了编码符号数，大大减轻了二元算术编码器的压力，使得符号数与图象样本数的比在典型质量情况下达到1.5∶1，在一套逻辑工作的情况下可以实现较高的像素速率。
4)本发明通过对小波系数进行标量量化，可实现质量控制和码率的控制，保证了图像序列在编码过程中图像质量的相对稳定性，避免了图像质量大起大落的现象，特别适合于质量优先的数字视频的编码。
附图说明：
图1为小波系数分块示意图；
图2为小波系数块的位面；
图3为现有技术JPEG2000的图像编码过程示意图；
图4为本发明的图像编码过程示意图；
图5为本发明小波系数块分成小波系数子块示意图；
图6为本发明小波系数子块内同一位面的扫描顺序；
图7为本发明编码流程图。
具体实施方式：
本申请人经过研究和使用发现，现有技术中JPEG2000为了实现嵌入式编码，在对小波系数编码过程中采用了逐个位面扫描，每个位面又进行三次扫描的办法进行块编码(EBC)，全部系数块编码完成后再在图像块的范围内对编码后的系数块进行优化截断(OT)，这种方法会大大增加编码所需要的时钟周期数，而且对编码后的系数块进行优化截断(OT)增加了编码系统的理论延迟，另外，这种做法虽然可以精确控制每一个单独图像的码率，但是没有有效的方法对多个图像构成的图像序列质量进行稳定的控制。
本发明针对上述缺陷，提出了一种一个位面一次扫描的编码方法，该方法可取消OT过程，在硬件实现时可以大大减少操作所需要的周期数，减少了编码系统的延迟，通过将小波系数进行标量量化，同样可以精确控制码率，同时还可保证图像序列在编码过程中图像质量的相对稳定性，将量化后的小波系数进行分块后再进行子分块，可减少编码符号数，大大减轻了二元算术编码器的压力。
下面详述本发明。
本发明的具体实施步骤如下：
1、将原始图像进行多级二维离散小波变换，使用现有技术中W97-2小波滤波器，如图1所示，可得到各个子带的小波系数，按照位置分为LL，LH，HL和HH四种类型，分解级数为N时，子带数是3N+1个；
2、通过小波变换得到小波系数后，对小波系数进行标量量化，即对每个小波系数除以一个量化系数，该量化系数一般在1.0到1000.0之间，量化系数越大，图像损失越大，输出的码流就越小。该标量量化可根据应用系统的要求对不同的子带指定不同的量化系数，也可以只指定统一的量化系数。量化系数记录在输出码流中，供解码使用；
3、量化后的小波系数按照图1所示的方法进行分块，注意块不跨子带边界，块大小为32×32，如果不够32×32，则按照实际大小定义小波系数块。每个系数块根据所在的子带位置分为LL、LH、HL和HH四种类型。小波系数块的处理顺序是：按照分辨率从LL到最外围的高频分辨率，同一分辨率内按照LH，HL，HH子带的顺序，同一子带内按照从左到右，再从上到下的分割方式；
4、每个系数块按位面进行扫描，位面扫描过程中将每个小波系数按照周围小波系数的显著性、小波系数符号、细化和通用输出分为13类，其中显著性分为6类，分类号为0-5，小波系数符号分为5类，分类号为6-10，细化之分类号为11，通用输出分类号为12，然后根据类型按照不同的分布模型使用算术编码器进行编码。本发明在进行小波系数分类时采用了相关区域更大的数学模型，通过对大量图像的小波系数进行相关性统计，我们发现小波系数的相关性是比较远的，所以本发明对每个系数根据其周围24个系数的状态进行分类，比JPEG2000根据周围8个系数的方案更充分地考虑了小波系数的远程相关性。这样处理，可保证在一次扫描下压缩性能不低于JPEG2000。具体的分类准则设计则充分考虑了小波系数的分布特征，又考虑了实现的复杂性，根据大量图像的实际压缩结果统计而得出。
如图5所示，本发明对小波系数块按分类号12计算最高有效位面号，再将每个小波系数块分成4个16×16的小波系数子块，对4个小波系数子块计算子块内的最高有效位面号。然后将小波系数块的最高有效位面号(0..15)按分类号12输出到算术编码器中(从MSB到LSB共4位)，其中15表示该小波系数块没有非零小波系数。如果该块没有非零小波系数，则直接进入下一个小波系数块。每个小波系数子块使用分类号12输出子块的最高有效位面号；
5、从最高有效位面开始到最低位面对小波系数块进行逐个位面扫描，同一个位面的扫描顺序是按照小波系数子块编号进行的。在小波系数子块内部按照图6所述的扫描顺序进行扫描，根据该小波系数子块的最高有效位面号决定是否跳过该子块。扫描过程中各个小波系数块是独立编码的，但是一个小波系数块的4个小波系数子块之间是共享显著性的；
6、在扫描过程中，对在较高位面已经显著的小波系数，按照分类号11输出该小波系数在该位面的值到算术编码器中；对在较高位面中还没有显著的小波系数，按照周围系数的已知显著情况进行分类，然后按照分类号输出该小波系数的在该位面的显著性(0-不显著，1-显著)，其具体的分类办法如下：
a.先根据系数周围的显著性情况，计算该系数的权值，根据下面的加权表，如果显著，则加上该权值：
                LL和LH类型块的权值表如下：
  -2   -1   0   1   2
  -2   1   2   4   2   1
  -1   4   8   16   8   4
  0   8   32   X   32   8
  1   4   8   16   8   4
  2   1   2   4   2   1
HL类型块的权值表是LH权值表的转置；
HH类型块的权值表：
  -2   -1   0   1   2
  -2   2   2   2   2   2
  -1   2   16   16   16   2
  0   2   16   X   16   2
  1   2   16   16   16   2
  2   2   2   2   2   2
其中，“X”表示当前系数所在位置。注意计算过程中边界上的点只计算块内状态(块外均认为不显著)。
b.对权值进行调整得到分类号
按下表进行调整得到分类号：
  权值   ＞＝72   [48，71]   [24，47]   [16，23]   [8，15]   [0，7]
  分类   5   4   3   2   1   0
对扫描过程中的未显著系数，如果在该位面中显著，则输出该小波系数的符号，算法与JPEG2000中的SC算法相同。具体的算法描述如下：
符号位是根据系数周围的4个系数的情况预测的，将符号位分为5类。
系数的符号被认为与周围8个系数中的水平邻居和垂直邻居共计四个系数相关。每一个相邻系数可能有三种状态：显著为负，显著为正，不显著，所以共有81种组合。为了减少组合数，我们先根据对称性，对两个水平相邻系数和两个垂直相邻系数根据下表计算水平贡献和垂直贡献：
Figure C20041002332400081
然后共有9种组合，再根据下表压缩为5种组合，每一种组合作为一个符号的分类号：
  水平贡献   垂直贡献   分类号   XORbit
  1   1   10   0
  1   0   9   0
  1   -1   8   0
  0   1   7   0
  0   0   6   0
  0   -1   7   1
  -1   1   8   1
  -1   0   9   1
  -1   -1   10   1
输出符号时，如果是正则记符号位为0，如果是负则记符号位为1，然后输出(符号位)xor(XORbit)即可。
7、根据小波系数分类按不同分布模型使用算术编码器进行编码。该算术编码器与JPEG2000中使用的算术编码器相同(逻辑符号见图7)，具体的算法流程和具体使用的分布概率参数与ISO/IEC FCD15444-1附录C之算术熵编码相同。但本发明中使用分布模型的初始化状态参数与JPEG2000不一样。这13个分布模型的有关参数汇总如下：
序号 使用者 分类数 分类号   算术熵编码器的初始状态(index，MPS)
1 显著性分类 6 0..5   其中0号使用(4，0)，1号使用(3，0)，其他使用(0，0)
  2   小波系数符号   5     6..10   (0，0)
  3   细化   1     11   (0，0)
  4   通用输出   1     12   (46，0)
  合计   ----------   13     ---
<性能比较>
下面的表格是本发明的编码方法与JPEG2000使用CDF97小波滤波器时的比较。
1、测试办法：对若干幅国际通行的测试图像，用此典型码率参数使用本发明的软件实现和JPEG组织发布的JPEG2000编码程序(JPEG发布的标准测试程序VM6.1)进行编码，两种算法编码的图像解码后，使用JPEG组织建议的信噪比计算程序(imgcmp，ISO/IEC N2415 JasPer V1.700.0)与原图进行PSNR计算，得到PSNR结果。
2、测试结果
                  表1JPEG2000与本发明的PSNR结果比较
图像名   本发明大小(字节)   本发明PSNR(dB)   JPEG2000大小(字节)   JPEG2000PSNR(dB)
  Lena   8011   34.01   8012   33.95
  Barbara   11079   29.86   11075   29.88
  baboon   14977   25.28   14949   25.14
  girl512   6967   34.99   6968   34.88
  pepper   7789   33.92   7787   33.98
  Jet   8907   32.78   8885   32.76
  couple   6863   38.97   6836   39.06
  woman   170689   30.18   170721   30.14
  bike   195401   30.33   195389   30.42
  cafe   312045   26.46   312069   26.35

Claims (4)

1、一种基于小波变换的图像压缩方法，它包括下述步骤：
1)对数字图像进行小波变换得到小波系数；
2)对每个小波系数除以一个量化系数，该量化系数在1.0到1000.0之间；
3)将小波系数按照所在的子带位置进行分块；
4)对每个系数块按位面进行扫描，位面扫描过程中将每个小波系数按照周围小波系数的显著性、小波系数符号、细化和通用输出分为13类，其中显著性分为6类，分类号为0-5，小波系数符号分为5类，分类号为6-10，细化之分类号为11，通用输出分类号为12，然后使用分类号12计算系数块的最高有效位面号并输出，再从最高有效位面开始到最低位面对系数块进行扫描，扫描过程中跳过超过最高有效位面号的系数块，在扫描过程中根据周围小波系数的显著性情况对当前位面不显著的系数的显著性特征分布进行分类，最后将系数的显著性按照分类结果送到算术编码器编码输出。
2、根据权利要求1所述的基于小波变换的图像压缩方法，其特征在于所述步骤3)是将小波系数分为不超过32×32大小的系数块，系数块的边界不跨子带，每个32×32系数块再分成16×16的系数子块，且每个系数块根据所在的子带位置分为LL、LH、HL和HH四种类型。
3、根据权利要求2所述的基于小波变换的图像压缩方法，其特征在于所述步骤4)中，对每个系数块按位面进行扫描后，使用分类号12计算系数块的最高有效位面号并输出，同时使用分类号12对每个16×16的系数子块计算其最高有效位面号并输出，然后从最高有效位面开始到最低位面对系数块进行扫描，扫描过程中跳过超过最高有效位面号的系数子块，再在扫描过程中根据周围小波系数的显著性情况对当前位面不显著的系数的显著性特征分布进行分类，最后将系数的显著性按照分类结果送到算术编码器编码输出。
4、根据权利要求3中所述的基于小波变换的图像压缩方法，其特征在于在扫描过程中对不显著系数根据周围小波系数的显著性情况进行分类包括下述步骤：
①先根据系数周围的显著性情况，计算该系数的权值，如果显著，则根据LL、LH、HL和HH类型块的加权表加上该权值；
②对权值进行调整得到6种显著性分类号；
③对已经显著的系数，按照分类号11输出该系数在当前位面的值；
④对不显著性的系数，根据显著性分类号将系数的实际显著性按得到的分类号输出；如果该系数确实显著，输出系数的符号位。
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