TWI624808B - 基於無損聯合圖像專家小組格式(jpeg-ls)的圖像壓縮方法 - Google Patents

基於無損聯合圖像專家小組格式(jpeg-ls)的圖像壓縮方法 Download PDF

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Abstract

一種基於無損聯合圖像專家小組格式的圖像壓縮方法。在此方法中係先將來源圖像中的M×N個像素分割為k個群組，其中，M、N與k均為大於一的正整數。每一群組對應於M×N個像素中的多個像素。對k個群組中的第i群組的多個像素的每一像素，執行去相關程序與前文建模程序。當第i群組中的像素未完成去相關程序與前文建模程序，不更新關於前文建模程序的補償值對照表。當第i群組中的像素完成去相關程序與前文建模程序，更新補償值對照表。

Description

基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方 法
本發明係關於一種圖像壓縮方法，特別是一種基於無損聯合圖像專家小組格式的圖像壓縮方法。
無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)是一種無失真或近無失真的圖像壓縮標準，此圖像壓縮標準是為了可以提供比聯合圖像專家小組格式(JPEG)更有效的無失真/接近無失真的圖片壓縮而被創建出來。
在實作上，無損聯合圖像專家小組格式可以被分為建模(modeling)與編碼(encoding)兩個部分。在建模的部份中，無損聯合圖像專家小組格式可以得到很好的去相關(decorrelation)的效果，無損聯合圖像專家小組格式的核心技術是LOCO-I(LOw COmplexity LOssless COmpression for Images)演算法，此演算法使用了對殘餘項(residuals)的預測、建模、以及前文參考編碼(context-based coding)。因為將殘餘項當成雙邊幾何分布(two-sided geometric distribution)，又稱為離散拉普拉斯分布(discrete Laplace distribution)，以及Golomb-like碼(Golomb-like codes)的使用，所以能有較低的複雜度。
但是，由於在建模過程中，每一個像素的壓縮值會與其他像素產生相依性(dependency)，因此在壓縮必須依序地對個別的像素進行壓縮相關的程序，而造成時間上的延遲(latency)，且無法善加利用硬體效能。另一方面，在解壓縮過程中也必須依循和壓縮過程中一樣的順序進行解壓縮，且同樣會造成時間延遲與硬體效能上的問題。
本發明在於提供一種基於無損聯合圖像專家小組格式 (JPEG-LS)的圖像壓縮方法，以克服以往無損聯合圖像專家小組格式之時間延遲過長且無法善用硬體效能的問題。
本發明所揭露的一種基於無損聯合圖像專家小組格式的圖像壓縮方法。在此方法中係先將來源圖像中的M×N個像素分割為k個群組，其中，M、N與k均為大於一的正整數。每一群組對應於M×N個像素中的多個像素。對k個群組中的第i群組的多個像素的每一像素，執行去相關程序與前文建模程序。當第i群組中的像素未完成去相關程序與前文建模程序，不更新關於前文建模程序的補償值對照表。當第i群組中的像素完成去相關程序與前文建模程序，更新補償值對照表。
綜合以上所述，本發明提供了一種基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法，以克服以往無損聯合圖像專家小組格式的問題。在本發明所提供的圖像壓縮方法中，來源影像中的畫素係被分割成多個群組，且來源影像中的畫素係一個群組一個群組地進行壓縮或解壓縮。且在當前進行處理程序中的群組尚未完成去相關程序與前文建模程序時，並不更新補償值對照表。藉此，得以對同一群組內的像素進行平行處理，以降低時間延遲。
以上之關於本揭露內容之說明及以下之實施方式之說明係用以示範與解釋本發明之精神與原理，並且提供本發明之專利申請範圍更進一步之解釋。
a、b、c、d‧‧‧周圍像素值
G1~G8‧‧‧群組
I‧‧‧來源圖像
P1~P32‧‧‧像素
x‧‧‧當前像素值
圖1係為根據本發明一對照實施例中所繪示之像素處理順序示意圖。
圖2係為根據本發明一對照實施例中所繪示之流程示意圖。
圖3係為本發明一對照實施例中所繪示之當前像素與相關參數的示意圖。
圖4根據本發明一實施例中基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法所繪示之流程示意圖。
圖5係為根據本發明一實施例中基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法的處理程序所繪示的像素處理順序示意圖。
圖6係為根據本發明一實施例中基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法進行平行處理所繪示的方法流程圖。
以下在實施方式中詳細敘述本發明之詳細特徵以及優點，其內容足以使任何熟習相關技藝者了解本發明之技術內容並據以實施，且根據本說明書所揭露之內容、申請專利範圍及圖式，任何熟習相關技藝者可輕易地理解本發明相關之目的及優點。以下之實施例係進一步詳細說明本發明之觀點，但非以任何觀點限制本發明之範疇。
請參照圖1以對無損聯合圖像專家小組格式進行說明，圖1係為根據本發明一對照實施例中所繪示之像素處理順序示意圖。圖1係對應於本發明所揭露之圖像壓縮方法的一對照實施例。如圖1所示，來源圖像I的每一列具有16個像素(pixel)，例如來源圖像I的第一列具有像素P1~P16，來源圖像I的第二列具有像素P17~P32。其中，來源圖像I係為當前正依據無損聯合圖像專家小組格式進行圖像壓縮的一幀圖像。而為了敘述簡明，僅以像素P1~P32為例進行說明，然來源圖像I實可具有任意個數個像素，且來源圖像I的長寬比例也並不受限制，來源圖像I的尺寸比例也可例如是1280×768。
在圖1中的像素P1~P32之間更繪示有多個箭頭以標示在此對照實施例中以無損聯合圖像專家小組格式進行圖像壓縮時的像素處理順序。如圖所示，在習知技術的處理順序中，係由來源圖像I的左往右、且由來源圖像I的上往下，對像素P1、P2以至像素P32係依序地進行相關的圖像壓縮處理。前述的處理順序僅為舉例示範，其他的可能的實施態樣應為所屬技術領域 具有通常知識者所知，在此不予贅述。後續係定義正進行處理的像素為當前像素以方便說明。
請接著參照圖2以對無損聯合圖像專家小組格式進行更具體的說明，圖2係為根據本發明一對照實施例中所繪示之流程示意圖。當無損聯合圖像專家小組格式的處理程序開始後，於步驟S201中，先判斷圖像掃瞄是否結束。所謂圖像掃瞄係依照前述的順序依序定義各像素為當前像素，並對當前像素進行處理。判斷圖像掃瞄的條件例如為判斷是否已完成圖像壓縮，或是圖像壓縮過程中發生錯誤，或是其他硬體實作上的實際考量。若是，即結束處理程序。若否，則接著進行步驟S203。
請接著參照圖3以說明圖2中的後續步驟，圖3係為本發明一對照實施例中所繪示之當前像素與相關參數的示意圖在圖3中係繪示有當前像素值x與周圍像素值a~d，當前像素值x指的是當前像素的像素值，而周圍像素值a、c、b、d係為當前像素左邊、左上、上面與右上所鄰接之像素的像素值。舉例來說，當像素P20為當前像素時，周圍像素值a即為像素P19的像素值，周圍像素值b即為像素P4的像素值，周圍像素值c即為像素P3的像素值，周圍像素值d即為像素P5的像素值。
於步驟S203中，係對當前像素進行去相關(decorrelation)程序。所謂的去相關程序在此係以一固定運算子取得當前像素之像素值x的預測像素值xp。於一實施例中，固定運算子及其相關運算係如式(1)所示：
其中，a、b、c即為前述的周圍像素值a、b、c，而預測像素值xp係為像素值x的預測值。換句話說，當周圍像素值c大於周圍像素值a、b中的較大者時，預測像素值xp被設定為像素值a、b中的較小者。而當周圍像素值c小於周圍像素值a、b中的較小者時，預測像素值xp被 設定為周圍像素值a、b中的較大者。而當周圍像素值c不大於周圍像素值a、b中的較大者也不小於周圍像素值a、b中的較小者時，預測像素值xp被設定為周圍像素值a加上周圍像素值b減去周圍像素值c。
於步驟S205中，係對當前像素進行前文建模程序。在前文建模程序會先依據周圍像素值a、b、c、d算出關聯於當前像素值x的一梯度(gradient)向量g。梯度向量g具有元素g0、g1、g2(element)。梯度向量g與元素g0、g1、g2可依據周圍像素值a、b、c、d而分別被表達如式(2)~式(5)。
g=(g2,g1,g0) 式(2)
g0=d-b 式(3)
g1=b-c 式(4)
g2=c-a 式(5)
接著，同樣於前文建模程序中，對梯度向量g進行量化(quantize)以取得量化梯度向量q。量化梯度向量q可表達如式(6)。
q=(q2,q1,q0) 式(6)
在一實施例中，元素g0、g1、g2係分別以8位元(bit)表示，元素q0、q1、q2分別以元素g0、g1、g2的三個最高有效位元(most significant bit,MSB)來表示。上述僅為舉例示範，實際上並不以此為限。
然後，依據梯度向量q取得補償值索引ri。其中，梯度向量q具有元素q0、q1、q2，補償值索引ri係為元素q0、q1、q2的乘積。於一實施例中，補償值索引ri可表達如式(7)。
ri=q2×q1×q0 式(7)
再依據補償值索引ri而自補償值對照表RA中取得前文(context)作為補償值R。補償值R可表達如式(8)。
R=RA[ri] 式(8)
於另一實施例中，係以三維的方式建立補償值對照表RA， 並以元素q0、q1、q2作為補償值索引，以自補償值對照表RA取得R。如何以量化梯度向量q取得補償值索引ri，以及如何以補償值索引ri取得補償值R，係為所屬技術領域具有通常知識者經詳閱本說明書後所能類推設計，在此並不加以限制。理論上，預測值xp加上補償值R後會很接近當前像素的像素值x。但實際上，預測值xp與補償值R的和值與像素值x並不會完全相同，而存在有一差值。在前文建模程序中，更依據預測值xp與補償值R的和值與像素值x產生一殘餘值s，並依據殘餘值s更新補償值對照表RA內的元素。所述的殘餘值s即為像素值x被壓縮後的值。
當結束步驟S205之後，執行步驟S207，將i值加一，也就是前進到次一個像素，而後再次回到步驟S201，並重複上述的流程，以依序地獲得所有像素的壓縮值。
相仿於無損聯合圖像專家小組格式的壓縮過程，在無損聯合圖像專家小組格式的解壓縮過程中，係按照如壓縮時的同樣順序再次執行去相關程序與前文建模程序，而一個一個地取得解壓縮像素值。相關細節係為所屬技術領域具有通常知識者所知悉，於此不再贅述。
在上述的壓縮或解壓縮過程中，對每一個像素而言都需要進行去相關程序與前文建模程序。由於在前文建模程序中必須依據每一次去相關程序之結果來更新補償值對照表RA中的元素。並且，在依據此次的結果更新補償值對照表RA之後，才能進行下一個像素的去相關程序與前文建模程序。因此，不管在對照實施例的壓縮還是解壓縮過程中，上述的作法使得連續的像素間具有相依性(dependency)，因而必須一個一個地對像素進行前文建模程序，進而增加了時間延遲。同時，由於在單位時間內只能對一個像素進行處理，也白費了硬體的平行運算能力。在以無損聯合圖像專家小組格式進行壓縮或解壓縮的過程中，都必須進行前文建模程序，因此無論是壓縮或解壓縮，都同樣有時間延遲過長以及浪費硬體效能的問題。
請參照圖4，圖4根據本發明一實施例中基於無損聯合圖像 專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法所繪示之流程示意圖。如圖所示，在步驟S401中，將來源圖像中的M×N個像素分割為k個群組。中，M、N與k均為大於一的正整數，每一群組對應於M×N個像素中的多個像素。在步驟S403中，對k個群組中的第i群組的多個像素的每一像素，執行去相關程序(decorrelation)與前文建模程序(context modeling)。而在步驟S405中，當第i群組中的像素未完成去相關程序與前文建模程序，不更新關於前文建模程序的補償值對照表。然後在步驟S407中，當第i群組中的像素完成去相關程序與前文建模程序，更新補償值對照表。
請一併參照圖5以進行更具體的說明，圖5係為根據本發明一實施例中基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法的處理程序所繪示的像素處理順序示意圖。如圖5所示，來源圖像I具有M列N行像素，M列中的每一列像素係被分割為k個群組。在此實施例中，N為16，k為4，也就是說來源圖像I的每一列具有16個像素，且每一列被分為4組，每一組具有4個像素。且如圖5所示地，群組G1~G8係依據各箭頭所指的方向，一個群組一個群組地循序進行圖4所揭示的步驟。在此為求敘述簡明，係舉k個群組中的群組G1~G8來進行說明。於實務上，k係為大於1的正整數而不以此示範例為限。在另一實施例中，每一群組中的像素數量大於4。在更一實施例中，每一群組所具有的像素個數係為2的冪次方。而於再一實施例中，每一列的每一群組所具有的像素個數係為N的正因數，也就是說每一列被分為整數個群組。於又一實施例中，k大於N，因此每一群組包含來源圖像I中不同列的像素。上述僅為舉例示範，實際上並不以此為限。
請同時參照圖4與圖5。在一開始，係先對群組G1中的各像素進行去相關程序與前文建模程序，且在同一群組的像素進行前文建模程序時，並不更新補償值對照表RA。直到取得群組G1中的各像素的殘餘值後，才依據群組G1中所有像素的殘餘值更新補償值對照表RA。而在依 據群組G1中所有像素的殘餘值更新補償值對照表RA後，才繼續對群組G2中的各像素進行去相關程序與前文建模程序。其中，依據像素的殘餘值更新補償值對照表RA的方式係為所屬技術領域具有通常知識者所能自由設計，在此並不加以限制。
其中的道理在於，相鄰像素的像素值有可能非常接近，即使不更新補償值對照表RA的內容，也足以就同樣的補償值對照表RA預測出足夠精確的預測值，使得誤差位於可以容忍的範圍之內。藉著這樣的作法，不但縮短了更新補償值對照表RA的時間，也降低了同一群組中的各像素在壓縮或解壓縮過程中的相依程度，而使得同一群組中的像素可以同時平行地進行去相關程序與前文建模程序。
請再參照圖6以進行說明，圖6係為根據本發明一實施例中基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法進行平行處理所繪示的方法流程圖。如圖5所示，群組G1~G8分別具有4個像素。以群組G1來說，於本發明所揭露之基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法中，當對像素P2進行處理時並不需要先依據像素P1的相關資訊更新補償值對照表RA，因此於步驟S6100的確認後，可以同時對像素P1、P2進行處理。更具體來說，於步驟S6200中，像素P1~P4可同時進行去相關程序(步驟S6211、步驟S6221、步驟S6231與步驟S6241)以及前文建模程序(步驟S6213、步驟S6223、步驟S6233與步驟S6243)。然後待結束群組G1中的畫素P1~P4的相關程序，即進行步驟S6300，更新補償值對照表RA，之後執行步驟S6400，將i值加一，也就是以更新後的補償值對照表RA進行群組G2的相關程序。換句話說，相較於前述的對照實施例，於此實施例中，單位時間內可同時對4個畫素進行壓縮程序，而在對照實施例中，單位時間內僅可對1個畫素進行壓縮程序。平行處理除了得以進一步降低時間延遲之外，更能善用閒置的硬體資源。前述僅為舉例示範，在此並不限制平行處理中的畫素個數
一般來說，會以分塊模式(block mode)來對來源圖像I 進行壓縮或解壓縮處理。在分塊模式中，來源圖像I會被分成多個區塊，並對各區塊中的像素依序進行如前述的去相關程序與前文建模程序。這樣的做法雖然可以降低處理延遲，但是切分區塊的大小影響了前文建模程序的可依賴性而造成了程度不一的壓縮損失(compression loss)。請參照下表以與本發明所揭露之基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法進行比較。
上表紀錄了以多種不同格式之來源影像於不同分塊模式下進行本發明所揭露之基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法所取得的壓縮率。其中，上表每一列代表單位時間平行處理的像素個數，也就是本發明所揭露之基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法每一個群組所包含的像素個數。而上表每一行代表分塊模式所採取的區塊大小。16×16指的是區塊中的每一行與每一列分別有16個像素。其中，每一群組可以是區塊中的一列或多列。
由上表第二列可以看出，在分塊模式下，即使不使用本發明所揭露之基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法，壓縮率也有大小不等的損耗。基本上，分塊模式採取的區塊越大，前文建模程序的可信賴度越高，壓縮率越低。而由第三列至第五列可以看出，在不同的分塊模式下使用了本發明所揭露之基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法也不會使壓縮率有明顯的上升，但是單位時間所能處理的像素個數卻能顯著的提升。舉第二行來說，原本分塊模式就已經導致了接近於0.49的壓縮率。但在採取本發明所揭露之基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓 縮方法後，即使在單位時間內同時處理64個像素，也只讓壓縮率再上升近5個百分點，而在最佳的狀況下能讓處理延遲降為將近原本的2%。具體來說，若硬體能夠同時對64個像素進行壓縮的處理(去相關程序與前文建模程序)，則依據本發明所揭露的方法所需的時間縮短為一般的無損聯合圖像專家小組格式壓縮方法的1/64(1.56%)。而由第五行來看，在採取本發明所揭露之基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法後，壓縮率更上升不到2個百分點。換句話說，本發明所揭露之基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法能在微幅增加壓縮率的情況下，可觀地增加平行處理的像素數量以降低處理延遲。
綜合以上所述，本發明提供了一種基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法，以克服以往無損聯合圖像專家小組格式的問題。在本發明所提供的圖像壓縮方法中，來源影像中的畫素係被分割成多個群組，且來源影像中的畫素係一個群組一個群組地進行壓縮或解壓縮。在當前進行處理程序中的群組完成去相關程序與前文建模程序後，才更新補償值對照表。而在當前進行處理程序中的群組尚未完成去相關程序與前文建模程序時，則不更新補償值對照表。藉此，得以在近乎無損壓縮率的情況下，對同一群組內的像素進行平行處理，以降低時間延遲。
雖然本發明以前述之實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明。在不脫離本發明之精神和範圍內，所為之更動與潤飾，均屬本發明之專利保護範圍。關於本發明所界定之保護範圍請參考所附之申請專利範圍。

Claims (8)

  1. 一種基於無損聯合圖像專家小組格式(JPEG-LS)的圖像壓縮方法，其特徵在於包含：將來源圖像中的M×N個像素分割為k個群組，其中，M、N與k均為大於一的正整數，每一該群組對應於該M×N個像素中的多個像素；對該k個群組中的第i群組的多個像素的每一該像素，執行去相關程序(decorrelation)與前文建模程序(context modeling)；當該第i群組中的該些像素未完成該去相關程序與該前文建模程序，不更新關於該前文建模程序的補償值對照表；以及當該第i群組中的該些像素完成該去相關程序與該前文建模程序，更新該補償值對照表。
  2. 如第1項所述的方法，其中M為該來源圖像的像素列數(amount of rows)，N為該來源圖像的像素行數(amount of columns)。
  3. 如第2項所述的方法，其中k大於等於N。
  4. 如第1項所述的方法，其中每一該群組中的該些像素的數量為2的冪次。
  5. 如第4項所述的方法，其中每一該群組中的該些像素的數量大於等於2。
  6. 如第1項所述的方法，其中於將該來源圖像中的該M×N個像素分割為該k個群組的步驟中，係將該來源圖像的該M列像素的每一列均分為x個子群組，x為N的正因數。
  7. 如第1項所述的方法，其中對該k個群組中的該第i群組的每一該像素，執行該去相關程序與該前文建模程序的步驟中，係以多個處理程序平行地對每一該像素執行該去相關程序與該前文建模程序。
  8. 如第1項所述的方法，於對該k個群組中的第i群組的多個像素的每一該像素，執行該去相關程序與該前文建模程序的步驟中包含：判斷第(i-1)群組的多個像素的每一該像素是否已經執行過該去相關程序與該前文建模程序；當該第(i-1)群組未完成該去相關程序與該前文建模程序，對該第(i-1)群組的多個像素的每一該像素，執行該去相關程序與該前文建模程序；當該第(i-1)群組完成該去相關程序與該前文建模程序，對該第i群組的該些像素的每一該像素，執行該去相關程序與該前文建模程序；以及遞增i的值。
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