基于自适应下采样和交叠变换的图像压缩方法.pdf

本发明提出了一种基于自适应下采样和交叠变换的图像压缩方法，主要解决现有基于下采样的压缩方法性能低及复杂度高的问题。其过程是：1.对原图进行自适应下采样；2.先对自适应下采样后的图在未被下采样的DCT块之间进行交叠变换，再对整幅图进行DCT变换；3.将变换后的系数交织成小波树状结构，得到低频子带DC和高频子带AC；4.对低频子带DC做形状自适应DCT变换，并再次进行系数交织；5.利用面向对象的SPECK编码方法对呈小波树状结构的系数进行编码，得到压缩的比特流；6.对传输到解码端的比特流进行解压缩，得到最终的重构图像。本发明在低码率下可获得高于传统图像压缩方法的性能，并且拥有低的复杂度，可用于对复杂度和实时性要求严格的低码率图像编码。

1、  一种基于自适应下采样和交叠变换的图像压缩方法，包括如下步骤：
(1)对原图像进行DCT变换，用SPECK对变换后的图像在当前码率下预编码，得到截止比特面的阈值，记为MT；
(2)将原图分割成大小为32*32的块，再对每一个块做下面的判断：
2a)对当前块进行DCT变换，如果大于阈值MT的变换系数的个数不超过该块中总系数个数的1.6％时，对该块进行5/3小波变换，否则，不进行变换，并将该块标记为0；
2b)对5/3小波变换后的块的低频子带进行DCT变换，如果大于阈值MT的变换系数的个数仍不超过该低频子带中总系数个数的1.6％时，该32*32的块被标记为1，否则，标记为0；
2c)将标记为1的块视为平滑块，对平滑块进行5/3小波变换，舍去高频子带，保留低频子带作为下采样的结果；
(3)对下采样后的图像依次进行交叠变换及离散余弦变换，得到变换系数；
(4)对变换后的系数进行系数交织，得到低频子带DC和高频子带AC；
(5)对低频子带DC进行形状自适应离散余弦变换，并对变换后的系数再次进行系数交织，将交织后的低频子带DC与高频子带AC合并，得到最终的变换系数；
(6)对最终的变换系数进行面向对象的SPECK编码，并根据所要求的码率舍去不重要信息，得到压缩的比特流；
(7)在解码端，根据传输的比特流解压缩，得到最终的解码图像。

2、  根据权利要求1所述的图像压缩方法，其步骤(3)所述的对下采样后的图像依次交叠变换及离散余弦变换，按如下过程进行：
(3a)在DCT变换之前，选择在未被下采样的DCT块边界处进行交叠变换，以去除块间的相关性；
(3b)对交叠变换后的图像进行16点的DCT变换。

3、  根据权利要求1所述的图像压缩方法，其中步骤(4)所述的系数交织，是将变换系数交织成小波树状结构，该结构由低频子带DC和高频子带AC构成。

4、  根据权利要求1所述的图像压缩方法，其中步骤(6)所述的对最终的变换系数进行面向对象的SPECK编码，是指只编码经过下采样后保留下来的系数。

基于自适应下采样和交叠变换的图像压缩方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，特别是涉及图像压缩方法，可用于在低码率下用于实现低复杂度和低功耗图像压缩。
背景技术
图像，作为信息含量最为丰富的信息载体，成为信息时代必不可少的要素之一。近年来，随着视频会议、可视电话、高清晰电视、远程监控和遥感成像等技术的广泛应用，图像已成为人们生活中信息交流的主要载体，而高分辨率的图像也被不同行业所需要。随着成像技术的发展，许多设备已能够提供高分辨率的数字图像以满足人们的要求，然而，分辨率的提高使图像蕴含了更大的信息量，这对图像压缩提出了更高的要求。因此必须在保证一定图像质量的前提下，用尽可能少的数据量来表示图像。
近些年，武筱林、吴枫等人已尝试用插值的方法去改进低码率下的图像压缩并且在这方面取得了较好成果。他们的方法基本遵从这样一模式：在编码端对整幅图像利用滤波或提升技术进行下采样，得到一副低分辨率的图像，对这幅低分率的图像进行变换编码，得到压缩文件；而在解码端，先解码压缩文件，重构低分辨率图像，然后再利用插值来提高分辨率，得到解码图像。尽管这类方法已能够在相对低的码率下提高编码性能，但仍有以下不足：一是由于此类方法是对整幅图像，不管是平滑区域还是边缘区域都进行下采样，而在边缘区域，邻域之间的相关性很难被估计，因此，很难利用一般的插值方法上采样出清晰的高分辨率图，从而影响了解码图像的质量；二是由于此类方法使用了复杂度相当高的插值方法，所以不适合应用到一些对实时性、复杂度要求严格的设备中。
发明内容
本发明的目的在于克服上有技术的不足，提出一种基于自适应下采样和交叠变换的图像压缩方法，以提高低码率下图像的压缩性能，降低计算复杂度，满足许多设备对实时性、低复杂度和低功耗的要求。
为实现上述目的，本发明的实现步骤包括如下：
(1)对原图像进行DCT变换，用SPECK对变换后的图像在当前码率下预编码，得到截止比特面的阈值，记为MT；
(2)把原图分割成大小为32*32的块，再对每一个块做下面的判断：
2a)对当前块进行DCT变换，如果大于阈值MT的变换系数的个数不超过该块中总系数个数的1.6％时，对该块进行5/3小波变换，否则，不进行变换，并将该块标记为0；
2b)对5/3小波变换后的块的低频子带进行DCT变换，如果大于阈值MT的变换系数的个数仍不超过该低频子带中总系数个数的1.6％时，该32*32的块被标记为1，否则，标记为0；
2c)将标记为1的块视为平滑块，对平滑块进行5/3小波变换，舍去高频子带，保留低频子带作为下采样的结果；
(3)对下采样后的图像先在DCT块之间进行交叠变换，再对交叠变换后的图像进行离散余弦变换，得到变换系数；
(4)对变换后的系数进行系数交织，得到低频子带DC和高频子带AC；
(5)对低频子带DC进行形状自适应离散余弦变换，并对变换后的系数再次进行系数交织，将交织后的低频子带DC与高频子带AC合并，得到最终的变换系数；
(6)对最终的变换系数进行面向对象的SPECK编码，并根据所要求的码率舍去不重要信息，得到压缩的比特流；
(7)在解码端，根据传输的比特流解压缩，得到最终的解码图像。
本发明与现有技术相比具有如下优点：
本发明由于采用自适应下采样方法，只对图像的平滑区域下采样，解决了传统的基于下采样的图像压缩方法对边缘区域重构质量不理想的问题。同时由于本发明在DCT块之间进行了交叠变换，能有效消除由DCT变换引起的方块效应，获得较好的主观视觉效果。此外由于本发明采用了复杂度小的插值方法，克服了传统基于下采样的图像压缩方法实时性差的缺点。
附图说明
图1是本发明的压缩流程图；
图2是本发明的解压缩流程图；
图3是本发明编码前的操作结果图；其中，
图3(a)是自适应下采样后的图，
图3(b)是系数交织后的图，
图3(c)是图3(b)的低频子带DC的放大图，
图3(d)是经过SA-DCT变换后的DC子带；
图4是本发明利用5/3小波下采样的示意图；
图5是本发明系数交织示意图；其中，
图5(a)是原始系数分布图，
图5(b)是交织后系数分布图；
图6是本发明与JPEG2000的重构图像主观视觉效果比较图。
具体实施方式
参照图1，本发明的图像压缩过程如下：
步骤1，对原始图像做DCT变换，用SPECK对变换后的图像在当前码率下预编码，得到截止比特面的阈值，记为MT；
步骤2，将原图分割成大小为32*32的块，再对每一个块做下面的判断：
(2a)对当前块进行DCT变换，如果大于阈值MT的系数的个数不超过该块中总系数个数的1.6％时，对该块进行5/3小波变换，否则，不进行变换，并将该块标记为0；
(2b)对5/3小波变换的块的低频子带再进行DCT变换，如果大于阈值MT的系数的个数也不超过该低频子带中总系数个数的1.6％时，该32*32的块被标记为1，否则，标记为0；
(2c)将标记为1的块视为平滑块，对平滑块进行5/3小波变换，舍去高频子带，保留低频子带作为下采样的结果，如图4所示，其中，图4(a)是原图像块，图4(b)是5/3小波变换后的图像块，图4(c)是下采样后的图像块；
由步骤(2a)～(2c)可以得到如图3(a)所示的下采样结果图。
步骤3，对下采样后的图依次进行交叠变换和DCT变换。
具体过程如下：
(3a)在DCT变换之前，选择在未被下采样的DCT块边界处进行交叠变换，以去除块间的相关性。交叠变换矩阵P定义为下式：
P=12IJJ-II00VIJJ-I---(1)]]>
其中，I是单位矩阵，J是反单位矩阵，

V是自由控制矩阵，
V=J(CM/2II)TCM/2IVJ---(3)]]>
C_M/2^II和C_N/2^IV分别是8个点的第二类型离散余弦变换DCT-II和第四类型离散余弦变换DCT-IV。
(3b)对交叠变换后的图像进行16点的DCT变换。
步骤4，对变换后的图像进行系数交织，得到低频子带DC和高频子带AC，如图3(b)所示。
系数交织，是将变换系数交织成小波树状结构，该结构由低频子带DC和高频子带AC构成。具体交织过程如下：
(4a)初始化循环次数变量z＝4，子带级数k＝1；
(4b)将每个块的DC系数取出放在一起组成低频子带DC；
(4c)将每个块的DC系数所对应的子系数取出放入相应位置组成高频子带AC_k；
(4d)设z＝z-1，k＝k+1；将上一级子系数对应的子系数取出放入相应位置组成高频子带AC_k；
(4e)判断z是否为0，若不为0则返回(4d)，若为0，则系数交织完成，所有高频子带AC_k组成子带高频AC。
由步骤(4a)～(4e)得到如图5(b)所示的系数交织结果，从图5(a)可见，系数交织前，原始系数呈块状分布，DC系数分布不集中，其中1、2、3、4、5、6、7、8、9代表DC系数，灰色符号代表DC系数所对应的子系数，其他符号代表高频系数，从图5(b)可见，交织后的系数呈树状分布，DC系数被集中置于左上角，构成低频子带DC，其余高频系数构成高频子带AC，这种树状结构使能量更加集中，更易于编码。
步骤5，对如图3(c)所示的DC子带进行SA-DCT变换，并对得到的变换系数再次进行系数交织，得到二次变换后的DC子带，与AC子带合并得到最终的变换图像。SA-DCT变换的结果如图3(d)所示，具体过程如下：
(5a)在自适应下采样中已标记出了被下采样的块，根据标记结果和系数交织的原理，确定在DC子带被丢弃系数的位置；
(5b)将低频子带分成16*16的块，对每个块做SA-DCT变换：先将每一个块保留的系数按列向上排，对每列进行相应点数的一维DCT变换，把这些系数靠左排，对每行做一维DCT变换，每一行保留了几个系数就做几点的DCT，这样就完成了SA-DCT变换。
步骤6，对最终的变换系数进行OB-SPECK编码，具体步骤如下：
(6a)对变换后的系数进行编码初始化，得到初始信息，即先根据最高比特面得到初始比特面，并令比特面n＝n_max，其中，c_i，j是变换系数；再将整幅图像作为一个块放入不重要块集合LIS中，得到初始的LIS；然后设重要系数集合
(6b)对LIS中的块进行排序，并对重新排序后的子块依次进行测试，其中因下采样被丢弃的子块不被测试，若变换系数满足2ⁿ≤|c_i，j|＜2ⁿ⁺¹，则认为该系数为重要系数，或该变换系数所在的块是重要块；
(6c)对重要系数集合LSP进行细化，并对比特面进行循环更新，得到压缩比特流文件。
参照图2，本发明的图像解压缩过程如下：
步骤A，对编码端传送来的比特流进行所述步骤6的逆过程，得到解码图像。
步骤B，对解码图像的低频子带DC进行系数反交织，即将呈小波树状结构分布的系数重新排列成块状分布，并对反交织后的低频子带DC进行SA-DCT逆变换，得到重构的低频子带DC；
步骤C，将重构的低频子带DC和解码图像的高频子带AC合并，并对合并后的图像依次进行系数反交织、DCT逆变换以及交叠逆变换，得到下采样后的重构图像。
步骤D，对被下采样的区域利用Cubic插值恢复，得到最终的重构图。
本发明的效果可以通过以下具体实验数据进一步说明。
1.实验条件与内容
本发明的实验是取大小为512×512，灰度为8比特的图像：Barbara、Lena、Goldhill和Baboon的4幅图像，分别按照上述编码和解码的步骤进行编码和解码，并分别在压缩比bpp为0.125bpp、0.25bpp以及0.5bpp的条件下对比了在质量渐进模式下的峰值信噪比PSNR性能。其中在无算术编码的情况下，对比了SPECK、SPIHT方法和本发明方法的峰值信噪比PSNR性能；在有算术编码的情况下，对比了SPECK-AC、SPIHT-AC、JPEG2000、带有交叠变换的SPECK-AC和带算术编码的本发明方法的峰值信噪比PSNR性能。
2.视觉效果比较结果
如图6所示，对比了本发明方法与JPEG2000分别对Lena和Barbara两幅图像在0.125bpp的码率下得到的重构图像主观视觉效果。其中图6(a)是Lena的原图像，图6(b)是JPEG2000下的Lena重构图，图6(c)是本发明下的Lena重构图，图6(d)是Barbara的原图像，图6(e)是JPEG2000下的Barbara重构图，图6(f)是本发明下的Barbara的重构图，从图6可见，由于交叠变换的作用，本发明方法对图像的纹理和边缘信息保持的较好，视觉效果明显好于JPEG2000。
3.峰值信噪比PSNR对比结果如表1所示。
表1不同方法的峰值信噪比PSNR性能比较

从表1可见，在无算术编码时用本发明方法获得的峰值信噪比PSNR明显优于现有的SPECK和SPIHT方法，而且在大多数情况下本发明方法获得的峰值信噪比PSNR达到甚至优于采用算术编码的SPECK-AC、SPIHT-AC方法，接近JPEG2000。当添加算术编码后，本发明带有算术编码的方法获得的峰值信噪比PSNR仍然明显优于SPECK-AC、SPIHT-AC和JPEG2000。同时，本发明方法中添加的算术编码是与SPHIT和SPECK相同的算术编码，而非JPEG2000中所采用的高阶算术编码，因此本发明方法既具有比SPECK-AC、SPIHT-AC和JPEG2000更高的峰值信噪比PSNR性能，又具有低的复杂度，易于硬件实现。另外，与带有交叠变换的SPECK-AC相比，本发明的方法也具有明显优势，这说明本发明中的自适应下采样起到了一定作用。