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提升框架下整数小波变换结合VQ图像压缩方法的研究

张丽英  
【摘要】:本论文主要研究内容是:在提升框架下整数小波变换与矢量量化相结合实现图像压缩方法的研究. 实现方法是: 1、对变换前的图像系数适当放大(本论文放大 倍),以减少尾数截断对变换系数幅值的影响,选用了Db9/7小波滤波器,实现三级整数小波变换; 2、对变换得到的低频小波系数进行DPCM编码,高频小波系数按照最高一级的系数地址进行寻址重排队映射成树结构矢量。量化部分采用了局部搜索法,通过调整局部搜索的范围来调整恢复图像的质量,达到编码速度和恢复图像质量的目的。 在现代通信中, 图像传输已经成为重要内容, 传输信息量的大小是影响传输速度的重要原因之一。要想提高通信速度,一个必要的手段就是采用图像的编码压缩技术,减少传输的数据量。图象数据的压缩已成为技术进步的迫切需求,正是由于这种需求,使得图像压缩(编码)算法和技术成为近30年来非常活跃的一个研究领域,并已在商业上取得极大的成功。 图像压缩编码的方法很多,按着传统方法与新兴方法分类。传统的图像编码技术:脉码调制(PCM,Pulse_Code Modulation)量化法(quantization) 、空间和时间子抽样编码(spatial and temporal subsampling coding) 、熵编码(entropy coding)、预测编码(predictive coding) 、变换编码(transform coding) 、矢量量化(VQ,Vector Quantization)、子带编码(SBC,Subband Coding) 。新型图像编码技术:分形 编码(fractal coding) 、模型基编码(model__based coding) 、小波编码(wavelet coding)。各种编码方法,有其独特的一面,也有其缺点,如果我们将传统的编码方法与新型的编码方法有机的结合起来,将会得到更好的图像压缩质量。 小波图像系数的空间分布特征以及它的高分辨率的特点,使得小波图像系数在空间位置和内容上均存在相关性,这很适合采用矢量量化(VQ)技术来处理。VQ技术不仅可以避免由于小波图像系数空间的松散分布结构所带来的编码冗余和复杂度,而且可以较好地刻划这种系数之间的相关性,同时小波变换结合矢量量化技术可以克服矢量量化编码存在的三个问题(1)难以生成通用码本;(2)LBG算法对高频分量有平滑效果,因此降低了分辨率;(3)难以结合人类视觉系统特性。 WP=46 本论文图像压缩编码的方案是在提升框架下整数小波变换结合VQ图像压缩。IWT在无损编码与压缩中获得了很大成功,但在有损压缩效率上远低于传统的DWT。尤其基于有理变换参数(Rational Parameter)的IWT,在SPIHT 或SPECK编码框架下,有损压缩时的峰值信噪比(PSNR)较采用Db9/7的DWT相差3-6dB.其原因之一是: 截断取整(mantissa rounding)操作使IWT成为非线性变换(Nonlinear Transform),降低了IWT的能量集中性。原因之二: 没有对变换参数为有理数的IWT做归一化处理,导致变换后的图像系数并不能像DWT分解中的系数一样直接代表各子带的能量. 根据上述问题, 本文首先对变换前的图像系数适当放大,以减少尾数截断对变换系数幅值的影响;然后针对变换参数为有理数的IWT引入缩放因子,提高IWT的能量集中性;最后通过调整缩放因子,使IWT的有损压缩效果达到最佳。选取一幅512像素×512像素的标准测试图(Lena),对该图像素值放大 倍,然后进行3级整数小波变换,选用Db9/7小波滤波器。对变换得到的低频小波系数进行DPCM编码,将变换得到的高频小波系数按照最高一级的系数地址进行寻址重排队映射成树结构矢量。选用10幅具有代表性的静态图像作为训练序列,用LBG算法产生矢量码本,并将码本按照矢量的根节点的大小进行排序,形成有序码本。量化部分采用了局部搜索法. 经过仿真判断,此方法可降低计算复杂度,实现快速小波变换,利用局部搜索法量化,比传统的全局搜索法提高速度8-12倍,并且可以通过调整局部搜索的范围来调整恢复图像的质量,达到编码速度和恢复图像质量的目的。从仿真实验可以看出, 在压缩比较小的情况下,JPEG标准算法恢复的图像具有较高的PSNR、SNR,但从主观观测来看,本算法恢复的图像具有跟JPEG算法恢复的图像同样的主观质量;在压缩比大的时候,JPEG标准算法的恢复图像出现了明显的方块效应。而本算法的恢复图像的主观视觉感受尚可。 由此可见,本论文所研究的方法是可行的。


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