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基于系数预测的JPEG-XR图像压缩编码优化

唐玉  
【摘要】:随着数字图像技术的发展和多媒体应用的普及,图像处理和传输变得越来越重要。人们对图像的传输和存储有了更高的要求,对图像的质量要求也逐渐提高,例如远程医疗、航空航天、多媒体教学和视频安防等领域。图像压缩编码在图像处理中起着至关重要的作用,此对图像压缩的相关技术和科研工作带来了全新的挑战。几乎所有多媒体应用都追求具有更高压缩率,更低计算成本和更好视觉质量的图像压缩技术,这也是图像压缩的三个关键指标。JPEG-XR(旧称HD Photo)是一种连续色调静止图像压缩算法,是在2007年由联合图像专家小组(Joint Photographic Experts Group)正式发布。它具有高压缩比和低计算成本,它同时支持对静止图像进行有损和无损编码。JPEG-XR使用了更加高效率的压缩算法,与目前应用最广的图像压缩标准JPEG相比,JPEG-XR的压缩图像的重构质量提升很大;与图像压缩标准JPEG2000相比,压缩同样的图像,JPEG-XR消耗的计算成本更低。为了追求更高的图像压缩效率,本文基于JPEG-XR图像压缩标准,从以下几个方面做了深入研究:(1)针对JPEG-XR图像压缩编码标准中系数预测编码算法的不足,本文提出了一种基于梯度的系数预测(Gradient-based Coefficient Prediction,GCP)算法来代替原始JPEG-XR标准中的预测算法,简称JPEG-XR-GCP。该算法是一种自适应的变化系数预测算法,它通过在被预测系数周围建立局部梯度模型,自适应预测系数附近的梯度强度,来对系数进行更加高效地预测。该梯度是由预测系数相邻及其二阶相邻系数构成。(2)针对目前许多图像压缩编码性能提升算法不能同时提高无损压缩和有损压缩性能的问题,本文提出的JPEG-XR-GCP可以在无损和有损压缩模式下提高原始图像压缩标准JPEG-XR的压缩性能。与原始的JPEG-XR标准压缩性能相比,本文提出的优化方案在无损压缩方面将平均比特率提高了0.25到1,在有损压缩方面将压缩图像的平均PNSR提高了0.3DB到0.7DB。(3)本文在多个公开图像测试数据库上进行了实验,以评估提出的JPEG-XR-GCP的压缩性能。实验结果表明,本文提出的JPEG-XR-GCP方案在多个方面优于原始的JPEG-XR压缩标准。


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