嵌入式小波圖像編碼算法及應(yīng)用研究.pdf

1、隨著Internet的迅速發(fā)展,圖像壓縮在多媒體信息的存儲和傳輸中起著至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)的基于DCT的編碼方案在高壓縮比條件下不可避免地會出現(xiàn)方塊效應(yīng)和飛蚊噪聲,嚴(yán)重影響主觀質(zhì)量。小波變換因其特有的與人眼視覺相符的多分辨率分析能力以及方向選擇能力而被廣泛應(yīng)用于圖像壓縮領(lǐng)域。JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)的頒布,說明小波變換己成功取代DCT成為新一代編碼算法的主要變換工具。嵌入式小波圖像編碼方法具有分辨率可分級、質(zhì)量可分級以及較強的抗誤碼性能等優(yōu)

2、良特性,成為圖像編碼算法研究的主要方向。但目前的研究方法尚未能完全利用小波系數(shù)的所有統(tǒng)計特性,如何更好地利用小波變換系數(shù)的各種相關(guān)性以有效組織小波系數(shù),并將小波變換技術(shù)與其它技術(shù)相結(jié)合以進一步提高壓縮性能,是小波圖像編碼算法研究的主要問題。
　　 本文對現(xiàn)有的小波圖像編碼算法進行了比較詳細(xì)的分析,主要從以下四方面對嵌入式小波圖像編碼算法及應(yīng)用進行研究。
　　 (1)對基于分形的小波圖像編碼算法進行了深入研究。針對分形編碼

3、匹配搜索時間開銷大的問題,提出了一種基于分塊的分形搜索樹結(jié)構(gòu),有效地減小了定義域池的搜索范圍,并提高了匹配精度。對值域塊則依據(jù)不同子帶小波系數(shù)的重要性采取自適應(yīng)的劃分方式,然后尋找一組壓縮仿射變換,使其構(gòu)成的IFS逼近給定的吸引子,最后對獲得的分形參數(shù)進行熵編碼。該算法重構(gòu)圖像質(zhì)量有所提高,特別在中低碼率下PSNR提高明顯。
　　 (2)由于分形編碼具有編解碼不平衡的問題,進一步從SVM的角度對小波圖像編碼算法進行了研究。在小波

4、變換基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一種適合SVM回歸的樹結(jié)構(gòu),并對樹中顯著性小波系數(shù)的分布規(guī)律進行了分析,提出了一種線性閾值選取方法,使得參與回歸的小波系數(shù)分布趨于均勻,以利于回歸。在此基礎(chǔ)上提出依據(jù)閾值進行誤差參數(shù)動態(tài)選取的方法,進一步提高了回歸擬合精度。最后對支持向量及其權(quán)重進行熵編碼。該算法實現(xiàn)了嵌入式特性,與現(xiàn)有算法相比壓縮比有了較大提高。
　　 (3)雖然小波變換與分形和SVM結(jié)合取得了較好的編碼效果,但小波變換在表示二維圖像時并不是

5、最優(yōu)或最稀疏的函數(shù)表示方法。為此對基于Contourlet變換的圖像編碼算法進行了研究。將小波變換與Contourlet結(jié)合獲取非冗余特性的Contourlet變換,然后對分解后的子帶進行基于HVS的視覺加權(quán)處理。針對Contourlet方向分解沒有考慮子帶內(nèi)系數(shù)分布特性的問題,研究了熵隨子帶方向分解數(shù)的變化情況,進而提出了基于熵的方向分解優(yōu)化算法,增強了子帶內(nèi)部的局部相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上采用SPECK算法對經(jīng)過方向優(yōu)化分解的子帶進行編碼

6、。該算法不僅峰值信噪比得到提高,而且對局部紋理失真較小。
　　 (4)對基于小波包的EBCOT巖心圖像壓縮進行了研究?；趲r心圖像紋理特征突出的特點,采用小波包分解方式以增強對高頻細(xì)節(jié)的表示能力。針對率失真方法計算量較大以及熵不能完全表征圖像紋理信息的問題,提出了利用分形維數(shù)確定最優(yōu)小波包基的方法,分解方式與子帶方向特性比較吻合。在此基礎(chǔ)上采用EBCOT算法對巖心圖像進行壓縮,并提出了通道并行掃描方法以提高EBCOT算法的執(zhí)行速