JPEG2000圖像編碼的若干關鍵性技術研究.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展，3G移動通信技術漸漸推廣，數(shù)字電視、高清家庭影院日益普及，數(shù)字電影逐漸取代傳統(tǒng)的膠片電影，數(shù)碼相機、數(shù)碼攝像機等電子產(chǎn)品的性能迅速提高，圖像和視頻等視覺信息在人們的生產(chǎn)、生活中占有越來越重要的地位，人們對視覺信息的質(zhì)量要求也越來越高，相應地也對圖像/視頻編碼技術提出了越來越高的要求。JPEG2000/motion-JPEG2000編碼標準適應當前對圖像/視頻編碼技術的要求，逐漸成為流行標準。本文針對JPEG2000/

2、motion-JPEG2000應用中相關的系列關鍵性技術做了研究，主要內(nèi)容如下。 ⑴對JPEG2000ROI編碼技術做了研究。JPEG2000中定義了兩種ROI編碼方法：MaxShift方法和GeneralScalingBased(GSB)方法。在低碼率應用環(huán)境下，MaxShift方法有可能把所有背景信息全部丟棄，但是有些應用中需要一定的背景信息；GSB方法雖然在一定程度上彌補了MaxShift方法的不足，但是需要形狀編碼。由于

3、形狀編碼的復雜性，JPEG2000只規(guī)定了矩形和橢圓兩種形狀，而這兩種形狀不能精確地描述任意形狀的ROI，導致編碼效率降低。因此，高效地編碼任意形狀的ROI和在低碼率環(huán)境下保持一定背景信息成為JPEG2000ROI編碼的研究重點。由于在總碼率受限的情況下提高背景質(zhì)量和提高ROI質(zhì)量相矛盾，有學者提出了折衷的解決方法：控制ROI和背景的相對質(zhì)量。現(xiàn)有的控制相對質(zhì)量的方法是通過控制ROI和背景的相對碼率實現(xiàn)的，這類實現(xiàn)方法主要有以下三個缺點

4、：①相對碼率計算復雜，②只有完全解碼后才能實現(xiàn)預定的相對質(zhì)量，③以不受限制碼率解碼時，圖像背景區(qū)質(zhì)量低。高效編碼任意形狀ROI的方法之一是對位平面重排，使得解碼器能夠根據(jù)位平而位置區(qū)分ROI和背景比特，或者不需要區(qū)分ROI和背景就能解碼，從而不需要編碼端提供ROI形狀信息。針對控制相對碼率方法的第一個缺點，本文提出了通過控制參與解碼的ROI和背景位平面數(shù)量相對值來控制其相對質(zhì)量的思路。然后基于控制兩類位平面相對數(shù)量和位平面重排的思想，本

5、文提出了兩種ROI編碼方法，一種是適用于常見較小深度值圖像的位平面段移動(BPSShift)方法，一種是適用于較大深度圖像的位平面組移動(BPGShift)方法。編碼時BPSShift方法首先對ROI和背景位平面進行分段；然后以位平面段為單位，從權重較大的部分開始對ROI和背景位平面進行移動重排，使得ROI位平面段和背景位平面段間隔排列。由于兩類位平面段的數(shù)量可能不相同，當數(shù)目少的一類位平面段排列完后，另一類位平面段的剩余部分全部排列到

6、低權重的位平面位置。當圖像以中低碼率解碼時，隨著碼率的提高，參與解碼的ROI和背景位平面數(shù)量以大致恒定的比例增加，這個數(shù)量比約等于兩類位平面段大小之比。相應地，解碼圖像保持大致恒定的相對質(zhì)量。因此兩類位平面段大小之比可以作為兩部分圖像相對質(zhì)量的近似度量。由于BPSShift方法可以不丟棄任何位平面，所以當解碼碼率不受限制時，解碼圖像的ROI區(qū)和背景區(qū)能夠都有很高的質(zhì)量。由于ROI位平面段和背景位平面段處于不同的位平面位置，解碼器能夠根據(jù)

7、其位置的不同對它們進行區(qū)分，所以BPSShift方法能夠解碼任意形狀的ROI而不需要編碼端提供任何形狀信息。當使用BPSShift方法對較大深度圖像編碼時有可能使用大位平而段，大位平面段可能導致解碼圖像的相對質(zhì)量變動較大，針對這個問題本文提出了BPGShift方法加以解決。BPGShift方法在BPSShift方法的基礎上把位平面段進一步劃分成子段，并增加了細化位平面排列的子段排列運算，使得在大位平面段情況下解碼圖像的相對質(zhì)量更加穩(wěn)定。

8、BPSShift方法和BPGShift方法的主要運算都是移動位平面，因此實現(xiàn)簡單，計算量小。此外這兩種方法的附加數(shù)據(jù)量小，都支持多ROI圖像的編碼。 ⑵對motion-JPEG2000錯誤隱藏技術做了研究。由于沿高頻方向相鄰小波系數(shù)之間相關性極弱，沿低頻方向的相關性隨系數(shù)間的距離增大衰減很快，所以使用空間鄰近系數(shù)信息的錯誤隱藏方法對高頻子帶大尺寸誤碼塊的錯誤隱藏效果并不理想。由于離散小波變換的移變性，所以不能直接使用運動補償方法

9、從相鄰幀的信息中恢復高頻子帶誤碼塊。為了解決移變性問題，本文引入了cycle-spinning算法，利用cycle-spinning把移變系數(shù)轉(zhuǎn)變成移不變的系數(shù)。在此基礎上，本文提出了基于cycle-spinning的錯誤隱藏方法。該方法首先利用cycle-spinning算法把參考幀中具有移變性的高頻子帶系數(shù)轉(zhuǎn)變成移不變系數(shù)，然后使用運動補償從移不變的相鄰幀系數(shù)中得到誤碼塊應有的信息，恢復誤碼塊，達到隱藏錯誤的目的?；赾ycle-s

10、pinning的錯誤隱藏方法可以用于各個高頻子帶大尺寸編碼塊的錯誤隱藏，包括通常錯誤隱藏方法不適用的HH子帶。 ⑶以JPEG2000熵編碼框架為基礎，對超完備小波圖像編碼進行了研究。常用小波(包括JPEG2000中定義的小波)的局限性，使得冗余字典圖像稀疏編碼方法成為研究熱點之一，然而如何選擇最小的子字典成為冗余字典稀疏編碼方法中一個待解決的問題。由于超完備小波集可以看作冗余字典，小波分解系數(shù)是圖像在小波上的投影，所以對超完備小

11、波分解系數(shù)的選擇就是對子字典的選擇。本文把聚類、模式識別領域的meanshift方法引入到超完備log-Gabor小波分解系數(shù)的選擇算法中，對Fischer等人的超完備小波系數(shù)選擇方法進行改進，提出了基于meanshift的超完備log-Gabor小波分解系數(shù)選擇方法，取得了比Fischer等人的方法更快的選擇速度。然后在本文提出的系數(shù)選擇方法基礎上，借用JPEG2000中的熵編碼方法構(gòu)建了稀疏編碼方案。實驗證明在產(chǎn)生相近PSNR解碼圖