基于小波變換的JPEG2000圖像壓縮編碼系統(tǒng)的仿真與設計(07-100)
引言
本文引用地址:http://2s4d.com/article/91928.htm隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了各種各樣的靜止圖像壓縮技術(shù),其中最成功的當推JPEG標準。但由于有損壓縮的原因,傳統(tǒng)JPEG在許多對圖像質(zhì)量要求較高的應用場合無法勝任。與傳統(tǒng)JPEG基于離散余弦變換不同,JPEG2000基于離散小波變換,它不僅在壓縮性能方面明顯優(yōu)于JPEG,還具有很多JPEG無法提供或無法有效提供的新功能,比如,同時支持有損和無損壓縮、大幅圖像的壓縮、漸進傳輸、感興趣區(qū)編碼、良好的魯棒性、碼流隨機訪問等。一個典型的JPEG2000的壓縮過程如圖1所示。
圖1 JPEG2000的壓縮過程
由圖1所示,預處理一般包括三種操作:區(qū)域劃分,降低量級,分量變換。預處理后的數(shù)據(jù)將進行離散小波變換(DWT),以進一步降低數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。JPEG2000的量化與JPEG量化基本相同,總體上都是采用均勻量化,不同子帶的量化步長一般不同。量化以后,第一層編碼(自適應算術(shù)編碼)采用EZW的改進算法SPIHT算法將等待編碼的、經(jīng)過小波變換后的比特流按重要性不同進行排序,提供多個滿足不同目標碼率或失真度的截斷點,使得解碼器方能根據(jù)目標碼率或失真度的要求在某一截斷點結(jié)束解碼,提供相應質(zhì)量的圖像。第二層編碼(碼流組織)將上述截斷的數(shù)據(jù)進行打包,并附加相關(guān)的標志信息,從而實現(xiàn)JPEG2000對多失真度的支持。
小波分析進行圖像壓縮基本原理是:根據(jù)二維小波分解算法,一幅圖像做小波分解后,可得到一系列不同分辨率的圖像,而表現(xiàn)一幅圖像最主要的部分是低頻部分,如果去掉圖像的高頻部分而只保留低頻部分,則可達到圖像壓縮的目的。傳統(tǒng)傅立葉分析只能對信號進行時域或頻域單獨進行分析,時域上有限的信號在頻域是無窮的,頻域內(nèi)有限的信號在時域里是無窮的。而小波分析能在時域和頻域內(nèi)同時分析,且能自動調(diào)整分辨率。
與其他使用小波變換的其他圖像壓縮標準相比,JPEG2000在小波變換的基礎(chǔ)上采用更為復雜精細的小波塊分割算法,即優(yōu)化截取的嵌入式塊編碼EBCOT算法,從而實現(xiàn)了豐富的功能,比如基于感興趣區(qū)域編碼ROI,即對一幅圖像中感興趣的部分采用低壓縮比以獲取較好的圖像效果,而對其他部分采用高壓縮比以節(jié)省存儲空間,這樣就可以通過點擊ROI部分以獲得更高的分辨率,看到圖像的細節(jié)部分。
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