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关于算法相关学年毕业论文范文,与一种基于TCQ的图像准无损压缩方法相关论文答辩ppt模板

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摘 要 图像准无损压缩一般包括预测、量化和熵编码三个部分.当前主流的编码方法CALIC和JPEG-LS主要通过提高预测的准确性,并对量化后的误差做有利于减小信息熵的变化来提高压缩质量,而对于预测误差的量化都只采用准则约束下的最大步长均匀量化.本文通过引入性能更好的TCQ量化器,提出了一种新的准无损压缩方法.实验结果表明,新算法在低比特率时其率失真特性优于JPEG-LS.

关 键 词 准无损压缩;网格编码量化

中图分类号:TP751 文献标识码:A 文章编号:1671—7597(2013)032-074-02

随着信息技术的发展,数字图像的应用越来越广泛.为了解决有损图像压缩无法精确控制每一像素的误差范围的问题,国际标准化组织ISO JBIG/JPEG委员会对有损压缩提出了新的约束准则——准则,用以约束图像中每一像素重建后最大绝对误差不能超过的数值.对于大小为w×h的原始图像I和重建图像,准则定义如下:

通常把满足准则的图像压缩算法称为准无损(Near lossless)压缩.

CALIC和JPEG-LS是目前最具代表性的无损/准无损压缩算法.两种方法都采用预测-量化-熵编码的基本框架,对于预测误差的量化都只采用准则约束下的最大步长均匀量化.对于CALIC和JPEG-LS的研究和改进也主要集中在预测和熵编码算法上.

网格编码量化(Trellis coded quantizaton,TCQ)具有优异的量化性能,能提供比普通量化方式更高的量化增益.本文通过引入TCQ量化器,同时针对其整体量化特性,提出了新的预测算法,并构建出一种高质量图像准无损压缩编码方法.

1.网格编码量化

TCQ是在借鉴了网格编码调制TCM中信号扩展、集合分割和网格状态转移思想的基础上提出来的.通常以R编码率对信源进行量化编码时其码书只有个码字.TCQ使用1/2卷积编码器把码书扩展为个码字,并将其划分成四个子集(D0,D1,D2,D3),每个子集有个码字,码字可以由子集号i(0≤i≤3)和其在该子集中的序号j(0≤j< ZR-1)唯一标识.

由于使用了比普通量化方式大一倍的码书,使得TCQ具备了更优异的量化性能.

改进的TCQ子集划分策略和输出索引的分配,如图1所示,并将其用于图像小波系数的量化,称作ACTCQ算法.由于使用了均匀量化门限的码书,ACTCQ编码端可以不需要存储码书,也不用再根据码率变换反复训练码书,既节省了存储空间又提高了编码效率.本文采用ACTCQ对预测误差进行量化编码.


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2.基于TCQ的压缩算法

本算法先用适用于TCQ的预测算法去除像素间冗余,然后对预测误差进行网格编码量化,最后对量化后的子集码字对进行自适应算术编码.对于预测误差采用八状态网格编码量化器,码书如图1所示,每个子集中相邻码字的距离为4a,当被量化值位于相邻码字中间时,量化误差达到最大值2a,为满足准则,应使2a等于δ,即TCQ量化器的码书步长应为a等于δ/2.

2.1 适用于TCQ的预测方法

CALIC和JPEG-LS都是按光栅的扫描顺序逐个像素进行处理的,当前像素的预测依赖于若干个相邻像素的重建值.而TCQ是一种块量化的方法,要对整行完成量化后才能重建像素值,因而不能用当前行的像素作预测.显然,每个像素都用上一行的重建值做预测是不科学的.对此,我们采用分步处理的办法.

假设当前编码像素为I(x,y),当x为奇数时,由于当前行所有像素未知,第一步我们采用图2所示上下文模板对奇数列进行预测,预测值(x,y)等于,然后对预测误差e等于(x,y)-I(x,y)进行量化得到,并按等于(x,y)-重建奇数列像素值.第二步,由于奇数列像素重建值已知,我们可以用图3所示的上下文模板对偶数列像素进行处理,预测值(x,y)等于(++ )/3.为避免误差在单列上累积,对偶数行,我们先按上下文模板1对偶数列进行编码,然后再用模板2处理奇数列.

2.2 算法流程

3.实验结果与讨论

为了验证本文算法的压缩效果,我们用512×512的“Lena”标准图像进行了实验,算法在VC++2005中实现.在相同的δ值约束下,以编码率bpp和信噪比PSNR两个指标与JPEG-LS算法进行比较,结果如表1所示.

表1

由实验结果可以看出,在约束值δ相同时,本文算法的编码率和信噪比都比JPEG-LS高,图5和图6分别显示了在δ等于6时两种算法压缩后的图像,图6视觉效果要优于图5.

图7所示的是两种算法௚

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0;率失真特性曲线,在编码率较高(δ较小)时,JPEG-LS的缩效果要优于本文算法.而当编码率低于1.7 bpp时,相同的编码率下本文算法能提供比JPEG-LS高1-2dB的信噪比增益.出现这种情况的原因是,当δ较小时,最大步长的均匀量化引入的量化误差较小,JPEG-LS对量化误差的处理极大的减小了信息熵,因而其在高比特率时压缩效果更好.当δ增大时,均匀量化误差增大,TCQ量化器的优异性能弥补了熵编码的不足,使得本文算法有了更好的性能.

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本文算法复杂度适中,对图像质量要求较高的应用有一定的实用价值.对预测算法更进一步的改进及TCQ子集码字对的信息熵更有效的压缩将是下一步研究的重点.

参考文献

[1]X.Wu,Context-Based,Adaptive,Lossless Image Coding,IEEE Trans. Communications, vol.45, No.4, April 1997.

[2]Marcelo J.Weinberger,Gadiel Seroussi,LOCO-I:A Low Complexity,Context-Based,Lossless Image Compression Algorithm, Data Compression Conference, 1996. DCC '96. Proceedings Publication Date: Mar/Apr 1996On page(s): 140-149.


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[3]Rajan L.Joshi,Image Subband Coding Using Arithmetic Coded Trellis Coded Quantization, IEEE Trans.Inform.Theory,vol.38,pp.415-426,Mar.1992.

作者简介

赵春文(1978-),男,云南大理人,研究生,助教,研究方向:医学图像处理.

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