数字图像压缩技术
数字图像压缩技术
摘 要
静态数字图像处理是当前信息技术（尤其是多媒体技术）的一个重要组成部分，随着多媒体应用的不断增长，对多媒体应用技术上的要求也在不断提升。在许多领域，例如Internet、彩色传真、打印、扫描、数字照片、遥感、移动应用、医学图像、数字图书馆、电子商务等，对于静态图像的要求越来越高，静态数字图像压缩在需要实现新的功能的同时，需要较高的性能。数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。
关键词：数字图像处理，图像压缩，JPEG，JPEG2000，小波变换
1 引言
随着多媒体技术和网络通讯技术的迅猛发展，现有的JPEG图像压缩标准己经不能完全满足用户的需求。人们迫切需要一种压缩效果更加优越，支持更多图像格式，并能够提供更多新特性的新的静态图像压缩格式。联合图像专家组(JPEG)为了更好地满足人们在图像压缩领域的各种应用需求，于2000年12月推出了新一代的静态图像压缩标准—JPEG2000 (IS015444)。JPEG2000基于离散小波变换，它不仅在压缩性能方面明显优于J1)EG，还具有很多J1)EG无法提供或无法有效提供的新功能，比如，同时支持有损和无损压缩、大幅图像的压缩、渐进传输、感兴趣区编码、良好的鲁棒性、码流随机访问等。JPEG2000的所有这些特点，使得它的应用领域非常广泛。
2 JPEG压缩
负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(Joint Photographic Expert Group,简称JPEG)，于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。
2.1 JPEG压缩原理及特点
JPEG算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点如下：
优点：（1）形成了国际标准；
（2）具有中端和高端比特率上的良好图像质量。
缺点：（1）由于对图像进行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；
（2）系数进行量化，是有损压缩；
（3）压缩比不高，小于50。
JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。
2.2 JPEG压缩的研究状况及其前景
针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年来提出了不少改进方法，最有效的是下面的两种方法：
（1）DCT零树编码
DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。
（2）层式DCT零树编码
此算法对图像作 的DCT变换，将低频 块集中起来，做 反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。
JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，因此在今后的研究中，应重点解决 DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。
3 JPEG2000压缩
JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。
3.1 JEPG2000的压缩过程及原理
JPEG2000的编解码系统框图如图3.1所示。JPEG2000图像编码系统基于DavidTaubman提出的EBCOT算法，使用小波变换，采用两层编码策略，对压缩位流分层组织，不仅获得较好的压缩效率，而且压缩码流具有较大的灵活性。
图3.1 JPEG2000基本框架
1、Dc电平位移
直流平移的目的是去除图像中的直流分量，通过减2将被编码的比特无符号图像样值向Dc级移动，使其位于0值附近。这个算法使小波变换后的系数取正值和取负值的概率基本相等，提高后续的自适应熵编码的效率。
2、分量变换
许多图像都是由不止一个分量组成的，其中包含了几个分量(如彩色图像的红色、绿色和蓝色)。分量之间存在一定的相关性，通过解相关性的分量变换，可减少数据间的冗余度，提高压缩效率。
3、小波变换
在图像进行了水平移动和选择性的解相关处理后，它的分量被分割成块。这些块是像素的矩形阵列，而这些像素包含着所有分量相同的相关部分。因此，像块处理生成了可以独立进行提取和重构的块分量。对每个块分量的行和列进行一维小波变换。JPEG2000选用两种滤波器：Le Gal1(5，3)滤波器和Daubechies(9，7)滤波器。前者是定点运算，可用于有损或无损图像压缩，后者是浮点运算，只能用于有损压缩。表3-1给出了构造一个9/7分析滤波器组所需的系数：
表3-1小波变换系数
4、量化
当每个块分量都经过处理后，变换系数的总和等于原始图像中的取样数目，但重要的可视信息被集中于少数系数中。为了减少表示变换的数据比特数，子带b的系数a (u，v)使用下式量化为值qb(u，v)：
为量化步长。对于无损压缩，量化步长为1；对于有损压缩，量化步长没有具体规定计算方式。
5、熵编码
图像经过小波变换、量化后，在一定程度上减少了空域和频域上的冗余度，但是数据在统计意义上还存在一定的相关性，采用熵编码来消除统计相关。把量化后的子带分割成小矩形块(称为码块)，分别对每个码块编码，这就是嵌入式块编码EBCOT(Embedded Block Coding with Optimized Trunca—ion)算法。JPEG2000的熵编码是一种改进的EBCOT算法编码。基本思想是通过计算适当的码流截断点，将压缩生成的码流划分成若干子集，每一子集表示对源图像的一个压缩，最后生成嵌入式码流。嵌入式码流可以在任意处被截断，得到不同码率或质量的重构图像。
6、形成一定格式的压缩码流
为了适合图像交换，更好地应用JPEG2000压缩码流的功能，JPEG2000标准规定了存放压缩位流和解码所需参数的格式，把压缩码流以包为单元，进行组织，形成最终的码流。
3.2 JPEG2000的优点
（1）JPEG2000作为JPEG升级标准，高压缩比（低码率）是其目标，其压缩率比JPEG高约 30%左右。
（2）JPEG2000同时支持有损和无损压缩，其无损压缩具有很好的实用价值，因此它适合保存重要图片。
（3） JPEG2000的一个极其重要的特征就是采用小波变换后，JPEG2000 能实现渐进传输，这也就是我们常说的"渐现"特性。它先传输图像的轮廓，然后逐步传输数据，不断提高图像质量，让图像由朦胧到清晰显示，而不必是像现在的 JPEG 一样，由上到下慢慢显示。
（4）JPEG2000能方便的实现对码流的随机存取与处理，保证位错误的鲁棒性。
（5）JPEG2000支持所谓的"感兴趣区域"特性，你可以任意指定图像上你感兴趣区域的压缩质量，还可以选择指定的部份先解压缩，这样我们就可以很方便的突出图片中的重点进行浏览。
3.3 JPEG2000压缩的前景
JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。
4 小波变换图像压缩
4.1 小波变换图像压缩原理
小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。其具体过程为：首先对图像进行多级小波分解，然后对每层的小波系数进行量化，再对量化后的系数进行编码。小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一，已经形成了基于小波变换的国际压缩标准，如MPEG-4标准，及如上所述的JPEG2000标准。
4.2 小波变换图像压缩的发展现状及前景
目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码（EZW），分层树中分配样本图像编码（SPIHT）和可扩展图像压缩编码（EBCOT）。
简单介绍一下EZW编码器：
1993年，Shapiro引入了小波“零树”的概念，通过定义POS、NEG、IZ和ZTR四种符号进行空间小波树递归编码，有效地剔除了对高频系数的编码，极大地提高了小波系数的编码效率。此算法采用渐进式量化和嵌入式编码模式，算法复杂度低。EZW算法打破了信息处理领域长期笃信的准则：高效的压缩编码器必须通过高复杂度的算法才能获得，因此EZW编码器在数据压缩史上具有里程碑意义。
5 结束语
图像压缩技术研究了几十年，取得了很大的成绩，但还有许多不足，值得我们进一步研究。JPEG2000是当今图像压缩界的一个新标准，它对一些新兴的图像压缩领域，如遥感、扫描、数字照相、医疗图像等提供了一个全新的解决问题的框架．这个框架的先进性和光明前景正为事实所证明．目前，在JPEG2000的具体实施上，尚未出现大量的、免费的、高效的工具软件的支持．相信随着时间的推移，这个问题将得到逐步地解决．小波图像压缩是当前研究的热点，但也缺点，在今后工作中，应与人眼视觉特性相结合。总之，图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域，这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。
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