《電子技術(shù)應(yīng)用》
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DC恢復(fù)算法及其在圖像壓縮編碼中的應(yīng)用
來源:微型機(jī)與應(yīng)用2013年第1期
查宣威,,岑 峰
(同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,,上海201804)
摘要: DC恢復(fù)算法是一種基于離散余弦變換(DCT)的圖像恢復(fù)算法,其能夠應(yīng)用于圖像壓縮編碼中對DC系數(shù)的預(yù)測中,。該方法利用了塊分割圖像在相鄰塊邊緣區(qū)域的像素依然連續(xù)這一特點,,利用周邊塊像素信息選擇較為連續(xù)的相鄰塊對DC系數(shù)進(jìn)行預(yù)測恢復(fù)。實驗驗證了其能對DC系數(shù)的進(jìn)行更為準(zhǔn)確的預(yù)測,,從而達(dá)到提高圖像壓縮率的目的,。
關(guān)鍵詞: 軟件 壓縮域 JPEG 離散余弦變換
Abstract:
Key words :

摘  要: DC恢復(fù)算法是一種基于離散余弦變換(DCT)的圖像恢復(fù)算法,其能夠應(yīng)用于圖像壓縮編碼中對DC系數(shù)的預(yù)測中,。該方法利用了塊分割圖像在相鄰塊邊緣區(qū)域的像素依然連續(xù)這一特點,,利用周邊塊像素信息選擇較為連續(xù)的相鄰塊對DC系數(shù)進(jìn)行預(yù)測恢復(fù)。實驗驗證了其能對DC系數(shù)的進(jìn)行更為準(zhǔn)確的預(yù)測,,從而達(dá)到提高圖像壓縮率的目的,。
關(guān)鍵詞: 壓縮域,;JPEG;離散余弦變換

 離散余弦變換(DCT)作為圖像視頻壓縮編碼中的關(guān)鍵技術(shù)之一,,是一種在信號和圖像處理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的變換,。許多圖像視頻標(biāo)準(zhǔn)都建立在DCT變換的基礎(chǔ)上,諸如JPEG,、MPEG和H.264/AVC等,。為了降低復(fù)雜性,一般圖像或圖像幀被分割為N×N塊來進(jìn)行變換,。作為一種良好的去相關(guān)變換,,DCT變換將相同頻率的成分表征為各種DCT系數(shù)。DCT系數(shù)主要分為兩個部分:直流分量系數(shù)(DC系數(shù))代表塊內(nèi)像素的平均值,,擁有塊像素的大多數(shù)能量,;交流分量系數(shù)(AC系數(shù))則反映了塊內(nèi)像素的細(xì)節(jié)信息。
 JPEG圖像壓縮中對DC系數(shù)的壓縮采用差分脈沖編碼調(diào)制DPCM(Differential Pulse Code Modulation)方法,,對塊的DC系數(shù)進(jìn)行預(yù)測,,將當(dāng)前DC系數(shù)與預(yù)測值作差,進(jìn)而傳輸預(yù)測殘差,。
 在圖像無損壓縮領(lǐng)域,,針對DPCM方法,O′Neal[1]根據(jù)最小均方差準(zhǔn)則對整幅圖像求統(tǒng)計平均,,得出最佳預(yù)測系數(shù),。MUSMANN和ERDMANN[2]應(yīng)用視覺特性,由活動函數(shù)和掩蓋函數(shù)設(shè)計自適應(yīng)量化器,。GRAHAM[3]和COHEN[4]先后提出按最小梯度方向作自適應(yīng)的預(yù)測器,。然而這些都是應(yīng)用在圖像無損壓縮中的像素級預(yù)測方法,而針對DCT變換后DC系數(shù)的預(yù)測方式研究較少,。
 H.264/AVC視頻壓縮編碼中,,幀內(nèi)預(yù)測算法利用左塊上塊及右上塊相鄰像素形成最多9種方向的預(yù)測模式,其中DC模式用相鄰像素的平均值作為本塊的預(yù)測,,即對本塊的DC系數(shù)的預(yù)測,。由于對視頻編碼實時性的要求,對幀內(nèi)預(yù)測算法的研究重點集中在對預(yù)測模式的快速選擇上,,沒有過多地論及單一預(yù)測模式,,如DC預(yù)測模式的性能。
 本文采用UEHARA T提出的一種利用圖像特性恢復(fù)圖像加密的DC系數(shù)的方法[5]對圖像編解碼過程中的DC系數(shù)進(jìn)行預(yù)測,,利用周邊塊邊緣的像素值結(jié)合圖像連續(xù)性的特點來預(yù)測DC系數(shù),,在圖像壓縮編碼中取得良好的效果。
1 DC恢復(fù)算法
 UEHARA T的DC恢復(fù)算法,,即USO方法[6],,是針對DC系數(shù)丟失的圖像的恢復(fù)算法,,其主要是利用基于DCT變換壓縮傳輸數(shù)字圖像的兩種特性。(1)相鄰像素之間的差值滿足高斯分布,,或者說自然圖像是畫面連續(xù)的(如圖1所示),;(2)數(shù)字圖像的像素值需要被約束在0~255之間,而AC分量導(dǎo)致的像素值變化幅值較大時,,必然對像素的均值產(chǎn)生限制,,反之亦然。

2 JPEG圖像壓縮編碼下的DC預(yù)測算法
2.1 初始塊的DC系數(shù)

 由特性(1)可知,,在恢復(fù)每個塊的DC系數(shù)的過程中,,都會用到前一DC塊或上方塊的DC系數(shù),在初始化情況下,,初始塊的DC系數(shù)是未知的,,利用式(2)對圖像進(jìn)行一定調(diào)整,,以期初始塊的DC系數(shù)能是正確的,。
但在圖像傳輸過程中,圖像在編碼端進(jìn)行壓縮過程中可以壓縮一部分的DC系數(shù),,這部分DC系數(shù)可以在解碼端優(yōu)化恢復(fù)算法性能,。因為USO DC恢復(fù)算法是從圖像第一行第一塊開始逐塊逐行進(jìn)行DC恢復(fù),所以第一塊DC系數(shù)的正確性就顯得尤為重要,。傳輸初始化塊的DC系數(shù)將是很好的選擇,,它能保證在DC恢復(fù)過程中,如果能保證圖像塊分割情況下塊邊緣是連續(xù)的話,,每個塊的DC系數(shù)將得到正確的恢復(fù),。
 圖2顯示了在恢復(fù)算法中加入初始塊的DC系數(shù)前后恢復(fù)圖像的PSNR變化情況。相比于原算法,,PSNR得到了一定的提升,。在原算法中,利用式(2)在保證圖像像素值不溢出0~255區(qū)間范圍內(nèi)對圖像的初始塊進(jìn)行估計會帶來一定的偏差,,并且在逐塊恢復(fù)DC系數(shù)的過程中,,由于初始塊DC系數(shù)不準(zhǔn)確,會帶來一定的差錯傳播,。由圖2可知,,正確的初始塊DC系數(shù)能提高DC系數(shù)恢復(fù)的準(zhǔn)確度,并一定程度上控制差錯傳播,。
在JPEG圖像壓縮中,,初始塊的DC系數(shù)是需要傳輸?shù)模以陬A(yù)測DC系數(shù)過程中,,待預(yù)測DC系數(shù)塊左方與上方塊的DC系數(shù)是也是已知的,,而且與實際值相同,,這對于DC恢復(fù)算法而言,將進(jìn)一步提高DC系數(shù)預(yù)測的準(zhǔn)確度,。

 

 

2.2 JPEG圖像壓縮編碼中的DC系數(shù)預(yù)測
 JPEG圖像壓縮編碼中對DC系數(shù)的預(yù)測采用的是DPCM,,即將上一塊DC系數(shù)作為當(dāng)前塊的DC系數(shù)的預(yù)測值,然后與當(dāng)前塊的DC系數(shù)實際值作差,,傳輸它們之間的差值,。這樣的方式是以塊為單位利用圖像的連續(xù)性,并且只是利用了當(dāng)前塊左方塊的DC系數(shù),。
 利用DC恢復(fù)算法進(jìn)行JPEG DC系數(shù)預(yù)測前,,在編碼端要對當(dāng)前塊去除DC系數(shù)給塊像素帶來的均值,而在解碼端要首先解碼AC系數(shù),,以此來模仿DC系數(shù)丟失的情況,。除初始塊之外的塊,DC系數(shù)通過對DC系數(shù)的預(yù)測獲得,。
 為了獲得塊邊界處圖像連續(xù)性更高的方向,,首先要計算圖3中3種模式下兩塊像素間均方差,其中均方差更小的模式表明塊邊界像素在這個方向上更加連續(xù),。利用這些像素點的平均值,,套用式(1)來預(yù)測本塊的DC系數(shù)。

  對200張圖片進(jìn)行實驗,,每張圖片使用DC恢復(fù)算法和DPCM分別進(jìn)行預(yù)測,。圖6中下部柱狀代表每張圖片中DC恢復(fù)算法預(yù)測塊DC系數(shù)優(yōu)于DPCM方法的塊比例,而上部則是DPCM方法更優(yōu)的塊比例,。統(tǒng)計平均下來,,圖片中75%的塊使用DC恢復(fù)算法進(jìn)行預(yù)測能得到優(yōu)于DPCM的預(yù)測值。
  利用DC恢復(fù)算法在JPEG圖像壓縮中能更準(zhǔn)確地預(yù)測DC系數(shù),,使得JPEG圖像壓縮中需要傳輸?shù)腄C系數(shù)預(yù)測殘差值更小,,帶來更高的圖像壓縮率。另外,,對于MPEG及H.264視頻壓縮編碼,,其幀內(nèi)預(yù)測模式中就有利用左上方塊進(jìn)行本塊的DC預(yù)測,該方式與本文探討的DC恢復(fù)算法在目的上有一定的相似性,,如何將DC恢復(fù)算法應(yīng)用于視頻壓縮編碼中也是未來研究內(nèi)容之一,。
參考文獻(xiàn)
[1] O’NEAL J B. Predictive quantizing differential pulse code modulation for the transmission of television signals[J]. Bell Syst.  Tech. J., 1966,,45(15):689-722.
[2] MUSMANN H G. Predictive image coding. Image Transmission Techniques,, Academic Press, New York,, 1979:73-112.
[3] GRAHAM R E. Predictive quantizing of television signals. IRE Wescon. Convention Record,, 1958:147-157.
[4] COHEN P,, ADOUL J P. Adaptive differential coding of picture signals based on a local contour prediction[J]. NTC′76, 1976,,1(6.1):1-5.
[5] UEHARA T,, SAFAVI-NAINI R, OGUNBONA P. Recovering DC coefficients in block-based DCT[J]. IEEE Transactions on Image Processing,, 2006,,15(11):3592-3596.
[6] Li Shujun, AHMAD J J,, SAUPE D,, et al. An improved DC recovery method from AC coefficients of DCT-transformed images[J]. 2010 17th IEEE International Conference on Image Processing(ICIP), 2010:2085-2088.
[7] The Independent JPEG Group. JPEG Software Release 8c(jpegsr8c)[DB/OL]. http://www.ijg.org,,2012-10-01.

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