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图像编码技术的研究和应用


图像编码技术的研究和应用
一幅二维图像可以表示为将一个二维亮度函数通过采样和量化而得到的一 个二维数组 。这样一个 二维数组的数据量通常很大 ,从而对存储 、处理和传 输都带来了许多问题 ,提出了许多新的要求 。为此 人们试图采用对图像新的表 达方法以减少表示一幅 图像需要的数据量 ,这就是图像编码所要解决的主要问 题 。压缩数据量的主要方法是消除冗余数据,从数学角度来

讲是要将原始图像转 化为从统计角度看尽可能不相关的数据集 。这个转换要在图像进行 存储 、处 理和传输之前进行 ,而在这之后需要将压缩 了的图像解压缩以重建原始图像或 其近似图像.图像压缩和图像解压缩 ,通常也分别称为图像编码和图像解码。

图 1

通用的图像编码系统模型

这里给出了一个通用的图像编码系统模型 ,如图 。 这个模型主要包括 2 个 通过信道级连接的结构 模块 :编码器和解码器 。当一幅输入图像送入编码 器 后 ,编码器根据输入数据进行信源编码产生一组信号 。这组信号在进一步被信 道编码器编码后进入信道 。通过信道传输后的码被送入信道解码器和信源解码 器 ,解码器重建输出的图像 。 一般来说 ,输出 图是输入图的精确复制 ,那么系 统是无失真的或者 信息保持型的 ;否则 ,称系统是信息损失的 。

图2

源 码 和 解 器 型 编 器 源 码 模

信 编 器 作 是 少 消 输 图 中 编 冗 、 素 冗 及 理 觉 余。 管 源 源 码 的 用 减 或 除 入 像 的 码 余 像 间 余 心 视 冗 尽 信 编 器 结 与 体 用 对 真 的 求 关 , 但 般 况 信 编 器 括 顺 序的3 个 独 立 码 的 构 具 应 和 保 度 要 有 一 情 下 源 码 包 操作 ,而 应 信 解 包 反 的 2 个 立 作(见 对 的 源 器 含 序 独 操 图 2) 。 信 编 器 ,映 器 输 数 变 以 少 达 像 数 ,这 具 编 技 有 。 化 在 源 码 中 射 将 入 据 换 减 表 图 的 据 与 体 码 术 关 量

器 据 定 保 度 则 少 射 输 的 确 。 个操作可以减少心理冗余, 但不可翻 根 给 的 真 准 减 映 器 出 精 度 这 转。 符 编 器 生 达 化 输 的 本 ,并 据 号 码 产 表 量 器 出 码 根 码 本 出.符 编 器 码 了 少 余 ,这 操 是 以 转 。 输 号 码 编 为 减 冗 个 作 可 反 的 当 道 有 声 或 容 产 误 时 ,信 编 器 信 解 器 这 编 码 程 非 重 信 是 噪 的 者 易 生 差 道 码 和 道 码 对 个 解 过 是 常 要 的。 于 源 码 的 出 据 般 有 少 冗余,所 他 对 输 声 敏 。 道 码 通 由 信 编 器 输 数 一 只 很 的 以 们 传 噪 很 感 信 编 器 过 把 控 的 余 入 源 码 后 码 以 少 道 声 影 。 可 制 冗 加 信 编 器 的 字 减 信 噪 的 响 现 编 方 代 码 法 这 介 了 种 较 的 码 法: 第 代 里 绍 几 比 热 编 方 二 编 码 法、 形 码、 型 码、 经 络 码、 波 换 码。 方 分 编 模 编 神 网 编 小 变 编 1 第 二 代 图 像 编码方 法 第 二 代 图 像 编 码方 法 1 ] 是 对 统 码 法 没 考 人 对 廓、 [ 针 传 编 方 中 有 虑 眼 轮 边 的 殊 感 和 向 知 性 提 的。 认 缘 特 敏 性 方 感 特 而 出 它 为 统 第 代 码 术 信 论 数 信 处 技 为 论 础 ,出 点 消 图 数 的 计 传 的 一 编 技 以 息 和 字 号 理 术 理 基 发 是 除 像 据 统 冗 余 息,包 信 熵 余 、 间 余 时 冗 。 信 括 息 冗 空 冗 和 间 余 其 编 压 图 数 的 力 接 极 ,压 比 以提 。 二 图 编 方 充 利 人 视 系 码 缩 像 据 能 已 近 限 缩 难 高 第 代 像 码 法 分 用 眼 觉 统 的 理 心 视 冗 特 以 信 的 种 质 期 得 压 比 ,这 方 一 要 图 进 预 生 和 理 觉 余 性 及 源 各 性 以 获 高 缩 类 法 般 对 像 行 处 理,将 像 据 据 觉 感 进 分 。 图 数 根 视 敏 性 行 割 按 理 法 不 ,第 代 像 码 法 分为 种 型 编 技 [ 2 ] : 处 方 的 同 二 图 编 方 可 两 典 的 码 术 一 是 于 裂 并 方 ,先 图 分 纹 和 缘 廓,然 各 采 不 的 法 码 ; 种 基 分 合 的 法 将 像 为 理 边 轮 后 自 用 同 方 编 另 种 基 各 异 滤 器 方 ,先 图 进 方 性 波 ,得 不 方 的 一 是 于 向 性 波 的 法 对 像 行 向 滤 到 同 向 图 像 息,再 据 眼 方 敏 性 各 通 采 特 的 法 独 码 。 信 根 人 的 向 感 对 个 道 用 定 方 单 编 但 到 前 止 ,第 代 像 码 法 原 像 质 不 人 [ 3 ] 。 因 一 于我 们 对 是 目 为 二 图 编 方 复 图 的 量 尽 意 原 之 在 人眼视 特 的 解 较 肤 ; 原 之 是 像 分 觉 性 了 仍 为 浅 因 二 图 的 裂 并 法、 向 性 波 法 有 供 种 好 合 算 各 异 滤 算 没 提 一 很 的 制 利 已 的 眼 觉 性。 而 种 码 机 来 用 知 人 视 特 然 这 编 方 强 利 人 视 特 的 想 后 各 图 编 方 的 究 生 深 的 响。 法 调 用 眼 觉 性 思 对 来 种 像 码 法 研 产 了 刻 影 1.1 2.2分 图 编 形 像 码 分 图 编 是 分 几 理 的 础 发 起 的 种 码 法。 形 论 形 像 码 在 形 何 论 基 上 展 来 一 编 方 分 理 是 欧 几 相 理 的 展 ,是 究 规 图 和 沌 动 一 新 学 。 描 了 然 物 的 相 氏 何 关 论 扩 研 不 则 形 混 运 的 门 科 它 述 自 界 体 自 似 ,这 自 似 可 是 定 ,也 以 统 意 上 。 一 论 础 定 它 有 具 明 自 性 种 相 性 以 确 的 可 是 计 义 的 这 理 基 决 了 只 对 备 显 相 性 统 自 似 的 像,例 海 线、 彩、 似 或 计 相 性 图 如 岸 云 大 等 有 高 编 效 。 一 图 不 有 树 才 较 的 码 率 而 般 像 具 这 一 性,因 编 效 与 像 质 特 有 ,而 特 此 码 率 图 性 学 性 关 且 分 图 编 方 实 上 通 消 图 的 何 余 来 缩 据 ,根 没 考 人 视 特 的 形 像 码 法 质 是 过 除 像 几 冗 度 压 数 的 本 有 虑 眼 觉 性 作 。 用 分 图 像 压 缩的概念是80 年 代 中后 期 由 Bar nsley 等 提 的, 形 人 出 其 论 础 迭 函 系 ( IFS : Iterated Functio nSystem) 理论 , 着眼 点 是利 用 理 基 是 代 数 统 自 图 普 存 的 相 特 ( 几 尺 不 怎样 化,景 任 一 部 的 状 与 大 分 然 像 遍 在 自 似 性 何 度 论 变 物 何 小 分 形 都 较 部 的 形 极 相 ) ,将 些 相 的 构 某 函 映 射 系 形 表 出 ,当 些 数 射 系 足 状 其 似 这 自 似 结 以 种 数 关 的 式 现 来 这 函 映 关 满 一 的 件 ,就 通 迭 计 重 图 。 以, 分 图 编 过 是 映 关 的 程,而 码 定 条 时 可 过 代 算 建 像 所 形 像 码 程 找 射 系 过 解 过 程 是 照 射 系 代 算 过 。 个 法 括 下 骤: (1) 将 图(集 X) 则 依 映 关 迭 计 的 程 整 方 包 以 步 原 合

予 割 若 分 子 X ( m) ,m = 1 ,2 ,3 ?M ; (2) 对 一 子 X ( m) 提 IFS 代 ; (3) 分 为 干 形 图 每 个 块 取 码 对 IFS 代 进 编 、 输(或 存 ; (4) 译 形 IFS 代 ; ( 5) 由 IFS 代 构 X ( m) 码 行 码 传 储 ) 码 成 码 码 造 的 构 块Y ( m) ; ( 6) 由Y ( m) 构 X 的 构图 重 子 造 重 Y。 种 形 像 缩 法 实 不 要 图 有 么 验 识 了 。 这 分 图 压 方 的 现 需 对 像 什 先 知 的 解 2.3基 模 的 像 码 于 型 图 编 基 模 的 像 码 术 4]是 几 发 起 的 种 有 途 编 方 于 型 图 编 技 [ 近 年 展 来 一 很 前 的 码 法。 利 了 算 视 和 算 图 学 的 法 它 用 计 机 觉 计 机 形 中 方 和 论,其 本 发 是 编、 码 端 别 立 理 基 出 点 在 解 两 分 建 起 相 的 型,针 输 的 像 取 型 数 ,或 据 同 模 对 入 图 提 模 参 根 模 参 重 图 。 型 码 法 核 是 模 型 数 建 像 模 编 方 的 心 建 和 提 模 参 ,其 模 的 取 、 述 建 是 定 取 型 数 中 型 选 描 和 立 决 模 编 质 的 键 素。 了 图 数 建 , 一 要 对 入 像 有 些 验 识 。 前 究 型 码 量 关 因 为 对 像 据 模 般 求 输 图 要 某 先 知 目 研 最 、 展 快 是 对 视 话 用 的 像 列 码。 类 用 的 像 多 人 头 像。 多 进 最 的 针 可 电 应 中 图 序 编 这 应 中 图 大 为 的 肩 基 模 的 像 码 法 利 先 模 来 于 型 图 编 方 是 用 验 型 抽 取 像 的 要 息 ,并 模 参 的 式 示 们,因 可 获 很 的 缩 。 而 模 编 图 中 主 信 以 型 数 形 表 它 此 以 得 高 压 比 然 在 型 码 方 的 究 还 在 多 题,例 : ( 1) 模 法 要 验 识,不 合 一 的 用。 法 研 中 存 很 问 如 型 需 先 知 适 于 般 应 (2) 对 同 应用 建 型 不 样 。 3) 在 框 型 控 点 不 的 所 模 是 一 的 ( 线 模 中 制 的 数 易 定 ,还 找 有 的 法 根 图 内 来 取。 由 利 模 法 缩 复 图 个 不 确 未 到 效 方 能 据 像 容 选 (4) 于 用 型 压 后 原 像 的 部 是 图 学 方 产 的 ,因 看 来 够 然。 传 的 差 估 则 适 用 对 大 分 用 形 的 法 生 此 起 不 自 (5) 统 误 评 准 不 合 于 模 型 码 评 。 编 的 价 2.4神 网 图 编 经 络 像 码 在 像 码 各 方 中 , 除 息 持 编 方 外,其 所 方 始 没 图 编 的 种 法 信 保 型 码 法 余 有 法 终 有 解 好 何 分 用 的 觉 性 个 题。 经网 图 编 [ 5 ] 决 如 充 利 人 视 特 这 问 神 络 像 码 试 在 有 突 ,现 直 用 图 压 的 经 络 要 B P 网 和 组 映 神 网 。 用 图 此 所 破 在 接 于 像 缩 神 网 主 有 络 自 织 射 经 络 采 B P 网 实 数 压 好 是 迫 数 通 细 型 络 瓶 ,并 望 网 的 颈 络 现 据 缩 比 强 据 过 腰 网 的 颈 期 在 络 瓶 处 获 较 凑 数 表 。 能 得 紧 的 据 示 图3 给 了B P 网 进 数 压 的 理 , 这 是 n - m - n 型 层B P 神 网 ,输 层 出 络 行 据 缩 原 一 三 经 络 入 有 n 个 经 。 过B P 训 算 , 在 络 学 过 中 整 络 权 ,使 练 图 的 建 差 E 神 元 通 练 法 网 的 习 程 调 网 的 重 训 集 像 重 误 = | |X - Z| | 2 均 达 最 ( X 为 入 样 集 , Z 为 值 到 小 输 层 本 输 出 样 集 ,或 说 ,使 建 像 均 误 意 上 可 地 似 原 图 。 练 的 经 络 层 本 ) 者 重 图 在 方 差 义 尽 能 相 于 始 像 训 后 神 网 便 可 来 行 像 缩 ,隐 神 元 量Y 为 缩 果。 用 进 图 压 层 经 矢 压 结

图 3 B P 神经网络压缩图 自组织映射神经网络中的神经元可以自动地根据外部刺激的兴奋点来调整 自己在由外界信号决定 的参数空间中的位置 。以一种双层神经网络为例 : 其 中输入层神经元 ( x1 , x2 , x3 , ?xn) 简单地反映着 外部刺激 ,在输出层中 , M 个神经元排布成二维网 络 ,其中每个神经元 j 接收两类输入 : 来自输入层神 经元 i 的输入 xi ( 权重为 Wij) 和来自输出层神经元 的固定权重 。对每一个 外界输入矢量 X = ( x1 , x2 , x3 , ?xn) ,只有一个同该输入的距离 d1 =f( X ,Wj) , Wj = ( W1j ,W2j , W3j , ?Wnj) 为最小的神经元 j 才 被激发 。其中 ,距离函数 f ( X , Wj) 反映了在某一准 则 (一般为平方误差准则) 下 ,矢量 X 与 Wj 之间 的 距离 。在网络的训 练 中 我 们 只 需 要 提 供 输 入 矢 量 X ,通过调 整从公共的外部输入到每个神经元 j 的连 接权重 Wj ,权重矢量将逐渐指向输 入矢量空间的聚 类 。从而实现了输入空间的维数压缩 ,完成了类似 于矢量量 化的功能 。 2 . 5 小波图像编码 一维连续小波变换可看成原始 信号和一组不同尺度的小波带 通 滤 波 器 的 滤 波 运 算 ,从而可把信号分解到一系列频带上进行分析处理 ,将其离散化 后即为离散小波变换 。 小波变换图像编 码 压 缩[ 6 ] 的 核 心 问 题 是 要 对 子带图像进行 小波分解系数的量化和编码 。低频子 带图像包含原图像的大部分能量 ,即包含 图像的基 本特性 。它在图像重构算法中起主导作用 ,对重建 图像的质量有很 大影响 ,因此这部分信号应精确保 留 。 高频子图像的系数分布符合广义高斯分布 ,对 其系数进行粗量化编码较为 有效 。 这也完全符合人 的视觉特性 ,根据对人眼视觉系统的研究可知 ,人眼 视 觉灵敏度具有明显的低通特性 ,而且对不同方向 上的敏感度也不一样 ,尤其是 对倾斜方向的刺激不 太敏感 ,如人眼对对角线方向子图像系数误差敏感 度较 低 ,因此可对对角线方向子图像进行粗量化高 压缩 。 小波变换后的能量主要集中在低频系数分量 , 而其他高频系数分量大多为 零值 ,这为高倍率压缩 提供了可能 。 通过选择合适的具有平滑特性的小波 基 , 就可消除重建图像中出现的方块效应 ,减小量化 噪声 ,获得较好的重建图像质

量 。 小波变换图像编码压缩方法可分为如下两大类 :基于传统的图像编码方 法 、基于分形理论的小波 变换图像编码方法 。 基于传统的图像编码方法[ 7 ] 包括 : 零树小波编码 、 基于塔式网格 矢 量 量 化 的 小 波 变 换 编 码 、基 于 LB G 算法的小波变换编码 、基于标量 量化的小波变 换编码等 。 由于不同分辨率级子图像之间存在着相似性 , 因此 , 利 用 此 相 似 性 , 可 提 高 压 缩 比 [ 8 ] 。J . M . Shapiro 采用零树自嵌套编码方法 ,对小波分 解系数 进行压缩 ,在 PSN R = 27 . 54dB 的情况下 ,获得的压 缩比为 128∶ 1 。这是最著名的一种小波变换图像编 码压缩方法 。该方法的优点是 :与传统 的 DC T 编码 相比 ,它既可以克服方块效应 ,又可以在低比特率下 获得较好 的图像主观质量 。 缺点是 : 由于它对各子 带采用相同的门限量化 ,因此不能充 分利用人眼的 视觉特性 ,限制了图像压缩比的进一步提高 。对此 , A . Said 等 人提出了改进算法 。 针对分形图像编码尚存在的缺点 ,如编码算法 的耗时 、自然图像不一定具 有严格的分形结构而无 法达到预期的高压缩比 、 高压缩倍率时的方块效应 等 , 有人提出了基于小波变换的分形编码[ 9 ] 。它具 有以下特点 :其一 ,采用平滑 小波可去除传统分形变 换中存在的方块效应 ;其二 ,小波表示使图像的四叉 树 分割十分自然 ;其三 ,可将零树算法看成是该算法 的一个特例 。图像经过金字 塔形离散小波变换后的 系数在小波域内可组成分层树状数据结构 ———小波 树 ,这些跨越不同分辨率的小波树之间存在一定的 相似性 ,可通过分形变换来 描述 。基于小波变换的 分形压缩过程就是一个由分层树状结构的顶部开始 一 层层地向下预测其余系数的过程 ,而这个由上至 下 、由粗至细的预测过程是通 过分形编码来实现的 。 基于小波变换的图像编码压缩的特点是[ 1 0 ] ,压缩比高 ,压缩速度快 ,压 缩后能保持信号与图像的特 征不变 ,且在传递过程中就可以抗干扰 。从现在的 研究结果可看到 ,该方法已获得了较好的编码效果 ,是现代图像压缩技术研究的 热点之一 ,也是十分有 前途的一种方法 。 这里 ,介绍了图像编码的基本原理和几种比较 新的编码方法 。第二代图像 编码将视觉特性引入到 图像编码技术 ,分形图像编码是以分形几何理论为 基 础 ,基于模型的图像编码是利用了计算机视觉和 计算机图形学中的理论 ,而小 波变换图像编码则引 入了小波分析理论 。尽管它们理论基础不同 ,但它 们均 在不同情况下不同程度地提高了编码质量 。相 比之下 ,小波变换图像编码是一 种性能更佳的图像 编码方法 ,仅从去除冗余信息的角度而言 ,它的性能 就远远 优于其他几种编码方法 。另外 ,将小波变换 与其他的新型编码方法结合 ,也是 小波图像编码方 法的重要研究方向 。


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