圖像壓縮存儲技術

"(1)DCT零樹編碼 但在高壓縮比的情況下

圖像壓縮壓縮技術可以追溯到1948年提出的電視信號數位化,到今天已經有50多年的歷史了[1]。在此期間出現了很多種圖像壓縮編碼方法,特別是到了80年代後期以後,由於小波變換理論,分形理論,人工神經網路理論,視覺仿真理論的建立,圖像壓縮技術得到了前所未有的發展,其中分形圖像壓縮和小波圖像壓縮是當前研究的熱點。本文對當前最為廣泛使用的圖像壓縮算法進行綜述,討論了它們的優缺點以及發展前景。
二、JPEG壓縮
負責開發靜止圖像壓縮標準的“聯合圖片專家組”(Joint Photographic Expert Group,簡稱JPEG),於1989年1月形成了基於自適應DCT的JPEG技術規範的第一個草案,其後多次修改,至1991年形成ISO10918國際標準草案,並在一年後成為國際標準,簡稱JPEG標準。
1.JPEG壓縮原理及特點
JPEG算法中首先對圖像進行分塊處理,一般分成互不重疊的 大小的塊,再對每一塊進行二維離散餘弦變換(DCT)。變換後的係數基本不相關,且係數矩陣的能量集中在低頻區,根據量化表進行量化,量化的結果保留了低頻部分的係數,去掉了高頻部分的係數。量化後的係數按zigzag掃描重新組織,然後進行哈夫曼編碼。JPEG的特點如下:
優點:(1)形成了國際標準;(2)具有中端和高端比特率上的良好圖像質量。
缺點:(1)由於對圖像進行分塊,在高壓縮比時產生嚴重的方塊效應;(2)係數進行量化,是有損壓縮;(3)壓縮比不高,小於50[2]。
JPEG壓縮圖像出現方塊效應的原因是:一般情況下圖像信號是高度非平穩的,很難用Gauss過程來刻畫,並且圖像中的一些突變結構例如邊緣信息遠比圖像平穩性重要,用餘弦基作圖像信號的非線性逼近其結果不是最優的[3]。
2. JPEG壓縮的研究狀況及其前景[2]
針對JPEG在高壓縮比情況下,產生方塊效應,解壓圖像較差,近年來提出了不少改進方法,最有效的是下面的兩種方法:
(1)DCT零樹編碼
DCT零樹編碼把 DCT塊中的係數組成log2N個子帶,然後用零樹編碼方案進行編碼。在相同壓縮比的情況下,其PSNR的值比 EZW高。但在高壓縮比的情況下,方塊效應仍是DCT零樹編碼的致命弱點。
(2)層式DCT零樹編碼
此算法對圖像作 的DCT變換,將低頻 塊集中起來,做 反DCT變換;對新得到的圖像做相同變換,如此下去,直到滿足要求為止。然後對層式DCT變換及零樹排列過的係數進行零樹編碼。
JPEG壓縮的一個最大問題就是在高壓縮比時產生嚴重的方塊效應,因此在今後的研究中,應重點解決 DCT變換產生的方塊效應,同時考慮與人眼視覺特性相結合進行壓縮。