《電子技術(shù)應(yīng)用》
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一種改進(jìn)的重疊變換算法在圖像壓縮中的應(yīng)用

2008-09-16
作者:陳璐怡 鄒雪妹

??? 摘? 要: 提出了一種DCT與LBT相結(jié)合的改進(jìn)LBT方法,應(yīng)用于圖像壓縮" title="圖像壓縮">圖像壓縮中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,它能夠有效地降低塊效應(yīng)" title="塊效應(yīng)">塊效應(yīng)和振鈴效應(yīng),使圖像壓縮質(zhì)量有很大的提高。?

????關(guān)鍵詞: 離散余弦變換" title="離散余弦變換">離散余弦變換? 重疊正交變換? 雙正交重疊變換? 塊效應(yīng)? 振鈴效應(yīng)

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??? 變換編碼對(duì)圖像壓縮是一種非常有效且常用的工具。在編碼過(guò)程中,圖像被分為N×N的塊后,對(duì)每一塊作變換,然后對(duì)變換系數(shù)進(jìn)行量化和熵編碼。解碼是編碼的逆過(guò)程,接收端從信道收到壓縮圖像數(shù)據(jù)后,經(jīng)過(guò)解碼器,恢復(fù)并重構(gòu)" title="重構(gòu)">重構(gòu)出數(shù)字圖像。?

??? 在變換編碼中,尤其是在低比特率下,會(huì)產(chǎn)生兩種典型的人工效應(yīng):塊效應(yīng)和振鈴效應(yīng)。塊效應(yīng)是由于連接、重構(gòu)塊時(shí),塊邊緣處產(chǎn)生的信號(hào)不連續(xù)現(xiàn)象。振鈴效應(yīng)是由于變換系數(shù)中的量化噪聲而產(chǎn)生的在整個(gè)塊中蔓延的信號(hào)錯(cuò)誤。?

??? 離散余弦變換(DCT)自被提出后,由于其良好的去除數(shù)據(jù)相關(guān)能力和低計(jì)算復(fù)雜性的特點(diǎn),已被用于JPEG、MPEG等圖像壓縮和視頻壓縮。但比特率較低時(shí),用DCT壓縮會(huì)出現(xiàn)明顯的塊效應(yīng)。為了改善低比特率時(shí)壓縮圖像的質(zhì)量,H.S.Mavlar等提出了重疊變換。重疊變換可以有效地降低塊效應(yīng)。其中雙重疊正交變換(LBT)比重疊正交變換(LOT)[1]降低塊效應(yīng)的效果更好,但卻會(huì)有較明顯的振鈴效應(yīng)。所以本文在對(duì)這幾種變換研究的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)方法。實(shí)驗(yàn)表明,它能夠有效地降低塊效應(yīng)和振鈴效應(yīng)。?

1 重疊正交變換(LOT)?

??? 將長(zhǎng)度為MN的1D離散信號(hào)x0劃分為M段,每段信號(hào)長(zhǎng)度均為N。設(shè)傳統(tǒng)的正交變換矩陣為T,y0為變換后的系數(shù)向量,則:?

??? y0=TTx0?

??? 其中:T為MN×MN階的分塊對(duì)角陣;TT為T的轉(zhuǎn)置矩陣。與傳統(tǒng)的正交變換類似,LOT將信號(hào)劃分為M段,但每段長(zhǎng)度L滿足N

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??? 其中:P0為L(zhǎng)×N階矩陣。由于信號(hào)的起始和末尾兩段只有一端信號(hào)重疊,因此需要分別定義P1和P2。由于P0不是方陣,因此,P0是不可逆的。但對(duì)于整體變換矩陣T,要求其具有可逆性和正交性。為保證T正交,要求P0的每一列必須是正交的,即:?

??? P0TP0=I?

??? 同時(shí),相鄰兩段的重疊函數(shù)必須也滿足正交性,即:?

??? P0TWP0=P0WP0T=0?

??? 其中:轉(zhuǎn)移矩陣W為:?

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??? 上式中I為L(zhǎng)-N階單位矩陣。一般選取L=2N, 與傳統(tǒng)正交變換完全類似,2D信號(hào)的LOT可由1D信號(hào)的LOT直接導(dǎo)出。從DCT可以得出一個(gè)可行的LOT變換矩陣[1]:?

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??? 其中:De是由N階DCT矩陣的偶數(shù)行(i=0,2,...,N-2)向量組成的N/2×N階矩陣;D0是由N階DCT矩陣的奇數(shù)行(i=1,3,...,N-1)向量組成的N/2×N階矩陣;為待定的、可獲得較高編碼增益的N/2階正交矩陣;IN/2為N/2階的單位矩陣,JN/2為N/2階的倒序矩陣。?

2 雙正交重疊變換(LBT)?

??? LOT在圖像變換編碼中能夠有效地減少塊效應(yīng)。但在大多數(shù)情況下,一些殘留人工效應(yīng)仍然可見(jiàn),因?yàn)槠浠瘮?shù)在邊緣處沒(méi)有衰減到0。一種使LOT能夠在邊緣處衰減到0 的方法是使用雙正交重疊變換(LBT)。在雙正交重疊變換里,2N×N的正反變換矩陣Pa和Ps不滿足正交條件,但它們?cè)谝黄饡r(shí)仍然滿足正交和重疊正交的條件PaTPS=I和PaTWPS=0。當(dāng)Pa=Ps時(shí),可以說(shuō)LBT就是LOT。LBT的正變換是將第一個(gè)" title="第一個(gè)">第一個(gè)奇對(duì)稱的DCT系數(shù)乘從而得到LBT的正變換矩陣[2-3]:?

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??? 反變換矩陣為:?

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??? 圖1是LBT 的計(jì)算流圖。?

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3 對(duì)雙正交重疊變換的改進(jìn)?

??? 由于LBT的基函數(shù)太長(zhǎng)(L=2N),它產(chǎn)生的振鈴效應(yīng)與LOT差不多,所以本文針對(duì)這一不足提出了一種對(duì)LBT進(jìn)行改進(jìn)的計(jì)算方法——LB-DCT:對(duì)于一個(gè)給定大小為N=8的塊,進(jìn)行分層變換,在第一層里,對(duì)N/2大小的塊進(jìn)行LBT變換,可降低塊效應(yīng);第二層里,再對(duì)大小為N的塊進(jìn)行DCT變換,可使基函數(shù)長(zhǎng)度減小從而降低振鈴效應(yīng)。這種分層變換的低頻函數(shù)(DC和第一個(gè)AC)的長(zhǎng)度是1.5N=12(LBT和LOT的長(zhǎng)度是2N=16),即相鄰兩塊之間有33%的部分重疊,而LBT和LOT是50%。高頻函數(shù)的長(zhǎng)度與DCT基函數(shù)的長(zhǎng)度相同,都等于塊大小N=8。然而,由于它的邊緣能夠平滑地衰減到0,函數(shù)的有效長(zhǎng)度比塊的長(zhǎng)度短,所以它產(chǎn)生的振鈴效應(yīng)比DCT、LOT、LBT少。這種變換的計(jì)算流圖如圖2所示。

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??? 從圖2可以看出:這種變換的計(jì)算復(fù)雜度比LOT和LBT低,對(duì)于每個(gè)子塊需要16個(gè)乘法和42個(gè)加法;而LOT需要22個(gè)乘法和54個(gè)加法;LBT需要23個(gè)乘法和54個(gè)加法(DCT需要13個(gè)乘法和29個(gè)加法)[3]。?

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果?

??? 以4幅標(biāo)準(zhǔn)的512×512的8bit灰度測(cè)試圖像為實(shí)例,用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了一個(gè)檢驗(yàn)各種變換壓縮性能的測(cè)試平臺(tái),分別對(duì)四種變換的壓縮性能進(jìn)行了測(cè)試。以峰值信噪比(PSNR)為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),表1列出了四種變換的PSNR對(duì)比??梢钥闯?盡管改進(jìn)的LBT的計(jì)算復(fù)雜度比DCT提高了30%左右(LOT和LBT比DCT復(fù)雜度提高了80%),但是其PSNR值卻提高很多,且比特率越低差距越明顯。

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??? DCT變換在低碼率下會(huì)產(chǎn)生較明顯的塊效應(yīng),重疊正交變換(LOT)和雙重疊正交變換(LBT)在圖像變換編碼中能有效地減少塊效應(yīng),且后者相對(duì)于前者,去除塊效應(yīng)的性能較好,但產(chǎn)生的振鈴效應(yīng)仍然較多。本文在對(duì)上述技術(shù)深入研究的基礎(chǔ)上,采用DCT與LBT相結(jié)合的方法,對(duì)LBT進(jìn)行了改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)證明,這種改進(jìn)的LBT與DCT相比不僅能夠獲得更高的編碼增益,而且由于其光滑的低頻函數(shù)和較短的高頻函數(shù)使得塊效應(yīng)和振鈴效應(yīng)也比DCT、LOT、LBT低,使圖像壓縮質(zhì)量得到較大的提高。?

參考文獻(xiàn)?

1 H.S.Malvar, D.H.Staelin.The LOT:Transform coding without?blocking effects. IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal?Processing. 1989;37(4):553-559?

2 Hong Man, Ricardo de Queiroz , Mark J. T. Smith.3-D??Subband coding techniques for wireless video communications. IEEE Trans. on Circuits? and Systems for Video??Technology, 2002?

3 鐘廣軍,成禮智,陳火旺. 雙重疊正交變換的整數(shù)實(shí)現(xiàn)算法與圖像壓縮. 電子學(xué)報(bào), 2001;29(11):22-24?

4 Toshihisa Tanaka , Yukihiko Yamashita. A Biorthogonal??Transform with Overlapping and Non-overlapping Basis??Functions for Image Coding.IEEE Trans. Signal Processing.?2002?

5 Trac D.Tran, Jie Liang , Chengjie Tu. Lapped Transform??via Time-Domain Pre-and Post-Filtering. IEEE Trans.on??signal processing,2003;51(6):1557-1569?

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