【導讀】無線通信、醫(yī)療圖象等領域。入式零樹小波編碼算法引到JPEG2020靜態(tài)圖象壓縮標準。表明該優(yōu)化方法達到了提高編解碼速度的目的。JPEG2000圖象編碼研究歷史與現(xiàn)狀····································5

　　

【正文】 的，包含有文本和圖形的重疊分量可被抽取出來，可以逐個區(qū)域的以不同的質量和分辨率實現(xiàn)這一點。 2. 漸進性 在 JPEG2020 中支持許多類型的漸進傳送。如前所述，當在慢速通信鏈接中接收圖象序列時極為需要這種技術。當越來越多的數(shù)據(jù)被接收后，顯示圖象的重建會以某種形式改善。 JPEG2020 支持四維漸進傳送：質量、分辨率、空間位置和分量 [8]。 學位論文 19 在 JPEG2020 中漸進性 的第一維是質量。改進質量可簡單的通過解碼更多的比特位實現(xiàn)，當越來越多的數(shù)據(jù)被接收后，圖象質量得到改善，如圖 2－ 6。按質量漸進性編排的 JPEG2020 碼流大致對應于 JPEG 漸進模式碼流。 在 JPEG2020 中漸進性的第二維是分辨率。在這種類型的漸進性中，前幾個字節(jié)用于重新顯示圖象的一個小縮略圖。當接收到更多字節(jié)時，圖象的分辨率 (或者尺寸 )會以每邊乘 2 倍的速度增加，最后，可獲得整幅圖象，如圖 2－ 7。以分辨率漸進性順序編排的 JPEG2020 碼流大致對應于 JPEG 分級模式碼流。 圖 2－ 6 質量漸進的例子 在 JPEG2020 中漸進性的第三維是空間位置。利用這種漸進性，圖象序列能夠以近似光柵的形式被接收，從上至下，如圖 2－ 8。對于存儲受限的應用如打印機來說，這種類型的漸進性特別有用。在編碼中也很有用，低內存的掃描儀能夠“在空中”建立空間漸進的碼流，而不需要對圖象及被壓縮碼流進行緩沖。按空間位置漸進性順序編排的 JPEG2020 碼流大致對應于 JPEG 順序模式碼流。 圖 2－ 7 分辨率漸進的例子 圖 2－ 8 空間位子漸進的例子 在 JPEG2020 中漸進性的第四維是分量。 JPEG2020 支持多達 16384 分量 的圖象，大多數(shù)超過 4 分量的圖象來自科學儀器。典型的，圖象為 1 分量（灰度）、3 分量（如 RGB, YUV）或 4 分量（ CMYK），包含有文本或圖象的重疊分量也很普遍。分量漸進性控制對應于不同分量數(shù)據(jù)解碼的順序。利用分量漸進性，圖象的灰度級部分可能首先被解碼，后面跟隨彩色信息，然后是重疊標記、文本等。這種漸進性配合其他漸進類型，能夠實現(xiàn)多種分量交織策略。 學位論文 20 漸進性的這四種功能很強大，并可在單個碼流中“混和并匹配”，也就是說，漸進性類型可在整個碼流中改變。比如，所傳送的前幾個字節(jié)可能包含有關低質量、灰度、縮略圖 的信息，后幾個字節(jié)可能會提高質量，跟蹤彩色信息，縮略圖的分辨率可能隨后增大好幾倍，從而使該尺寸適于在監(jiān)視器上顯示。然后可改善圖象質量，直到實現(xiàn)視覺上的無損顯示。此時，觀察者可能想要打印該圖象，分辨率可以提高來適合于特定的打印機。如果打印機是黑白的，則彩 色分量可從剩余的傳送數(shù)據(jù)中忽略。 綜上，當接收到更多數(shù)據(jù)時，圖象序列能以多個維進行改善；只有觀察者想要的數(shù)據(jù)才需要傳送，這可顯著地提高圖象瀏覽器應用程序的響應性能?？偰芾貌煌臐u進順序對一個現(xiàn)有的碼流進行解析并重寫，而不需要實際去解壓縮該圖象。 3. 感興 趣區(qū)域編碼 JPEG2020 提供了一些機制，通過它們壓縮器可對圖象的一定區(qū)域分配較高的優(yōu)先權，即所謂的“感興趣區(qū)域編碼”，或簡稱為 ROI。在前面的內容中提到了，隨空間區(qū)域而變化質量的可能性。這種變化可在編碼時間實施，或在隨后的解析或解碼操作中進行。這種功能來自于編碼塊的獨立性，所以編碼塊維數(shù)決定可作為目標的空間區(qū)域粒度。 JPEG2020 還允許編碼器選擇隨機的形狀和尺寸來進行優(yōu)先處理。在這種情形下， ROI（感興趣區(qū)域）必須在編碼時選定，并且在解析或解碼時不輕易改變。對于這種形式的 ROI 編碼， 在位平面編碼之前，影響 ROI 內樣本的小波系數(shù)為預先強調的（左移）。預先強調的數(shù)量被寫入到碼流中，并在解碼時間中被用于正確地重新對準（右移） ROI 系數(shù)。 4. 容錯性 JPEG2020 采用了算術編碼來壓縮量化后的小波系數(shù)，因此，壓縮編碼基本上是可變長碼，容易受到信道上的噪聲干擾。當可變長碼產(chǎn)生差錯時，解碼器的同步工作就遭到破壞，從而導致重構圖象的嚴重錯誤。因此，為使差錯的混入不造成廣泛影響，采用了具有確保再同步標記的分組結構、以較小尺寸的編碼單元（代碼塊）和各編碼處理單元（編碼掃描）的算術編碼的終結， 以及各代碼塊內的差錯檢測和隱蔽機制 [8]，具體如下： 量化后的小波系數(shù)被劃分成碼塊。由于每個碼塊被獨立地編解碼，誤碼被限制在碼塊中而不會傳播到其他的碼塊中去。為了增加容錯性，每個通道產(chǎn)生一個碼段，而不是若干通道產(chǎn)生一個碼段，并且在產(chǎn)生了一個碼段后重新設置算術編碼器的參考上下文。這樣做即使有錯誤產(chǎn)生，算術解碼器只需跳過一個通道繼續(xù)工作下去，將錯誤限定在最小范圍內且不擴散。 每個包都有一個重新同步標記，允許空間劃分和重新同步。這個標記是包中的一個序列號，從 0 開始，依次加 1。 5. 與 JPEG 標準 的比較 學位論文 21 (a) JPEG2020 (b) JPEG 圖 2－ 9 相同壓縮率下的 JPEG2020 圖象與 JPEG 圖象的比較 JPEG2020 采用了多項優(yōu)于 JPEG 的技術，最直接的表現(xiàn)在高壓縮率，高圖象質量。圖 2－ 9 顯示在 下 JPEG2020 和 JPEG 的壓縮圖象。測試圖象為2107 1408? ， 24bit 的彩色圖象。 可以看到 JPEG 圖象產(chǎn)生了明顯的“馬賽克”現(xiàn)象，而 JPEG2020 只是整體產(chǎn)生模糊。通過對圖 象細節(jié)部分的 JPEG 和 JPEG2020 圖象質量的比較，可以看到在相同的壓縮率下 JPEG2020 的圖象質量要好于 JPEG 。 學位論文 22 3 JPEG2020 標準 JPEG2020 編解碼系統(tǒng) 編解碼流程如圖 3－ 1 所示： 學位論文 23 圖 3－ 1 JPEG2020 算法流程圖 在 JPEG2020 編碼過程中，首先是對原始圖象進行離散小波變換，根據(jù)變換后的小波系數(shù)特點進行量化。將量化后的小波系數(shù)劃分成小的數(shù)據(jù)單元一編碼塊（ Code Block），對每個編碼塊進行獨立的嵌入式編碼。將得 到的所有編碼塊的嵌入式位流，按照率失真最優(yōu)原則分層組織，形成不同質量層，對每一層，按照一定的碼流格式打包，輸出壓縮碼流。解碼過程相對簡單，根據(jù)壓縮碼流中存儲的參數(shù)，對應于編碼器各部分進行逆向操作，輸出重構圖象數(shù)據(jù)。 JPEG2020 的處理對象不是整幅圖象，而是把圖象分成若干圖象片（ image tiles），對每一個圖象片進行獨立的編解碼操作。術語“圖象片”（ tiling）是指原始圖象被分成互不重疊的矩形塊，對每一個圖象片進行獨立的編解碼處理。 圖象片分割主要有兩個作用： (1)降低圖象壓縮時的內存需求，有利于程 序固化； (2)可在圖象特定位置裁取出具有特定寬高比的重構子圖。 在對每個圖象片進行小波變換之前，通過減去一個相同的數(shù)量值對所有的圖象片進行直流平移，如圖 3－2 所示。 然后，對圖象片各分量進行小波變換，分解成許多子帶，這些子帶反映了原始圖象在特定分解尺度上的水平和垂直空間頻率特性。 圖 3－ 2 圖象片、水平位移和 DWT 整個 JPEG2020 的編碼過程 [9][10]可概括如下： (1) 對原始圖象進行預處理 (Preprocessing)，如對圖象進行 DC 位移。 (2) 對圖象進行正向分量變換 (ponent transform)把圖象分解成各個分量 (ponent)，如亮度信號和色度信號。 (3) 把圖象和它的各個分量分解成矩形疊塊 (tile)。疊塊分量 (C tileponent)學位論文 24 是原始圖象和重建圖象的基本處理單元。 (4) 對每個疊塊分別實施小波變換。疊塊被分解成不同分辨率的級別。這些分解級別由描述疊塊分量局部區(qū)域（而不是通過整個子圖象分量）的子帶系數(shù)構成。 (5) 對分解后的子帶系數(shù)進行量化并細分成矩形的碼塊 (codeblock)。 (6) 碼塊再細分成不同的位平面 (bit plane)，對不同的位平面使用基于上下文的算術編碼器進行熵編碼。用期望的分辨率、保真度、感興趣區(qū)域 ROI 和其它的特征來定位、析取、譯碼和重建圖象。 (7) 以這樣的方式完成編碼，以便對確定的 ROI 用較高的質量編碼。 (8) 為使碼流具有容錯性，在碼流中添加相應的標識符 (Marker)。 (9) 可選的文件格式用來描述圖象和它的各個成分在應用上下文中的意義。 編碼器的核心部分是預處理、離散小波變換、量化和熵編碼 (包括 T1 自適應算術編碼和 T2 比特流組織 )四個模塊 [11][12]。 預處理 一般來說 ，輸入樣本是一系列名義上以零為中心的動態(tài)范圍是最適合于編碼的。因此，有必要在編碼時對樣本進行 DC 電平位移。假如有某一個分量的每個樣本是 P bits 長，這些樣本可能是有符號或者是無符號的，那么這些樣本名義上的動態(tài)范圍可能就是 112 , 2 1PP????????或者是 0,2 1P?????，如果這些樣本是無符號數(shù)的話，那么很明顯，它們動態(tài)范圍的中心肯定不會是零，因此，我們對各個樣本進行一個 12p? 的平移，從而使它的動 態(tài)范圍是零，如果樣本本來就是有符號數(shù)的話，那就沒必要做這樣的處理。 分量轉換 許多圖象是由多個分量組成的，如彩色圖象 (由 R， G， B 三個分量構成 )。分量之間存在一定的相關性，通過分量變換可以減小數(shù)據(jù)間的冗余度，提高壓縮效率。 JPEG2020 的基本標準只定義了兩種變換：可逆的 RCT 變換和不可逆的 ICT變換?？赡孀儞Q既可用于無損壓縮，也可以用于有損壓縮，而不可逆變換只能用于有損壓縮。盡管標準要求進行分量變換，但實際應用時也可以不進行變換，在進行分量變換后，各個分量將進行單獨的處理。 ICT 變換同 JPEG 中采用的 brRGB YC C? 顏色變換相同，在應用中一般是結合 9/7 小波變換共同構成有損壓縮模式，其正變換公式如下： 0 . 2 9 9 0 . 5 8 7 0 . 1 4 40 . 1 6 8 7 5 0 . 3 3 1 2 6 0 . 50 . 5 0 . 4 1 8 6 9 0 . 0 8 1 3 1brYRCGCB? ? ? ? ? ?? ? ? ???? ? ?? ? ? ?? ? ? ???? ? ? ? ? ? ?????? (31) 學位論文 25 1 . 0 0 1 . 4 0 21 . 0 0 . 3 4 4 1 3 0 . 7 1 4 1 41 . 0 1 . 7 7 2 0brRYGCBC? ? ? ? ? ?? ? ? ???? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ? ???????? (32) RCT 變換采用了一種類似于 RGBYUV 顏色變換的整數(shù)變換，滿足可逆要求，在應用中結合 5/3 小波變換構成無損壓縮模式，其正變換公式如下： 24R G BYU R GV B G? ? ? ????????? ???? ??????????? ????，4UVYGR U GB V G? ? ?????????? ???? ??????????? ???? ?????? (33) 解碼器中的反分量變換是對編碼器中的正分量變換的逆操作。由于運算精度有限，除非變換是可逆的，否則反分量變換結果只能是原始數(shù)據(jù)的近似值。 小波變換 不 同于傳統(tǒng)的變換，小波變換具有對信號進行多分辨率分析和反映信號局部特征的優(yōu)點。通過變尺度和平移運算，小波變換在空域和頻域上為 圖象提供大小可變的滑動窗口，在不 同的尺度上對 圖象 進行分析，同時獲得 圖象 在空域和頻域上的局部特征。多級小波分解后，小波系數(shù)在臨近兩級 之間存在位置相關，通過多分辨表示，對位置編碼，可反映 圖象 的部分邊緣信息，在保證壓縮比的基礎上，使重構的 圖象 具有較好的主觀質量， 可避免 JPEG 標準因采用 DCT 變換帶來的方塊效應。 離散小波變換的土作過程是 ： 將每個待變換的 圖象 塊在水平方向和垂直方向與兩個濾波器 (高通、低通 )相卷積，得到 4 塊而積為原 圖象 1/4 的子圖，分別為水平方向低頻和垂直方向低頻 LL、水平方向低頻和垂直方向高頻 LH、水平方向高頻和垂直方向低頻 HL、水平方向高頻和垂直方向高頻 HH,， LH,， HL,， HH稱為原 圖象 的細節(jié)子圖， LL 稱為原 圖象 的近似 子圖，以上是 圖象 的一級小波分解，對 LL 再作上述同樣的運算就可以得到 圖象 的二級小波分解，依次類推。兩級分解如圖 33 所示。解碼時，如果只合成 LL 子帶的信號，則可以得到普通分辨率的 圖象 。如果將 4 個子頻段的信號進行合成，就可以還原高分辨率的 圖象 。根據(jù)這個原理，利用子頻段編碼在 圖象 的網(wǎng)絡傳輸中可以采取 ： 發(fā)送端先發(fā)送LL 子帶信號，接收端收到此信號后即可開始解碼，發(fā)送端再發(fā)送 HL， LH ，HH 各高頻子帶，接收端的解碼工 作隨著高頻子帶的增加， 圖象 分辨率逐漸提高。這樣可以實現(xiàn) 圖象 在網(wǎng)絡上的分級傳送，使訪問該 圖象的用戶可以先 由 低分辨率圖象 來確定它是否為自己所需要的 圖象 。 學位論文 26 圖 33 兩級小波分解示意圖 為了實現(xiàn)正向離散小波變換 DWT (Discrete Wavelet Transform)，把一個一維子帶分解成低通 樣本 和高通 樣本 。低通 樣本 表示原集合的一個縮減 采樣低分辨率版本。高通采樣表示原集合的一個縮減采樣冗余版本 ，這樣便可以很好地從低通集合中重建原集合。 可以使用可逆的整型小波變換，也可使用不 可逆的實數(shù)型小波變換。 由于無損壓縮不 能因為舍入而損失數(shù)據(jù)，所以只能選擇使用有理型濾波系數(shù)的可逆小波變換。相反，有損壓縮允許在 壓縮過程中損失一些數(shù)據(jù)，因 此能使用帶無理濾波系數(shù)的不 可逆小波變換。在 JPFG2020 標準中，缺省 的不 可逆小波變換利用雙正交 Daubechies (9,7)濾波器來實現(xiàn)，適用于 圖象 的有損壓縮。 Daubechies 小波家族是小波家族中最重要和被廣泛使用的家族之一。而缺省的可逆小波變換采用 Le Gall (5, 3)濾波器實現(xiàn)，可用于無損和有損壓縮。 JPCG2020 采用二維可分離變換模型來進行小波變換，就是通過分別對圖象作水平和垂直方向的一維小波濾波來達到變換的目的。在標準算法中，無損壓縮推薦采用 LeGall5/3 濾波器 [14]，有損壓縮推薦采用 Daubechies9/7 濾波器 [13]。通過小波變換，每個成分被分解成不同頻率的子帶 (Subband)。如圖 35 (其中 HL為水平方向作高通濾波垂直方向作低通濾波； HH 為兩個方向都是高通濾波； LL為兩個方向都作低通濾波； LH 為水平低通垂直高通濾波 )。 圖 35 小波變換 JPEG2020 標準支持基