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基于小波变换的JPEG2000图像压缩编码系统的仿真与设计(07-100)

—— Designing JPEG2000 image compression coding system based on wavelet transform
作者:桂林电子科技大学 通信与信息工程系 李栋玉 欧阳宁时间:2009-03-02来源:电子产品世界

  引言

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/91928.htm

  随着多媒体技术的发展,出现了各种各样的静止图像压缩技术,其中最成功的当推JPEG标准。但由于有损压缩的原因,传统JPEG在许多对图像质量要求较高的应用场合无法胜任。与传统JPEG基于离散余弦变换不同,基于离散小波变换,它不仅在压缩性能方面明显优于JPEG,还具有很多JPEG无法提供或无法有效提供的新功能,比如,同时支持有损和无损压缩、大幅图像的压缩、渐进传输、感兴趣区编码、良好的鲁棒性、码流随机访问等。一个典型的的压缩过程如图1所示。

 

  图1 的压缩过程

  由图1所示,预处理一般包括三种操作:区域划分,降低量级,分量变换。预处理后的数据将进行离散小波变换(DWT),以进一步降低数据之间的相关性。JPEG2000的量化与JPEG量化基本相同,总体上都是采用均匀量化,不同子带的量化步长一般不同。量化以后,第一层编码(自适应算术编码)采用EZW的改进算法SPIHT算法将等待编码的、经过小波变换后的比特流按重要性不同进行排序,提供多个满足不同目标码率或失真度的截断点,使得解码器方能根据目标码率或失真度的要求在某一截断点结束解码,提供相应质量的图像。第二层编码(码流组织)将上述截断的数据进行打包,并附加相关的标志信息,从而实现JPEG2000对多失真度的支持。

  

  小波分析进行图像压缩基本原理是:根据二维小波分解算法,一幅图像做小波分解后,可得到一系列不同分辨率的图像,而表现一幅图像最主要的部分是低频部分,如果去掉图像的高频部分而只保留低频部分,则可达到图像压缩的目的。传统傅立叶分析只能对信号进行时域或频域单独进行分析,时域上有限的信号在频域是无穷的,频域内有限的信号在时域里是无穷的。而小波分析能在时域和频域内同时分析,且能自动调整分辨率。

  与其他使用小波变换的其他图像压缩标准相比,JPEG2000在小波变换的基础上采用更为复杂精细的小波块分割算法,即优化截取的嵌入式块编码EBCOT算法,从而实现了丰富的功能,比如基于感兴趣区域编码ROI,即对一幅图像中感兴趣的部分采用低压缩比以获取较好的图像效果,而对其他部分采用高压缩比以节省存储空间,这样就可以通过点击ROI部分以获得更高的分辨率,看到图像的细节部分。


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