基于上下文限定误差的灰度图像压缩算法

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1、摘要 数字图像是现代生活中最重要的信息载体之一。由于它会产生大量的数据，因此 对于图像的压缩存储一直是人们的热点研究课题。 为了更好地处理并非供主观观察而 是 供高 精 度分析的 各类图 像的 压 缩问 题，国 际标准 化组织 I S O J $ I G / J P E G委员 会于 1 9 9 4年在全球范围内 广泛征集有误差范围限制的各种无损压缩方案。 C A L I C就是应 征的目 前公认的性能最优的无损/ 准无损图像压缩算法之一。 本论文就是在 C A L I C的算法基础之上寻求进一步提高图像压缩效率的途径。首 先， 在原有的预测编码基础上提出了一种动态的误差修正方法，使得预测值更

2、接近于 原始的图像灰度值。 这样就会使真实值与预测值之间的差值处于零附近，从而有效地 减少输出码本数， 达到提高压缩效率的目的。 其次，利用多阶条件嫡远小于一阶嫡的 原理，在基于上下文的条件下， 将余差送入相应的嫡编码器进行编码，在实现自 适应 的概率建模后， 改进的嫡编码器能更快、更准确地与压缩图像的概率分布相匹配，从 而有效地降低编码冗余。 通过实验验证，本论文的算法相比原 C A L I C算法在比特数、峰值信噪比方面均 有一定程度的改善。 / 认 匀 _ 洛、 v 一 r ,V 1 F 1 息 匆全文公布 Ab s t r a c t D i g i t a l i m a g e i

3、 s o n e o f t h e m o s t i m p o r t a n t i n f o r m a t i o n c a r r i e r s i n m o d e rn l i f e . S i n c e d i g i t a l i m a g e s c o n t a i n la r g e a m o u n t o f d a t a , t h e c o m p r e s s i o n o f d i g i t a l i m a g e s b e c o m e s o n e o f t h e h o t r e s e a r c

4、 h s u b j e c t s . T o e ff i c i e n t l y d e a l w i t h t h e c o m p r e s s i o n p r o b l e m o f t h o s e i m a g e s t h a t a r e n o t f o r h u m a n o b s e r v a t i o n b u t f o r h i g h a c c u r a c y a n a l y s i s , t h e c o m m i tt e e o f I S O J B I G / J P E G s o l i

5、 c i t e d e x t e n s i v e l y f o r v a r i o u s e r r o r - m a g n i t u d e c o n s t r a i n e d c o m p r e s s i o n s c h e me s i n t h e wh o l e w o r l d i n 1 9 9 4 . C A L I C i s o n e o f t h e s o l i c i t e d s c h e m e s t h a t w e r e r e c o g n i z e d a s t h e o p t i m

6、 u m n e a r ly lo s s l e s s i m a g e c o m p r e s s io n a l g o r i t h m s a t t h a t t i m e I n t h i s t h e s i s , a n a l g o r i t h m b a s e d o n C A L I C i s d e s i g n e d t o i m p r o v e t h e i m a g e c o m p r e s s i o n e f f i c i e n c y . F i r s t l y , a d y n a m

7、i c e r r o r - c o r r e c t i o n m e t h o d b a s e d o n t h e o r i g i n a l p r e d i c t i o n m e t h o d i s p r o p o s e d t o m a k e t h e p r e d i c t i o n v a l u s e s c l o s e r t o t h e a c t u a l i m a g e p ix e l v a l u e s a n d t h e d i ff e r e n c e s b e t w e e n

8、a c t u a l v a l u e s a n d p r e d i c t i o n v a l u e s a r e c l o s e r t o z e r o . T h e r e f o r e , t h e s i z e o f t h e o u t p u t c o d e b o o k i s r e d u c e d e ff i c i e n t l y a n d t h e c o m p r e s s i o n e f f i c i e n c y i s i m p r o v e d . S e c o n d l y , f

9、r o m t h e t h e o r y t h a t t h e f i r s t o r d e r e n t r o p y i s n o l e s s t h a n a h i g h o r d e r e n t r o p y , a c o n t e x t b a s e d e n t r o p y c o d e r i s u s e d t o e n c o d e t h e p r e d i c t i o n d i ff e r e n c e s . B y d e s i g n i n g a n a d a p t i v e

10、 p r o b a b i l i t y m o d e l , t h e p r o b a b i l i t y d i s t r i b u t i o n u s e d b y t h e e n t r o p y c o d e r m a t c h e s a c c u r a t e l y t o t h a t o f t h e p r e d i c t i o n d i ff e r e n c e s . T h i s h e lp s t o r e d u c e th e c o d i n g r e d u n d a n c y e

11、f f i c i e n t l y . E x p e r i m e n t r e s u l t s s h o w t h a t t h e a l g o r i t h m p r o p o s e d i n t h i s t h e s i s h a s a c h i e v e d b e tt e r p e r f o r ma n c e i n b o t h b i t r a t e s a n d P S N R 第一章概述 第一章概述 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。 科学研究和统计表明， 视觉信息占人们 接受信息的6 0 %， 但从技术发展

12、上看， 图像通信却大大落后于语音通信。 随着计算机 技术的日益普及， 图像通信及图像处理技术己 逐渐为人们所重视， 因为它已渗透到人 类生产、生活和社会发展的各个方面，目 前已成为工程学、计算机科学、信息科学、 统计学、物理学、 化学、生物学、医学等各学科之间学习和研究的对象。图像处理技 术已 给人类带来巨大的经济和社会效益。不难预见，随着计算机硬软件技术的发展， 图像处理技术将取得进一步的发展和更加广泛的应用。 1 . 1 图像处理的主要内 容及图像压缩的主要方法 1 . 1 . 1 图 像处理的 主要内 容 1 、 几何处 理( G e o m e t r i c a l P r o c

13、e s s i n g ) 主要 包括坐 标变换， 图 像的 放大、 缩小、 旋转、移动，多个图像配准，全景畸变校正，扭曲校正，周长、面积、体积计算等。 2 、 算术处理 A r i t h m e t i c P r o c e s s i n g )主要是对图像的 像素点进行基本的算术 运算。 3 、图像增强 ( I m a g e E n h a n c e m e n t ) 主要是突出图 像中感兴趣的 信息， 而减弱 或祛除不需要的信息，从而使有用信息得到加强，便于区分和解释。 4 、图像复原 ( I m a g e R e s t o r a t io n )主要目 的是祛除干扰和

14、模糊，恢复图 像的 本来面目。 5 、 图像重建( I m a g e R e c o n s t r u c t i o n )简单地说， 是指从数据到图 像的处理过程。 6 、 图 像编码( I m a g e E n c o d i n g ) 主要目 的是利用图 像信号的 统计特性及人类视 觉的生理学和心理学特性对图像信号进行高效编码。 其目的有三: ( I ) 减少数据存储 量;( 2 )降低数据率以减少传输带宽:( 3 )压缩信息量， 便于特征抽取，为识别作准 备。 另 外还有图 像识别( I m a g e R e c o g n i t i o n ) 图 像 理解( I m

15、a g e U n d e r s t a n d i n g ) 等。 1 J 1 . 1 . 2图像压缩的主要方法 无论是哪个领域用到的数字图像其数据量都非常大。 如何将其压缩存储一直是图 像处理的热点研究课题。 其目的是为了以最少的数码表示图像所发出的信息， 减少容 纳给定消息集合或数据采样集合的信号空间，最终祛除图像数据中的冗余度。 图像压缩技术的研究工作从 1 9 4 8年提出电视信号数字化以后就开始了。从 2 0 世纪9 0年代开始陆续制定与图像编码有关的国际标准付诸应用:1 9 9 0 年通过了为会 议电视和可视电话而制定的H . 2 6 1 标准; 1 9 9 1 年分别为静止

16、图像编码制定了J P E G标 第一章概述 准，为二值图像编码制定了J B I G标准，为数码率高达 1 .5 Mb i t s / s 的电视图像数字存 储制定了M P E G - 1 标准;1 9 9 3 年为活动图像及其伴音压缩制定了通用编码国际标准 M P E G - 2 ; 1 9 9 4 年提出M P E G - 4 标准， 从而使视听信息进入计算机和电话这两个“ 世 界”新环境，满足了 通信、广播、计算机领域相渗透的设想;1 9 % 年提出 M P E G - 7 标准，其目的是解决人们在多媒体信息查询方面所遇到的问题。 常用的图像压缩技术大致可分为两类: 一、 墒编码又称冗余度压缩。 其目的就是消除符号编码冗语度， 它一般不会给恢 复图像带来失真。由于此类方法不使用量化器， 其压缩效率比较低， 可达到的最高压 缩比取决于图像信源的嫡。 它主要是指统计编码， 涵盖了霍夫曼编码、 游程编码、二 进制信源编码、算术编码、基于字典的编码、L Z W编码等; 二、 嫡压缩。