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1、第9卷 第16期 2009年8月 167121819(2009) 1624823203 科 学 技 术 与 工 程 Science Technology and EngineeringVol19 No116 Aug . 2009 2009 Sci1Tech1Engng1EBCOT算法改进研究及实现邢文凯 侯迎春(商丘职业技术学院计算机系,商丘476000)摘 要 采用自适应相对距离最近阈值法对图像进行小波分解,从而得到不同级别不同序号的子带。将小波分解后的高频子带划分为44的局部块,在位平面编码时采用两种方法,即位平面0、1、2清除通道编码省略法和位平面6、7一次扫描法,提高了压缩比和编码效率
2、。关键词 自适应阈值 压缩比 编码效率中图法分类号 TP391141; 文献标志码 A2009年5月4日收到第一作者简介:邢文凯(1973) ,男,讲师,研究生,研究方向:软件理论与应用研究。E2mail: XWK6163. COM。目前EBCOT算法采用独立的块编码算法,因此码块大小对编码效果也有影响。当用阈值来分割目标与背景时,阈值选取是否合理将直接影响本压缩编码算法工作效率和图像压缩编码方案的应用范围1 。JPEG2000编码系统中各主要部分的编码耗时分析可知Tier21编码占据了大量的编码时间,而多通道位平面编码浪费了Tier1的大部分时间2 。为了解决上述问题给出了自适应相对距离最近
3、阈值法和局部块进行位平面编码改进的方法。1 采用自适应相对距离最近阈值法对图像进行小波分解首先将小波变换后的图像高频子带划分为44的局部块;继而采用块内方差作为局部块的纹理复杂度和重要性度量,将这些局部块划分为4类(平坦、 过渡、 弱纹理和强纹理) ;最后对平坦局部块进行向量量化编码,对强纹理局部块进行标量量化,以使得各局部块的恢复误差大致平衡。具体方案如下:(1)选择双正交小波滤波器3。(2)对图像进行3级小波分解2 ,从而得到不同级 别 不 同 序 号 的 子 带LL3, HL3, LH3, HH3, HH1。(3)对LL3子带进行熵编码,对HH1子带不编码(解码时以0填充)。(4)将小波
4、分解后的其它高频子带(HL3,LH3,HH3,LH1)划分为44的局部块,并设定阈值0 T0T1T2。将方差小于T0的局部块划分为平坦区;方差大于T0但小于T1的局部块划分为过渡区;方差大于T1但小于T2的局部块划分为弱纹理区;方差大于T2的局部块划分为强纹理区。显然,阈值T0, T1和T2选取是否合理将直接影响本压缩编码算法工作效率4。为了保证图像压缩编码方案的应用范围,以下给出一种通用性能优良的新阈值选择方法,即自适应相对距离最近法。一般说来,当用阈值来分割目标与背景时,如果某一灰度值T是某图像的分隔阈值,即小于等于T的灰度点将构成目标,而大于T的灰度点就构成背景,故所谓阈值选取方法即是按
5、一定的方法求出满足某种条件的灰度值T。而认定T可以作为图像的一个阈值,即承认满足这个条件的灰度值可以作为阈值。因此,该条件便成为图像阈值的一个充分条件。由此,自然联想到可以利用阈值的各个充分条件来构造阈值选取方法。然而,在实际应用过程中,很难从寻求阈值充分条件入手,因此一般采取的措施是寻找阈值T所具有的一系列必要条件。若能够选取最能反映其本质的一些性质,即可近似地作为其充分条件的性质,再求出满足此条件的灰度值,也就求出了图像的一个阈值。显然,这种条件越充分,求出的阈值就越真实。于是寻找阈值选取方法就转变为分析阈值所具有的性质,而根据通用性质构造的阈值选取方法无疑将具有通用性。下面就从阈值应该介
6、于目标灰度与背景灰度之间这一典型通用性质出发,来完成阈值选取方法的构造。设pi为灰度值为i的点占全图点的比例, m为最大灰度级, f和b分别为用灰度值t作为阈值分隔出的目标灰度均值和背景灰度均值。其中f =ti =0ipi/ti =0pi; b =m -1i = t+1ipi/m -1i = t+1pi。则b2T可以用来近似地表示背景与阈值之间的距离,而目标和背景之间的距离可以用b2f来近似地表示。若只考虑其相对距离,则可以分别用( b-T) / (b-f)和( T-f) / ( b-f)来表示。考虑到阈值介于目标灰度与背景灰度之间,且希望阈值尽量居于中间(即两者相对距离尽量地相等) ,同时注
7、意到(b-T) / (b-f)+(T-f) / ( b-f)= 1,显然对于和恒为1的两个数,若使其积最大,则正好是二数最接近(都等于1/2)。因此,使两个相对距离之积最大时的分隔阈值应是两个相对距离最接近的一种分隔,于是得到以下自适应相对距离最近阈值选取方法:T =max 0Tm -1( (b - T) (T - f) / (b - f)2)。实验结果表明,该阈值选取方法是一个通用性很强的方法,在许多具体应用中,可以替换诸如最大熵、 矩阵保持等最常用的阈值选取法,而且还具有其自身许多特点,诸如可以适应目标比例变化大和均匀噪声干扰严重的图像等。值得注意的是:上述阈值选取工作是以各局部块方差为变
8、量进行的。为方便起见,本文选取T2=2T1=4T0(T0为选取的阈值)。2 局部块进行位平面编码改进将这些局部块划分为4类(平坦、 过渡、 弱纹理和强纹理)5 ;对平坦局部块进行向量量化编码,对其余局部块对码块系数量化,按照二进制位分层的方法,从高有效位平面开始,依次对每个位平面上的所有小波系数位进行三个通道扫描建模(重要性传播编码通道、 幅度精炼编码通道、 清除编码通道)6,在位平面编码时采用以下两种方法。(1)位平面0、1、2清除通道编码省略法。在较低位平面(即位平面0、1、2)上清除通道实际编码的像素是很少的,几乎为零。所以花费时间对较低位平面上的清除通道进行扫描编码是无意义的7,因此省
9、略较低位平面的清除通道编码,达到改进标准算法的目的。该编码模块与标准算法此部分代码相近,只是对编码条件进行了改变。(2)位平面6、7一次扫描法。由图3可以看出在高位平面(位平面6和位平面7)重要性传播通道和幅度精练通道的编码量都很低,趋近于零,而清除编码通道编码的像素量相反却很高。在标准算法8 的扫描机制下,对图像质量影响很小的高频子带像素编码,扫描算法必须从最高平面由高向低分三次完整地扫描。本文给出一次扫描法对较高位平面进行改进,即在一次扫描过程中对最高位平面和次高位平面所有系数进行编码。在一次编码一个系数时,通过上下文的形成,先确定此系数属于哪个通道。然后,此系数按所属通道马上进行相应编码
10、。这样就能减少两次扫描,节约了编码时间,从而能够提高编码效率。本文处理的对象主要是8比特的灰度图像。有损压缩采用9 /7小波变换。图3 位平面编码三个通道系数编码数量变化示意图4284科 学 技 术 与 工 程9卷3 实验结果本文实验基于W indows XP操作系统、CPU IntelPentium (R) 42. 4 GHz、512 M内存、CCS编译环境,程序通过USB仿真器下载到DM642EVM开发板上进行,采用LeGall(5, 3)小波,处理图像为512512的lena和barbara图像9 。经测试,压缩比为16: 1时编码器编码相应耗时如表1所示。表1 PC与DSP实现算法时间
11、比较用时/msPCDSPlenabarbaralenabarbaraDWT5864145160EBCOT196207483522实验给出了lena图像在8: 1、16: 1、32: 1三种压缩比下的重构图像,并分别给出了与原始图像的峰值信噪比。表1数据表明,编码器基于DSP的编码耗时相比基于PC的耗时有所增加,是因为代码在DM642EVM硬件平台上运行时需要持续地通过USB仿真器和PC机交换数据,从而增加了时间的开销。从PSNR值可知,图像在较高压缩比下的重构图像仍具有较高的图像质量。就主观评价来讲,压缩比为8: 1和16: 1的重构图像与原始图像差别细微,视觉效果好;压缩比为32: 1的重构
12、图像略有失真。实验结果表明,移植到DSP上的JPEG2000编码算法代码仍具有良好的压缩性能。从编解码时间来看,在有损压缩编码执行时间上,本文所给出的改进算法比标准算法时间缩短8%到12% ,解码时间缩短2%到5% ,提高了编码效率,达到了改进的目的。参 考 文 献1 魏江力,柏正尧. JPEG 2000图象压缩基础、 标准和实践.北京:电子工业出版社, 2004: 15262 林海涵. JPEG 2000图象编码研究及DsP实现.浙江:浙江大学硕士学位论文, 2006: 37493 徐向民,舒 琳,邢晓芬,等 1JPEG2000中位平面扫描加速方法研究,计算机应用, 2005; 223224
13、4 琉 晋.图像工程(上册) :图像处理和分析.北京:清华大学出版社,2001; 27315 韩志荣.基于DSP的JPEG 200O编码算法模块设计与实现 1上海:上海海事大学硕士学位论文, 2005: 49566 张旭东,卢国栋,冯 健.图像编码基础和小波压缩技术.北京:清华大学出版社, 20047 SchuchterA.Embedded low ComPlexity JPEG2000 videoeoding sys2tem.Embedded Systems for Real2TimeMultimedia, 2007. ESTI Media2007. IEEE/ACM / IFIPWorks
14、hoP on 45 Oct . 2007: 77828 朱悦心,付 昀,吴宗泽,等.基于多级查询表的JPEG2000位平面扫描优化方法.电子学报, 2004; 32 (5) : 8108139 伯晓晨,李 涛,刘 路. Matlab工具箱应用指南信息工程篇.北京:电子工业出版社, 2000Research and Realization of the Improving EBCOT AlgorithmXINGWen2kai, HOU Ying2chun(Shangqiu Vocational and Technical College Department of Computer Scienc
15、e, Shangqiu 476000 , P1R1China) Abstract The nearest relative adaptive thresholdingwavelet decomposition of images, resulting in different lev2els of the different number of sub2band, after the wavelet decomposition of the high2frequency sub2band is dividedinto 44 partial blocks, used in power2plane coding 0, 1, 22plane ascended the throne two methods to clear channelcoding and bit plane omitted 6, 7 a scanning method, increased compression ratio and coding efficiency . Key words adaptive threshold the compression ratio coding efficiency528416期邢文凯,等: EBCOT算法改进研究及实现
