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1、一种提高图像无损压缩效率的方法第l2卷第3期2007年6月电路与系统J0URNALOFCIRCUITSANDSYSTEMSVO1.12No.3June2007文章编号:lOO7-0249(2007)03?o121?03一种提高图像无损压缩效率的方法黄祥林,杨丽芳(中国传媒大学计算机学院,北京100024)摘要非自然图像的直方图一般具有"稀疏"性,现有的无损压缩方法并未完全利用这种特性,因此压缩效果不太好.本文提出了一种通过调整直方图的预处理技术来提高无损压缩性能,主要是对直方图排序并利用领域像素分布来调整原始图像,使原始图像在统计意义上变得"平滑"些,利于
2、提高无损压缩的压缩比.本方法只对原始图像进行预处理,并不改变现有压缩算法技术,因此具有很好的适应性,实验结果证明这种预处理方法是有效的.像编9码'19TN919无损A网幡中图分类号t文献标识码:AI函H菘H簌某H菇孺I1前言一——兰堡.一随着多媒体应用的不断扩展,各种包含图形,字符等内容HH墨H或直接由计算机生成的非自然图像数据急剧增长,如何对这类)解压过程图像进行高效率的无损压缩就成了急需解决的问题….图I基于"直方图压缩"的处理过程这类图像的最大特点是其直方图具有丰富零点,呈"稀疏"性,与普通的自然图像有较大不同.目前所采用的图像无损压缩技术(如JPE
3、G—LS,JPEG2000等国际图像压缩标准)大多都是针对自然图像设计的,显然不太适合处理这类图像.文献[1～5】等均对这个问题进行了探讨,并提出了一种进行图像"直方图收缩"的预处理技术.其过程如下:一幅具有"稀疏"直方图的图像,,直方图为={Ⅳ0….ⅣfⅣ,,Ⅳf…,Ⅳ2),假设其中N,=0,则将其直方图变为H=INo,...ⅣH,…,Ⅳ2},即将原图像中对应的像素值i+1….,255分别置换为i….,254.对于所有的零点都进行这样的处理,即可得到新的图像,,这时新图像的直方图分成两部分,左侧不再具有零值点,而右侧全是零值点,相当于对"稀疏"直方图进行
4、了"收缩".再利用现有的无损压缩技术(如JPEG—LS,JPEG2000等)对新图像,l进行压缩,则能提高压缩比,其框图如图1.但这种"直方图收缩"方法并未很好地考虑到压缩算法本身的特点,因此本文提出了一种新的方法,主要思路是降低整幅图像的总体"梯度"值,使图像尽量变得"简单,平滑",这样更利于无损压缩技术中的预测及其它处理.和"直方图收缩"技术一样,这也是基于直方图进行处理的,并不改变原有的编解码算法,具有很强适应性.下面主要讨论本算法的基本思路,处理过程,并给出实验结论及讨论.2基本思路图像的总体梯度值反映了图像的边缘情况,如果一幅图像的总体梯度值比较
5、大,说明该图像边缘丰富,内容比较复杂,不利于无损压缩算法中的预测处理.而如果总体梯度比较小,则说明图像比较平坦,在无损压缩中会得到比较好的预测效果.对于具有"稀疏"直方图的图像,其总体梯度值一般比较高,因此如果能降低其总体梯度值,即将图像变得平滑些,则有利于此类图像的无损压缩.其主要思路如下:第一步,对直方图进行排序:假设具有"稀疏"直方图的图像为F={f(x,)},其直方图为Hf=r()}={hf(0),hs(1),hs(2),...}.对直方图r按从大到小进行排序得收稿日期t2004?04-02修订日期:2004?07-23基金项目t国家"863"资助
6、项目(2003AA602250-2);CNGI-04-12-2A;教育部重点项目(106041)电路与系统第l2卷={(f))={Jl2.(0),h.(1),h.(2)….),其中Jl2.(f)≥(f+1),这样使得直方图H.的零值点的右侧不再具有非零值点.(f)与Jl2.(f)之间的对应关系为(f),即hf(i)=Jl2.((f)).此时原始图像变为G=(f,)),g(i,)=(厂(f,)).图2(a)是原始图,图2(b)是直方图排序后的结果图G.图像G的直方图具有从大到小的顺序,实际上不仅起到了"直方图收缩"的作用,而且对直方图的非零点值进行了排序,这
7、样做的好处是:l,"直方图收缩"从统计意义上降低了(a)原始图像(b)直方图排序后的图像(c)改变直方图邻域后的图像(d)图像(a)的直方图(e)图像(b)的直方图(0图像(c)的直方图图2基于直方图变化的图像像素与像素之间的幅值差,即降低了总体梯度值;2,排序的目的是为了将具有相同像素值的像素点数按大小排序,使得这些像素点之间的总体幅值差更小,统计意义上的梯度值更小.第二步,降低相邻像素之间的差值:由于第一步的处理结果只是从统计上降低了总体梯度值,在某些情况下可能还有增加总体梯度值的趋势,这是因为在第一步的处理中,像素之间的差值虽然降低了,但这些像素的位
8、置不一定是相邻的.如果将相邻像素点之间的幅值差降低,则能更好降低梯
