一种静态图像压缩编码算法的改进

《一种静态图像压缩编码算法的改进》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、万方数据第29卷第4期计算机工程2003年3月·软件技术与数据库·文章编号：1000--3428(2003)04--0085---03文献标识码：A中围分类号：TN919一种静态图像压缩编码算法的改进路锦正，赵太飞，赵柯，杨绍国(成都理工大学信息工程学院．成都610059)摘要：针对含有噪声的数字图像若除相关性差的问题，鉴于数字图像的噪声模型，对髓像作击噪处理后再用静态圉像压缩标准jPEG基奉系统作图像压缩编码。实验表明，该压缩方案具有较高倌噪比、压缩比的良好性能。并且该方案具有推广的意义t可以应用到其他编码算法。用vc++6．O实现了该算法。关挺诃：数字图像；图像压缩；噪

2、声模型；JPEG基本系统ImprovementofStillImageEncodingCompressionAlgorithmLUJinzheng。ZHAOTaifej，ZHAOKe，YANGShaoguoflnfomlationEngineeringCollege，ChengduUniversityofTechnology，Chingdu610059)lAbstractlItisaimedattheproblemofimpairingdependencyofnoiseddigitalimage，thepapergivesanimprovementofJPEGencodin

3、gcompression：whereasnoisemodelofditalimage，codingtheimagewithJPEGsbasicsystemafterweakeningnoiseprocessofimageTheexperimentalresultshowsthatthiseompresionconceptprovmsimpressiveperformance：highsignal-to·noise-ratioandcompression，ratioAndalsothisscheme·noiseeliminationarithmeticbasedOilnois

4、emodelcanbeextendedtOothercompressionalgorithm【Keywords]Digitalimage；Imagecompression；Noisemodel；JPEGbasicsystem近些年来，随着现代通信技术、计算机技术和电信网络技术的迅猛发展，图像的数字化已是必然趋势，而图像数据的处理一编码压缩以便存储、传输更是该领域首要解决的核心问题之一。图像的压缩处理有其自身的必要性和可能性。表l描述了几种重要信源信号的原妯数据速率(未经压缩尸。表1束压缩信豫的大致比特事电话(捌1‘M0。№、㈣抖车教h×12L蚪}／样丰，％kb*宽带语彦(5

5、0’roaoth)=旧瑚ff4：斯s×14tB鳓f}#捌¨ps宽带奇额(20‘2flf“lH-z)：44100f￥木戴，s×2f矬×16L阱寺／杵奉=141abpx嘲像512X512像素色矧目撵×24蝌侏轴3兆％特，田像蚴640X480像紊邑孵目fl×24鼢制像素×_)罔像／s≈21如ps可见，海量的数据必须作压缩处理。图像数据可以进行压缩的可能性：原始图像数据是高度相关的，存在着很大的冗余度；据人眼的生理特性一视觉冗余度：对亮度信号的分辨率高于颜色的空间分辨率，可以对图像作主观图像质量几乎没有下降的处理。l图像压缩图像数据的压缩一般分无失真(或无损)编码和限失真(或有损)

6、编码，前者■■幽J原始图像-_—州蛹暾_●J瞒基车穰不会丢失数据信息，但压缩率较小；后者会造成失真，但这些失真可以控制在一定的限度内以保证其主观、客观质量，不致影响使用效果。因此，尽可能地提高压缩比而又保证图像的主客观质量是亟需研究、解决的课题。作者就静态图像的国际压缩标准--JPEG作了研究、探讨和改进，该方案有较高的信噪比、压缩比的良好性能。JPEG是公认的最佳的静态图像压缩标准，但由于含噪图像的去除相关性差的“瓶颈”，本文提出了一种鉴于数字图像的噪声模型，对图像去噪处理后再作JPEG基本系统图像压缩编码的方案，见图I。2噪声模型通常在图像的生成、传输或变换(如成像、复

7、制、扫描、数字化和传输等)的过程中，总要受到各种噪声的干扰，因此数字图像中含有各种大量的噪声。表现在空间图像上为一些斑点，使原本连续的灰度变得忽大忽小，轮廓变得模糊、位移以致使人形成错像。这样对数字图像的分析、观察和处理造成不利。噪声实际上是一种相对图像数据的无效数据，从而使得各像素之间的相关性大大降低，而图像压缩的核心即是去除像素间的相关性，对含噪的图像处理效果当然是很差的，也就是图像中的噪声对图像的编码压缩起了破坏作用。要对信号中的噪声进行有效的处理。髋需要建立噪声模型，而如伺建立高效、快速的模型又是值得研究的