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1、1998年9月深圳大学学报(理工版)Sept.1998第15卷,第2～3期JournalofShenzhenUniversity(Science&Engineering)Vol.15,No.2～3*一种新的时域图像编码混合算法张基宏(深圳大学信息工程学院,深圳518060;第一作者34岁,男,副教授)陈耀强(香港城市大学计算机科学系,香港九龙)摘要讨论了一种基于图像结构特征的时域图像编码混合算法,该算法结合差分脉冲编码调制(DPCM)预测编码和一种新的模式替代算法.阐明了该算法的实现方法和计算机仿真结果,并与联合二值图像专家组标准(
2、JPEG)进行比较.仿真结果表明,在保持型压缩和有失真中、低压缩率时,该算法的编码性能优于JPEG算法,且运算量比JPEG低.关键词图像编码;差分脉冲编码调制(DPCM);模式替代中图分类号TN919.8引言[1]在目前众多的图像编码算法中,DPCM是最早应用于图像编码的算法之一,由于其算法简单,易于硬件实现http://journal.szu.edu.cn,因而在图像特别是电视信号压缩编码中得到了较多的研究和应用.目前JPEG标准中的保持型压缩,就采用了无量化[2]器的DPCM算法.但为了保证一定的信噪比(SNR),DPCM的压缩
3、率较低.变换编码是很有效的图像编码方案,如JPEG中的离散余弦变换[3][4](DCT)编码器,子波变换(WT)编码器等.就SNR性能而言,基于DCT、WT的编码器远优于DPCM,但代价是编码、译码复杂度和所需存储器容量的增大.本文探讨了一种时域编码算法,对DPCM预测误差矩阵提出了一种新的模式替代算法.该算法在无失真压缩和有失真中低压缩率时,编码性能比JPEG优越,且运算量低于JPEG算法.图1给出了编码系统流程图.整个编码过程逻辑上分4个步骤,即DPCM、量化、模式替代编码和哈弗曼图1编码系统流程图*广东省高教厅重点学科重点科研
4、资助项目收稿日期:1998-07-15http://journal.szu.edu.cn第2～3期张基宏,陈耀强:一种新的时域图像编码混合算法23编码.编码输出的结果是两组数据流,一组是预测误差的灰度值;另一组是预定义的符号.解码过程是编码过程的逆过程.1算法描述1.1DPCM线性预测DPCM采用反馈方法预测估值,由预测器、量化器、编码器组成.本文DPCM对图像的处理方式为:将原图像划分为M个N′×N′的子块,按照从左到右,从上到下的顺序对每个子块进行线性预测.预测公式采用与JPEG相同的公式:对于每个子块中横坐标或纵坐标为零(包括
5、(0.0))的点,其灰度值不变;其它点用(1)式计算预测误差值.ek=f(x,y)-[f(x-1,y)+f(x,y-1)+f(x-1,y-1)]/3(1)式中,f(x,y)为图像中(x,y)坐标点像素的灰度值.为了进一步增强数据间的相关性,将各点的预测误差值取绝对值,定义一个符号位,并将符号位单独存入一文件中.为了进一步减少数据的比特数,增加数据间的相关性和实现的方便,算法中对DPCM生成的预测误差ek采用均匀量化器进行量化,即每一量化级对应的灰度范围都是一样的.定义QL=256/QF(2)其中,QL为量化级数;QF为量化因子,是每
6、一量化级对应的灰度级数.例如,QF=8,即用一个量化级表示8个灰度级,则QL=256/8=32,称为32级量化.这样量化后预测误差ek由原来的0～255变为0～31.在解码反量化时,将每一量化级用其对应灰度范围的中间值取代.如QF=8,其预测误差值经量化后为零;反量化时,用零所对应的0～7的中点3取代它,即反量化后该预测误差值为http://journal.szu.edu.cn3.DPCM线性预测中的编码器使用1.2节所讨论的模式替代编码算法.1.2模式替代编码算法模式替代编码算法是用预定义的一些具有特定纹理的块(文中称之为“符号”
7、)去匹配量化后预测误差ek矩阵中相应的部分,然后用尽可能少的比特数来表示这些符号,从而达到数据压缩的目的.由于符号的类型较少,因而对应的标识符也较少,十分适合于熵编码的特性.因而先进行模式替代,再采用熵编码--哈弗曼编码,以达到理想的编码性能.1.2.1模式替代符号的定义模式替代符号有单模式替代符号、复模式替代符号2种.单模式替代符号是本算法的基本结构,主要出现在相关性不高的区域.单模式是由灰度值相同的单个预测误差像素按照一定的方向组合而成.图像中的方向最多有8个,即:上、下、左、右、左上、左下、右上、右下.组成图2单模式符号单模式
8、后,方向减少为4个,分别是:左下、下、右下和右.因为1个预测误差像素的其它方向已经被前面像素的这些方向所替代.单模式的符号定义如图2,图中1个方块表法1个预测误差像素.http://journal.szu.edu.cn24深圳大学学报
