王國(guó)秋,楊夢(mèng)云
(湖南師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,中國(guó) 長(zhǎng)沙 410081)
正交小波變換是一能量守恒變換.無(wú)論是連續(xù)形式還是離散形式的小波變換,誤差都是可控的.然而,作為小波理論的一個(gè)重要組成部分,雙正交小波變換已不是一個(gè)能量守恒變換,雖然它是嚴(yán)格可逆的變換,但它的誤差就不完全可控.因此,雙正交小波變換的誤差分析和控制就格外重要.
有關(guān)雙正交小波變換的誤差分析,涉及到框架上界的估計(jì)或小波變換算子的譜估計(jì),到現(xiàn)在為止,并未見(jiàn)有關(guān)研究報(bào)道.小波函數(shù)大多是隱函數(shù),所以直接對(duì)小波框架的界估計(jì)或連續(xù)小波變換算子的譜估計(jì)都有較大的困難.
雙正交小波理論較優(yōu)美,性能卓越.自從Cohen和Daubechies等的大作[1]問(wèn)世后,雙正交小波就逐漸為人們所認(rèn)知,并在應(yīng)用領(lǐng)域廣泛使用[2-4].當(dāng)雙正交小波由一個(gè)MRA生成時(shí),我們采用了一種誤差分析方法.本文的第一作者曾引進(jìn)了2-循環(huán)矩陣的概念[5],這個(gè)概念的意義在于能將Mallat算法[6]用嚴(yán)格的有限維矩陣來(lái)表示,從而可以借助代數(shù)學(xué)的成熟理論來(lái)研究小波中的一些問(wèn)題.
假定V=[v1,v2,…,vn-1,vn]是一個(gè)n維向量,這里n是正偶數(shù).
定義一個(gè)算子σ:σ(V)=[vn-1,vn,v1,…,vn-3,vn-2],則σn/2(V)=V.稱σ是一個(gè)2-循環(huán)線性算子.
(1)
(2)
在Cohen和Daubechies等的理論指導(dǎo)下,產(chǎn)生了著名的9-7型雙正交小波(簡(jiǎn)記為CDF97小波)[1].然而,利用Cohen等的理論去構(gòu)造偶數(shù)濾波器長(zhǎng)度的雙正交小波時(shí),得到的小波可能既沒(méi)有好的數(shù)學(xué)性質(zhì),也沒(méi)有好的變換性能.例如,濾波器結(jié)構(gòu)為8-8型(即高低通濾波器的長(zhǎng)度均為8)的具有最高消失矩的雙正交小波為:
低通濾波器(一半系數(shù),對(duì)稱):{hi}={0.053 497 5,-0.087 225 8,-0.069 220 8,0.602 949},
高通濾波器(一半系數(shù),反對(duì)稱):{gi}={-0.022 817 9,0.037 203 8,0.133 432,-0.426 59}.
它們的構(gòu)造思想是讓一對(duì)高通濾波器分別具有5階和3階消失矩.這個(gè)小波簡(jiǎn)記為CDF88,可以驗(yàn)證這個(gè)小波的理論性質(zhì)和應(yīng)用表現(xiàn)都不理想.這一現(xiàn)象說(shuō)明現(xiàn)有的雙正交小波理論本身有待完善之處.
設(shè)λ是矩陣AAT的任意特征值,max(|λ|)就稱為A的譜半徑.
由引理可知,雙正交小波不可能無(wú)限接近于一個(gè)正交系統(tǒng).
證由引理1的1)和3),ηn為正且有上界,所以η的存在性顯然.由引理3,ηn一定落在區(qū)間(λ0,1/λ0)之外,所以ηn>1/λ0,從而η≥1/λ0>1.
這個(gè)推論說(shuō)明了當(dāng)一個(gè)雙正交小波給定后,有一個(gè)唯一的η與之對(duì)應(yīng).
注若雙正交小波由多分辨分析生成,則其濾波器和小波函數(shù)是等價(jià)的,所以上述定義適用于小波函數(shù).稱η為雙正交小波的譜半徑是因?yàn)棣莕是Mn的譜半徑,它的上極限與矩陣沒(méi)有關(guān)系,而僅與這個(gè)雙正交小波有關(guān)系.
譜半徑的大小可以衡量一個(gè)雙正交小波的正交程度,譜半徑越小,反映雙正交小波的正交程度更好.由于η是一個(gè)大于1的數(shù),它離1越近,表示正交程度越好.但不能簡(jiǎn)單地說(shuō),譜半徑越小越好,因?yàn)橛绊懶〔ㄐ阅艿囊蛩睾芏?,而譜半徑大小只是其中關(guān)鍵的因素之一.
CDF88的譜半徑的近似值和CDF97的譜半徑的近似值見(jiàn)表1.CDF97的譜半徑更接近1,所以它的正交程度更好一些.
表1 不同小波的譜半徑
通過(guò)上面的討論,希望得到min(η),以便雙正交小波系統(tǒng)是穩(wěn)定的.因此,提出如下的一個(gè)小波類:
1)選取合適的小波結(jié)構(gòu),如奇數(shù)長(zhǎng)或偶數(shù)長(zhǎng)的,確定應(yīng)用所需要的分解端的濾波器的長(zhǎng)度.
2)根據(jù)分解端高通濾波器的長(zhǎng)度L決定消失矩的階數(shù),一般偶數(shù)長(zhǎng)L的最高消失矩為L(zhǎng)/2+1階,奇數(shù)長(zhǎng)L的最高消失矩為(L+1)/2階.同時(shí),重構(gòu)端高通濾波器也給予一定的消失矩條件.
3)選取滿足min(η)的雙正交小波.
我們稱這個(gè)小波類為基于最小譜半徑的雙正交小波類.
具有偶數(shù)長(zhǎng)濾波器的雙正交小波中性能優(yōu)異者并不多見(jiàn).下面給出8-8型、12-8型和16-8型最優(yōu)小波各一個(gè),它們的分解端高通濾波器的長(zhǎng)度都為8,消失矩都為5階,重構(gòu)端高通濾波器的消失矩的階數(shù)不作限制可設(shè)為1階矩.注意,10-8型、14-8型小波不存在.之所以給出3組小波,是因?yàn)樵?-8型和12-8型里的最優(yōu)解的譜半徑過(guò)高,要想進(jìn)一步最小化譜半徑,就必須增加參數(shù),故需加長(zhǎng)濾波器的長(zhǎng)度.
8-8型(Op88):
低通濾波器(一半系數(shù),對(duì)稱):{hi}={0.099 856 2,-0.197 88,0.110 494,0.487 53},
高通濾波器(一半系數(shù),反對(duì)稱){gi}={-0.030 686 9,0.060 810 8,0.125 563,-0.465 935}.
12-8型(Op128):
低通濾波器(一半系數(shù),對(duì)稱):{hi}={0.0169 69,-0.036 622,0.103 044,-0.112 219,0.049 022 9,0.479 804},
高通濾波器(一半系數(shù),反對(duì)稱):{gi}={-0.037 121 7,0.080 115 2,0.119 128,-0.498 109}.
16-8型(Op168):
低通濾波器(一半系數(shù),對(duì)稱):{hi}={0.007 204 13,-0.015 614 2,-0.005 060 77,0.057 583 1,0.009 750 06,-0.091 724 8,0.068 464 5,0.469 398},
高通濾波器(一半系數(shù),反對(duì)稱):{gi}={-0.037 533,0.081 348 9,0.118 717,-0.500 165}.
它們的譜半徑見(jiàn)表1.Op88和Op128的圖像較CDF88雖有改善,但分解端的尺度函數(shù)和小波函數(shù)的圖像效果仍不理想,均類似于CDF88,說(shuō)明5階的高消失矩要求有些勉強(qiáng),因此在給定的結(jié)構(gòu)里達(dá)不到希望的譜半徑.而Op168的圖像已非常光滑(見(jiàn)圖1),可見(jiàn)譜半徑的大小與圖像的光滑性有某種必然的內(nèi)在關(guān)系.
圖1 Op168小波,其中,(a)和(c)是尺度函數(shù)對(duì);(b)和(d)是小波函數(shù)對(duì)
SPIHT算法[4]是一個(gè)優(yōu)秀的圖像壓縮編碼算法,它最大限度地利用了小波變換的特性,所以SPIHT算法也是全世界公認(rèn)的測(cè)試小波性能的有效手段之一.我們采用SPIHT算法來(lái)測(cè)試所得到小波基的性能.在SPIHT算法里,我們采用Huffman熵編碼算法,小波分解次數(shù)都是6次,一律采用周期延拓處理邊界.重建信號(hào)與原始信號(hào)的誤差采用峰值信噪比(PSNR)來(lái)衡量.實(shí)驗(yàn)圖像為常用的具有兩種典型分布的512×512的Barbara和Lena測(cè)試圖.試驗(yàn)結(jié)果在表2和表3中.在表2和表3中,第一列為圖像的壓縮比(如“1∶4”表示壓縮圖像與原始圖像的存儲(chǔ)空間比為1∶4,其他類似),表中的數(shù)據(jù)為PSNR(dB).
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,Op88與CDF88的結(jié)構(gòu)相同,但Op88性能有很大的改善,說(shuō)明最小化譜半徑是有效的.就4組小波(CDF88,Op88,Op128,Op168)而言,它們的譜半徑是逐漸降低的,但它們的性能大體上是增加的.對(duì)于Op168,就兩幅測(cè)試圖,它的壓縮編碼能力幾乎在各個(gè)碼率上都超過(guò)了CDF97的,尤其對(duì)復(fù)雜紋理圖像,在中等碼率下,具有超過(guò)0.4 dB的PSNR的優(yōu)勢(shì),這一優(yōu)勢(shì)在圖像壓縮編碼里是不可忽略的,尤其對(duì)于復(fù)雜圖像,解碼圖像的質(zhì)量提高是非常困難的.所以,本文的結(jié)果無(wú)疑給研究者構(gòu)造更好的小波帶來(lái)了希望.
表2 Barbara測(cè)試結(jié)果
表3 Lena測(cè)試結(jié)果
本文提出的雙正交小波的譜半徑是一個(gè)重要概念.用這個(gè)概念能定量地衡量一個(gè)雙正交小波的正交程度的高低.在高消失矩條件下,最小化譜半徑才能凸顯雙正交小波的優(yōu)勢(shì).
參考文獻(xiàn):
[1] COHEN A,DAUBECHIES I,FEAUVEAU J C.Biorthogonal bases of compactly supported wavelets[J].Pure Appl Math,1992,45:485-560.
[2] VILLASENOR J D.Wavelet filter evaluation for image compression[J].IEEE Tran Image Process,1995,4(8):1053-1059.
[3] TAUBMAN D.High performance scalable image compression with EBCOT[J].IEEE Tran Image Process,2000,9(7):1158-1170.
[4] SAID A,PEARLMAN W.A new fast and efficient image code based on set partitioning in hierarchical trees[J].IEEE Trans Circuits System Video Tech,1996,6(3): 243-249.
[5] WANG G Q.Matrix methods of constructing wavelet filters and discrete hyper-wavelet transforms[J].Opt Eng,2000,39(4):1080-1087.
[6] MALLAT S.A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation[J].IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell,1989,11(7): 674-693.
[7] WANG G Q,YUAN W W.Optimal model for biorthogonal wavelet filters[J].Opt Eng,2003,42(2): 350-356.
[8] 鄒慶云,王國(guó)秋.離散超小波變換下雙正交小波譜分析[J].數(shù)學(xué)進(jìn)展,2008,37(3):332-336.