基于ROI的圖像壓縮算法研究

李 靖

（天津輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院，天津 30050）

基于ROI的圖像壓縮算法研究

李 靖

（天津輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院，天津 30050）

為了滿足某些圖像的高效存儲(chǔ)及快速傳送的目的，提出一種基于感興趣區(qū)域（ROI）的壓縮算法。對(duì)圖像進(jìn)行分析，選出ROI區(qū)域，并在小波變換的基礎(chǔ)上，對(duì)ROI小波變換低頻子帶采用無(wú)損編碼的方法，而對(duì)ROI高頻子帶及非ROI小波變換子帶采用改進(jìn)的SPIHT壓縮編碼算法。在保證了圖像所含信息量的同時(shí)，增加了圖像的壓縮編碼效率。

小波變換；ROI；圖像壓縮；改進(jìn)的SPIHT

引言

隨著人眼視覺(jué)系統(tǒng)及交互式技術(shù)的發(fā)展，圖像壓縮技術(shù)成為重點(diǎn)研究課題，特別是在一些監(jiān)控系統(tǒng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)的實(shí)時(shí)交互式需求系統(tǒng)中，要充分考慮圖像傳輸速度，以滿足圖像的實(shí)時(shí)性，這就使得一些算法以犧牲圖像的質(zhì)量為代價(jià)，減少了圖像整體所含信息量。針對(duì)此問(wèn)題本文在多分辨率分析的小波變換的基礎(chǔ)上，提出了感興趣區(qū)域（ROI）的圖像壓縮算法，在保證了圖像所含信息量的同時(shí)，增加了圖像的壓縮編碼效率。

一、圖像分析

根據(jù)人眼視覺(jué)特性可知，人眼大都聚焦圖像的某些區(qū)域，這樣區(qū)域所含的信息量就要高于其他部分，將其作為ROI。因此在壓縮傳輸圖像的過(guò)程中要盡可能多的保證ROI的質(zhì)量，而非ROI部分則可以根據(jù)壓縮比的要求適當(dāng)降低圖像精度。所以，產(chǎn)生了將圖像分區(qū)域分開(kāi)處理的思想，保證ROI精度的同時(shí)，要盡可能加快運(yùn)算速度；特別是在低比特率傳輸?shù)那闆r下。

二、小波變換及掩模板的生成

1．小波變換及其特性

小波變換可表示為

其中ψj，k（t）波函數(shù)為波函數(shù)，而小波逆變換可表示為

小波變換具有多分辨率分析的特點(diǎn)，它可以將圖像分解成一個(gè)最低頻子帶和三個(gè)方向高頻子帶，圖像的相對(duì)平緩的部分都在最低頻子帶，能量大都聚集在此，這就意味著最低頻子帶包含著圖像的絕大部分能量，而各個(gè)高頻子帶包含圖像的相對(duì)少的細(xì)節(jié)分量。

提升小波變換的框架主要是包括分裂、預(yù)測(cè)、更新、優(yōu)化提升四個(gè)步驟：對(duì)于9／7小波，重構(gòu)一個(gè)系數(shù)X（2n）需要3個(gè)低通系數(shù)和4個(gè)高通系數(shù)，重構(gòu)X（2n＋1）需要4個(gè)低通系數(shù)和5個(gè)高通系數(shù)，它擁有這更好的能量集中性。

2．掩模板的生成

圖1 掩模板的生成示意圖

經(jīng)小波分解后，小波子帶圖像通過(guò)掩模板的生成來(lái)標(biāo)記出屬于ROI的部分，如圖1所示，圖1（a）黑色部分為選取的ROI部分，經(jīng)小波分解后便可自動(dòng)標(biāo)記出屬于ROI的區(qū)域，如圖1（b）所示。這樣可以在解碼端通過(guò)掩模板ROI的標(biāo)記，來(lái)恢復(fù)出解碼圖像。

三、改進(jìn)的SPIHT編碼算法

EZW算法與SPIHT算法經(jīng)典的嵌入式編碼算法，SPIHT算法也是對(duì)EZW算法的改進(jìn)，在同等條件下，經(jīng)SPIHT編碼算法經(jīng)傳輸后，其解碼恢復(fù)圖像的質(zhì)量要高于EZW算法的質(zhì)量，在低比特率時(shí)也更能滿足人眼特性，這是其將子帶進(jìn)行D，L分裂并同時(shí)考慮相關(guān)性而帶來(lái)的優(yōu)點(diǎn)。但其也存在著一些缺點(diǎn)，其零樹(shù)結(jié)構(gòu)的定義沒(méi)有體現(xiàn)出相鄰子帶及相鄰像素間的相關(guān)性特點(diǎn)。我們知道，在小波變換子帶中的各個(gè)點(diǎn)并不是隨意分布的，各個(gè)子帶的點(diǎn)都表征一些基本的或方向性的信息，在一定程度上可以認(rèn)為高頻子帶是低頻子帶的邊緣信息，且子帶內(nèi)部各個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)值之間也存在著一定的相關(guān)性。由于高頻子帶中的數(shù)值都極其接近于0，而低頻子帶中大都表示著原始圖像的基本信息，而分裂、掃描的方向也是由低頻進(jìn)入高頻，所以上一級(jí)系數(shù)節(jié)點(diǎn)的系數(shù)值一般會(huì)大于下一級(jí)的節(jié)點(diǎn)系數(shù)值。在SPIHT算法中LLn的所有節(jié)點(diǎn)都被編碼，這使得在編碼信息中仍存在一定的冗余。因此本文采用了一種改進(jìn)的SPIHT編碼算法，即重新定義SPIHT壓縮算法的零樹(shù)結(jié)構(gòu)，恢復(fù)成EZW算法的零樹(shù)結(jié)構(gòu)，讓其保證了最低頻子帶LLn中小波系數(shù)節(jié)點(diǎn)擁有3個(gè)直接后代系數(shù)節(jié)點(diǎn)，最高頻子帶中無(wú)后代節(jié)點(diǎn)。同時(shí)采用更用提升小波CDF9／7，增強(qiáng)子帶能量集中性，增加編碼效率。

四、基于ROI的圖像壓縮算法

基于ROI的圖像壓縮算法是區(qū)域分開(kāi)處理的思想，保證ROI精度的同時(shí)，要盡可能加快運(yùn)算速度，如圖2所示。通過(guò)人眼視覺(jué)圖像選取ROI，生成掩模板，并進(jìn)行小波變換，得到子帶圖像，由于圖像的ROI部分包含較高的信息量，而圖像的能量又都集中在ROI的最低頻子帶，因此，ROI最低頻子帶部分采用DPCM預(yù)測(cè)編碼的無(wú)損編碼，而ROI的高頻子帶與非ROI的各個(gè)子帶采用重新定義SPIHT壓縮算法的零樹(shù)結(jié)構(gòu)與提升小波CDF9／7相結(jié)合的改進(jìn)SPIHT壓縮編碼算法。

圖2 基于ROI的圖像壓縮算法原理圖

五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

通過(guò)Matlab仿真軟件對(duì)“girl．bmp”圖像，選取人臉部分作為ROI部分進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，如圖3所示，并將本文算法與經(jīng)典的SPIHT進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比，如表1所示。

圖3 “girl．bmp”圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表1 圖像壓縮算法的峰值信噪比PSNR（d B）

圖3可以清楚的看出當(dāng)壓縮比比較大時(shí)候，圖像非ROI部分已經(jīng)虛化，而所選取的人臉作為ROI的部分依然清晰，保證了圖像在高壓縮比下所含有的信息量。通過(guò)表1的數(shù)據(jù)可以清楚的看到，雖然本文算法對(duì)整幅圖像的壓縮質(zhì)量要低于經(jīng)典的SPIHT算法，但是本文算法的ROI部分的質(zhì)量要高于SPIHT整幅圖像的質(zhì)量，且當(dāng)加大壓縮比后ROI的質(zhì)量變化不大，它不會(huì)隨著壓縮比的增加而急劇下降，此時(shí)損失的則只是非ROI的圖像質(zhì)量。

六、總結(jié)

基于ROI的圖像壓縮算法是對(duì)圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域劃分，分區(qū)域進(jìn)行圖像處理，并在小波域多分辨率分析的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了圖像的壓縮編碼，保證了高壓縮比下ROI精度的同時(shí)，滿足了人眼視覺(jué)及交互式發(fā)展的需求。

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Research on the Compression Algorithm of ROI－based Image

LI Jing
（Tianjin Light Industry Vocational Technical College，Tianjin，China 30050）

In order to meet the requirement of efficient storage and fast transfer of certain images，the paper proposes the compression algorithm based on region of interest（ROI），makes analysis on image，selects ROI and adopts lossless coding method in ROI wavelet transform sub－band，and improved SPIHT compression coding algorithm in ROI high－frequency sub－band and non－ROI wavelet transform sub－band．The images contained in the amount of information are ensured，and the efficiency of image compression is increased at the same time．

wavelet transform；ROI；image compression；improved SPIHT

TN919，TP311

A

1673－582X（2012）08－0051－03

2012－03－06

李靖（1984－），女，天津市人，碩士，天津輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院科研設(shè)備處，研究方向?yàn)槲㈦娮訉W(xué)、智能信息處理。