圖像壓縮技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

袁 玲

圖像壓縮技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

袁 玲

（西安郵電大學(xué)，西安 710121）

圖像往往比文字能夠更直觀地表達(dá)事物的特征和具體信息，但是由于圖像本身占有的數(shù)據(jù)量大，使得存儲(chǔ)和傳輸需要占用更大空間和更大帶寬，從而增加網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)。本文通過對(duì)圖像壓縮技術(shù)的分析，探討圖像壓縮技術(shù)更好地在網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用。

圖像壓縮技術(shù)；網(wǎng)絡(luò)；應(yīng)用

1 圖像壓縮技術(shù)的基本思想

圖像由于本身占有的數(shù)據(jù)量大，使得存儲(chǔ)和傳輸往往需要更大的空間，因此采取圖像壓縮方法是非常重要的，而且應(yīng)用的非常廣泛，好比數(shù)碼相機(jī)可視電話、可視電話，視頻會(huì)議系統(tǒng)、USB攝像頭、視頻點(diǎn)播和數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)等都應(yīng)用了圖像壓縮技術(shù)。而在計(jì)算機(jī)發(fā)展過程中，圖像壓縮已經(jīng)有幾十年的研究了，圖像壓縮技術(shù)也出現(xiàn)了幾種方法：復(fù)合壓縮方法、小波變換的壓縮方法、分形壓縮方法、變換壓縮方法、變長(zhǎng)編碼、預(yù)測(cè)編碼的壓縮方法、二值圖像編碼的壓縮方法等。并且在發(fā)展過程中也出臺(tái)了基于離散余弦（DCT)的混合編碼等技術(shù)的的國(guó)際壓縮標(biāo)準(zhǔn)，如JPEG、MPEG和H.261圖像壓縮卡等。這類技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)具有較高的壓縮率和計(jì)算復(fù)雜度低，更加符合硬件實(shí)現(xiàn)等方面的優(yōu)點(diǎn)，但是人們?cè)谑褂眠^程中，還是發(fā)現(xiàn)了許多缺點(diǎn)，比如只能提供整個(gè)信號(hào)全部時(shí)向或者是空間下的整體頻域特性，但是并沒有可以提供任何局部時(shí)間或者是空間段上的頻率信息情況。同時(shí)在高壓縮比時(shí)，會(huì)造成圖像嚴(yán)重的方塊效應(yīng)問題，在圖像中表現(xiàn)出邊緣、紋理等是高度局部性的，而且人眼視覺系統(tǒng)的特性往往不是很容易被引入到壓縮算法中等。所以我們需要把在時(shí)域和領(lǐng)域中信號(hào)的特性，以及在空域和領(lǐng)域的圖像特性進(jìn)行結(jié)合分析，就好比我們要知道信號(hào)在某一段頻率分布是什么情況，以及圖像的哪一部分存在多的高頻分量等情況，這在傳統(tǒng)變換方法中都是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

而圖像壓縮技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用往往需要知道信號(hào)在某一段頻率分布是什么情況，以及圖像的哪一部分存在多的高頻分量等情況，和信息、能量傳輸中不損失。而小波變換壓縮方法恰好具有時(shí)頻局部性特點(diǎn)，可以變換頻率和位置，尤其是在分析低頻信號(hào)時(shí)，可以通過降低時(shí)間分辨率達(dá)到提高頻率分辨率的目的，并且信息、能量都不損失，所以說這類方法非常適合分析瞬態(tài)信號(hào)。如圖像編碼基本方法就是將圖像所包含的信息從一種空間變換到另一種空間的過程中圖像的信息和能量要求不損失。通常我們接觸的正交變換就是一種變換后能量不損失的變換，計(jì)算式為：Y=AX（1），其中AT? A?1，A為正交矩陣，則Y和X的能量為通過公式我們看見變換前后能量保持不變，說明能量沒有損失。

2 小波變換用于圖像壓縮的結(jié)構(gòu)

2.1 小波的概念

小波是在傅里葉變換條件上發(fā)展起來的一個(gè)新的計(jì)算分析工具，在有限區(qū)間內(nèi)快速衰減到0的函數(shù)，平均值是0。函數(shù)f（t）是小波函數(shù)：如果它在區(qū)間滿足積數(shù)是零的函數(shù)，即ψ（t）dt=0，如果它在區(qū)間滿足，也就是假設(shè)函數(shù)?left(x i ght)存在傅里葉變換，則對(duì)任意實(shí)數(shù)ω0，函數(shù)也存在傅里葉變換，且有在公式中用athcal表示傅里葉變換的作用算子，e是自然對(duì)數(shù)的底，平體?表示變換的結(jié)果（復(fù)函數(shù)），i 是虛數(shù)單位sqr。

2.2 小波變換定義和用于圖像壓縮的措施

①小波變換的定義是指經(jīng)過多分辨分析后把一幅圖像區(qū)別成近似與細(xì)節(jié)兩個(gè)部分，細(xì)節(jié)相對(duì)是小尺度的瞬變，并在本尺度內(nèi)非常穩(wěn)定。對(duì)細(xì)節(jié)部分進(jìn)行存儲(chǔ)，而對(duì)近似部分則是在接下尺度上做分解用，反復(fù)進(jìn)行該過程就行，而在正交鏡像濾波器算法中關(guān)于近似和細(xì)節(jié)兩部分相對(duì)應(yīng)的是高通濾波與低通濾波，通過尺度去掉相關(guān)性的變換在圖像壓縮中是有效的。

小波變換的圖像壓縮方法的流程：原始圖象輸入→預(yù)處理→小波變換→量化→編碼→存儲(chǔ)或傳輸→解碼→反量化→小波逆變換→后處理→解碼圖像輸出。小波變換的構(gòu)思是把任意一個(gè)函數(shù)f看做是小波的疊加，用函數(shù)f看做的小波疊加就是把函數(shù)f分解成各種尺度級(jí)，在每個(gè)不同尺度級(jí)別中函數(shù)f還在這一個(gè)尺度級(jí)相對(duì)的分辨率中被分解，尺度級(jí)是同頻率相對(duì)應(yīng)的，如果頻率升高，相對(duì)的分辨率也會(huì)跟著升高。在小波變換的實(shí)踐運(yùn)用中，對(duì)函數(shù)f通常是寫成離散的疊加，這個(gè)疊加只是求和而不是積分。一個(gè)離散化的措施通常是設(shè)a=a0m,b=nb0m。而a0,b0是常數(shù)，其中m,n的表示是m,n∈Z,a0＞1,b0＞0。

②小波變換用于圖像壓縮的措施。在圖像壓縮處理過程中，通常是采用二維正交離散小波變換。二維小波變換的具體過程是先對(duì)圖像進(jìn)行信息的小波變換，然后進(jìn)行列信息的小波變換，這就相當(dāng)于兩次一維小波變換。在二維基本離散小波函數(shù)做空間大小、尺度長(zhǎng)短和時(shí)移的變化處理，就得到了關(guān)于L2（R2）空間的標(biāo)準(zhǔn)正交基函數(shù)序列的函數(shù)式小波變換圖像壓縮算法構(gòu)成二維圖像空間的緊支、對(duì)稱的正交小波框架，確保了小波變換的正交性。

通過Mallat算法能夠快速計(jì)算各級(jí)小波分解的小波系數(shù)，mallat算法是mallat提出的用于某一函數(shù)F (t)的二進(jìn)小波分解和重構(gòu)的快速算法，也將原始信號(hào)分別采取低通和高通濾波，然后對(duì)兩者分別做二元下抽樣工作，便得到了關(guān)于低頻、高頻兩種系數(shù)，使得在實(shí)際應(yīng)用中減少了小波變換的復(fù)雜度。它的分解式子是：

重構(gòu)式子是：

二維Mallat算法分解與重構(gòu)完全是離散的，實(shí)質(zhì)上是分別對(duì)圖像數(shù)據(jù)的行與列做一維小波變換。圖像小波變換通常使用的是Daubechies小波函數(shù)，它的特點(diǎn)是從兩尺度方程系數(shù)出發(fā)設(shè)計(jì)出的離散正交小波。程序用Matlab中小波函數(shù)分解圖像，通常Matlab中記為dbN，N為小波的序號(hào)，N值取2，3，…，10。該小波沒有明確的解析表達(dá)式，小波函數(shù)φ與尺度函數(shù)Φ的有效支撐長(zhǎng)度為2N-1.當(dāng)N取2時(shí)便成為Haar小波。而在Matlab中分解出來的系數(shù)可以當(dāng)做小波函數(shù)的幅值，這樣把二維圖像看做是二維小波基函數(shù)的加權(quán)和。

其中LH表示的是垂直方向的高頻分量，HH表示的是對(duì)角方向的高頻分量，HL表示的是水平方向的高頻分量。從圖2我們可以看出高頻子圖像上很多分點(diǎn)的數(shù)值都在0附近，這就體現(xiàn)出一個(gè)圖像最重點(diǎn)的部分都是低頻部分，在LH、HL、HH子圖中小波系數(shù)分布狀況猶如一個(gè)高斯分布。經(jīng)過修改閾值的值可以得到合成的圖像系數(shù)是0的個(gè)數(shù)，而大多數(shù)高頻系數(shù)的值都在0附近。尤其是在閾值的不斷增大中，圖像的壓縮比也隨著增加，使得保存文件的空間就會(huì)越來越小，從而達(dá)到了有效壓縮圖像的目的，而且通過二進(jìn)制小波進(jìn)行數(shù)字化，更利于在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸。

3 圖像壓縮技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

通過小波變換用于圖像壓縮，為了防止在網(wǎng)絡(luò)傳輸中圖像的失真，可以增加運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)。該技術(shù)是通過先前的局部圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)和補(bǔ)償當(dāng)前的局部圖像，能夠達(dá)到有效減少幀序列冗余信息的目的。首先將要編碼的圖像細(xì)分為16×16的宏塊，而每個(gè)宏塊依照某指定的規(guī)則，在所參考圖像中搜索與其最相近的塊。然后用DCT方法進(jìn)行編碼，最開始對(duì)殘差圖像里的幀內(nèi)編碼宏塊用DCT技術(shù)采取變換、量化和編碼其結(jié)果可以當(dāng)作總數(shù)據(jù)的一部分輸出到比特流中。其中量化就是用有限的幅度值把以前連續(xù)的幅度值將其近似化，并將模擬信號(hào)的連續(xù)程度變?yōu)橛幸欢ㄩg隔的離散值。而編碼則是按照規(guī)律，并用二進(jìn)制表示量化后的值進(jìn)行轉(zhuǎn)換成多值的數(shù)字信號(hào)流的過程。

但是需要注意的是圖像小波系數(shù)的掃描，該描述通常是按照量化過程中對(duì)于量化結(jié)果中的非“0”系數(shù)，我們認(rèn)為是孤立次要系數(shù)、正系數(shù)以及負(fù)系數(shù)，在游程編碼時(shí)需要直接進(jìn)行跳過，原因是這部分系數(shù)變化多而大，根本不適合游程編碼。而量化編碼后的圖像塊經(jīng)過恢復(fù)后就得到了重構(gòu)塊，然后用原塊對(duì)重構(gòu)塊得到殘差塊進(jìn)行減掉，也就是幀間編碼塊。由殘差塊替代殘差圖像里相對(duì)的幀內(nèi)編碼塊，結(jié)果就是殘差圖像就全部由幀間編碼塊組成了，使得整體上更近于零。但是在分塊不足的是運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)膲K變小時(shí)，得到的殘差圖像的能量就會(huì)相應(yīng)的更小。同時(shí)分塊越小，就會(huì)使得塊增多，算法就會(huì)更加復(fù)雜化，矢量數(shù)目也就變得多，使得傳輸矢量所需要的數(shù)量非常多，而且存在大于圖像殘差能量，所以如果減小所節(jié)省的數(shù)據(jù)量，那么就顯得得不償失了。對(duì)于這樣的問題處理方式就是使用自適應(yīng)的分塊大小，對(duì)細(xì)節(jié)較少的部位使用大的分塊，對(duì)細(xì)節(jié)較多的部位使用較小的分塊措施，達(dá)到提高圖像快速、高質(zhì)量傳輸?shù)哪康摹?/p>

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10.3969/j.issn.1001-0270.2015.06.23

2015-05-21

袁玲（1972年出生），女，漢族，籍貫（江蘇省宿遷市），工程師，碩士學(xué)位，研究方向：計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用。