一种基于双编码模式的图像压缩方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于双编码模式的图像压缩方法，它是根据图像内不同区域的特征，将每个图像宏块利用一种“率–失真”优化策略，从传统的JPEG图像压缩方法和传统的基于智能量化算法的图像压缩方法中，自适应地选择一种高效的压缩方法进行压缩，实现对整个图像的高效压缩，对图像内具有不同内容的区域可以实现不同的压缩效果，与传统的JPEG图像压缩方法相比，本发明提供的图像压缩方法，实现了根据图像内部特征自适应地选择高效压缩方法的策略，能够为不同的图像区域提供最高效的压缩方法。
【专利说明】
-种基于双编码模式的图像压缩方法
技术领域
[0001] 本发明属于图像压缩领域，主要设及一种根据图像内部特征自适应地选择编码模 式进行图像压缩的方法。
【背景技术】
[0002] 图像是人们日常生活中最常见和最常用的多媒体数据，随着电子信息技术的发 展，人们所拍摄的图像具有越来越高的分辨率，而存储和传输高分辨率的图像则需要更大 的空间和更高的带宽。为了节约存储空间和传输带宽，就需要使用高效的压缩方法对原始 图像数据进行压缩，W减少表征图像所需要的数据量，同时还需要保证压缩后图像的质量。 当前最常用的图像压缩方法，是基于肝EG压缩标准的数字图像压缩方法，运种方法因其具 有灵活可控的压缩比而在静态图像处理领域得到了广泛的应用。不同的图像，会因为拍摄 内容的不同而呈现出不同的特点，即使是同一副图像，也会因为所包含不同的拍摄对象而 呈现出局部区域上的差异。因此，如果能根据图像的内部特征，采用不同的压缩方法对不同 的区域分别进行高效压缩，那势必会提高整副图像的压缩效率。在传统的肝EG图像压缩方 法中，并没有按照图像的区域特征进行数据压缩，由此导致该方法在压缩效率上受到了一 定的限制。
【发明内容】
[0003] 本发明提供了一种基于双编码模式的图像压缩方法，在运种压缩方法中，每个图 像宏块可W通过一种"率-失真"优化策略从传统的肝EG图像压缩方法和传统的基于智能量 化算法的图像压缩方法中自适应地选择一种高效的压缩方法进行压缩，从而实现对整个图 像的高效压缩。与传统的肝EG图像压缩方法相比，本发明提供的图像压缩方法，实现了根据 图像内部特征自适应地选择高效压缩方法的策略，从而能够达到较好的压缩效果。
[0004] 为了方便描述本发明的内容，首先做W下术语定义：
[0005] 定义1，传统的肝EG图像压缩方法
[0006] 传统的肝EG图像压缩方法是按照肝EG图像压缩标准对图像进行分块式压缩的方 法，其中包括了经典的图像分块方法、图像块的二维离散余弦变换方法、变换系数块的量化 和反量化方法、系数块的赌编码方法、系数块的二维离散余弦反变换方法W及用压缩后的 图像块合成完整图像的方法等，具体描述过程参见"JPEG(Joint Photographic Experts Group):ISO/IEC IS 10918-1/ITU-T Recommendation T.81,Digital Compression and Coding of Continuous-Tone Still Im曰ge,1993"；
[0007] 定义2,传统的基于智能量化算法的图像压缩方法
[000引传统的基于智能量化算法的图像压缩方法可W根据用户的定义对每个图像块内 的一部分像素点进行高质量的压缩，对另一部分的像素点进行低质量的压缩。该方法将进 行高质量压缩的像素点的坐标索引集合定义为Ωι，将进行低质量压缩的像素点的坐标索 引集合定义为Ω 2;同时，该方法在变换域将变换系数分为两组，并分别进行普通标量量化 和用户自定义的量化，为此将进行普通标量量化的变换系数的坐标索引集合定义为Ψ?，将 进行用户自定义量化的变换系数的坐标索引集合定义为Ψ2;在传统的智能量化算法中提 供了 Ξ种可供用户选择的经典量化策略，即量化策略-1、量化策略-2和量化策略-3,作为用 户自定义量化时的选择;其中，量化策略-1是将变换后的部分变换系数强制量化为0后，再 用量化后的误差调整其他系数;量化策略-2是使用传统的肝EG图像压缩方法中的量化方法 量化部分变换系数后，再用量化后的误差调整其他系数;量化策略-3是使用传统的肝EG图 像压缩方法中的量化方法量化部分变换系数后，再用量化后的误差调整其他的非零量化系 数。具体描述过程参见文南犬('Constrained quantization in the tr曰nsform dom曰in with applications in 曰rbitr曰rily-sh曰ped object coding''；
[0009] 定义3,传统的双Ξ次插值方法
[0010] 传统的双Ξ次插值方法是二维空间中最常用的插值方法之一，在运种插值方法 中，图像内位于(u，v)处的像素灰度值可W通过它周围矩形网格中最近的十六个已知点的 灰度值加权平均得到；具体描述过程参见文献乂ubic convolution inte巧olation for digital image processing'' ；
[0011] 定义4,传统的计算均方误差的方法
[0012] 传统的计算均方误差的方法针对两个大小均为mXn的二维输入信号X和义按照下 式计算它们之间的均方误差：
[0013]
[0014] 本发明提供的一种基于双编码模式的图像压缩方法，它包括W下步骤：
[0015] 步骤1，图像的预处理
[0016] 将大小为W X Η的图像，按照传统的肝EG图像压缩方法中经典的图像分块方法划分 为N=(WXH)/162个互不重叠的，大小为16X16的正方形图像宏块，记为bi，b2，-，，bi，-，，bN; 运里，W代表图像的宽度，Η代表图像的高度，N代表图像划分后图像块的总个数，i代表图像 块的索引，?Ε{1，2，···，Ν};
[0017] 步骤2,图像宏块的二维离散余弦变换
[0018] 按照传统的肝EG图像压缩方法中的图像块二维离散余弦变换方法对每一个图像 宏块bi进行二维离散余弦变换，将变换后得到的系数块记为Bi ;
[0019] 步骤3,用传统的基于智能量化算法的图像压缩方法压缩图像宏块
[0020] 首先，定义传统的基于智能量化算法的图像压缩方法中需要进行高质量压缩的像 素点的坐标索引集合为威,，1，扇Pl =肛如I Λ·为奇数，V为奇数l·需要进行低质量压缩的像 素点的坐标索引集合为赢扣，威;，2={(Χν)|λ·和V不同时为奇数}滋里，X代表步骤1中得到 的图像块bi的横坐标，y代表bi的纵坐标；
[0021] 其次，定义传统的基于智能量化算法的图像压缩方法中需要进行普通标量量化的 变换系数的坐标索引集合为忠 ,1，瓦村=;的，/?)| IrSw含8, 1苗?言8!.，吊要进行用户自定义量 化的变换系数的坐标索引集合为瓦心，/曲,:;=.!("!,/?)|9言/;含16，1尼/?<化;；这里，111代表步骤2 中得到的系数块Bi的横坐标，η代表系数块Bi的纵坐标；
[0022] 接着，用传统的基于智能量化算法的图像压缩方法中的经典量化策略-1对步骤1 得到的图像块bi进行压缩，将得到的量化后的系数块记为及P，将得到压缩后的图像宏块记 为b/，并且，
，运里，0是一个8X8的全零矩阵，及P是一个8X8的矩阵，其 中，
送里，δυ, V是及f)中的元素，U代表思P内元素的横坐标，V代表聲3 内元素的纵坐标，U和V是自然数，1 <u<8，l<v<8;
[0023] 并且，
送里，钱，、是b/中的元素，U1代表b/内元素的横坐标， VI代表bi'内元素的纵坐标，山和VI是自然数，1 <山。6,1 < VI。6;
[0024] 步骤4,计算图像宏块的编码码率
[00巧]用传统的肝EG图像压缩方法中的赌编码方法计算步骤3中产生的公/9^的编码码率， 记为
[0026] 步骤5,压缩后图像宏块的插值重建
[0027] 首先，用步骤3中得到的图像宏块b/中位于位置的，v'i)e品>止的像素点，对图像 宏块b/中位于位置的，、'|)曰成>2上的像素点进行传统的双；次插值，得到插值后的图像宏 块，记为bi":
[002引
送里，钱U是bi"中的元素，U2代表bi"内元素的横坐标，V2代 表bi"内元素的纵坐标，化和V2是自然数，1 < U2。6,1 < V2。6;
[0029] 步骤6,计算图像宏块的编码均方误差
[0030] 用传统的计算均方误差的方法计算步骤5中得到的图像宏块bi"与步骤1中产生的 图像宏块bi之间的均方误差，记为;
[0031] 步骤7，用传统的肝EG图像压缩方法压缩图像宏块
[0032] 首先，将步骤1中所产生的大小为16X16的图像宏块bi，按照传统的肝EG图像压缩 方法中经典的图像分块方法分为4个互不重叠，大小为8X8的图像块，记为炒j，岭'，护嘴
[00削运里，钱1,,,是皆 > 中的元素，mi代表妙;内元素的横坐标，m代表皆1内元素的纵坐标， mi和m是自然数，1 <mi<8，l <ni<8;
[0034] 铅:,,:是护中的元素，m2代表6产内元素的横坐标，Π 2代表护内元素的纵坐标，m2和 〇2是自然数，1<1112<8，1如2<8;
[00对媒!是蜂;中的元素，邮代表皆> 内元素的横坐标，Π 3代表皆哨元素的纵坐标，邮和 Π 3是自然数，1 <邮<8，1 <Π 3<8;
[0036] 媒!,,,是中的元素，m4代表内元素的横坐标，ru代表内元素的纵坐标，Π 14和 〇4是自然数，1<1114<8，1如4<8;
[0037] 其次，对图像块6,"1、、皆哺依次使用传统的JPEG图像压缩方法进行压缩， 将得到量化系数块分别记为巧严I、公严I、巧如郝马沖，将得到压缩后的图像块分别记为、 马2>、皆9和於1，其中
[003引运里，辟：;:是公W中的元素，XI代表公;"1·内元素的横坐标，yi代表公严内元素的纵坐 标，XI 和 yi 是自然数，1 <X1<8，1 <yi<8;
[0039] 终洁是我9?啤的元素，X2代表聲2)内元素的横坐标，y2代表怒P内元素的纵坐标， X沸y2是自然数，1含X2含8，1含y2含8;
[0040] 兴滿是度W中的元素，U代表巧"3)内元素的横坐标，y3代表公内元素的纵坐标， X3 和 Y3 是自然数，l<X3<8，l<y3<8;
[0041] /?气洁吟y呼的元素，X4代表sp哨元素的横坐标，y4代表巧内元素的纵坐标， X4和y4是自然数，1 < X4 < 8，1 < y4 < 8;
[0043] 运里，铅),是聲 > 中的元素，ii代表护内元素的横坐标，ji代表學):内元素的纵坐标， ii和 ji是自然数，1 y 1 < 8，1 y 1 < 8;
[0044] 聲;:是管)中的元素，i2代表皆)内元素的横坐标，j2代表驴内元素的纵坐标，i2和 j2 是自然数，1^2<8，1^2<8;
[0045] 俾;-是护中的元素，i3代表龄，内元素的横坐标，j3代表内元素的纵坐标，i3和j3 是自然数，1^3<8，1^3<8;
[0046] 货是祭'中的元素，i4代表护响元素的横坐标，j4代表护哨元素的纵坐标，i4和 j4是自然数，1^4含8，1^4<8;
[0047] 其次，对量化系数块聲W、巧严、菊93饰Ef4：喉次使用传统的肝EG图像压缩方法 中的赌编码方法计算编码比特数，得到的量化系数块马心的编码比特数记为bitfi、量化系 数块菊99的编码比特数记为bi护、量化系数块玲心的编码比特数记为bitfi和量化系数块 公严惭编码比特数记为6皆1;
[004引接着，将峭1|，峭2>，倘;3哺賊"哺加，得到使用传统的肝66图像压缩方法对图像 宏块 bi 进行压缩后的码率，记为 =bit;'' + bil;.;'' + bk;.;i + bii;%
[0049]然后，将图像块譽>、if嘴f4艰照从上到下，从左到右的顺序，组成一个大 小为lexie的图像宏块，记为馬；
[(K)加]运里
[0化1]最后，用传统的计算均方误差的方法计算图像宏块4与步骤1中产生的图像宏块Bi 之间的均方误差，记为献化尸1;
[0052]步骤8,最优编码和解码模式的选择
[0化3]首先，对步骤1产生的图像宏块bi，用步骤5得到的码率Bil'i和步骤6得到均方误差 MS巧哺乘，将相乘的结果记为CO却> 乂〇却> =Bit;。X Λ數驾。；
[0化4]用步骤7得到的比特数Bit;"和均方误差相乘，将相乘的结果记为 议?说
[005引比较CO巧"哺cwfi的大小，如果cMi,(ii<coW产，那么选择步骤3、步骤4、步骤5的压 缩方法对步骤1中产生的图像宏块bi进行压缩；
[0化6] 如果")Λ节I > = i，那么选择步骤7的压缩方法对步骤1中产生的图像宏块bi进行 压缩，将压缩后得到图像宏块，记为ai:
[0化7]
超里，曰P, q是ai中的元素，P代表ai内元素的横坐标，q代表ai内 元素的纵坐标，P和q是自然数，1如。6，1 < q。6;
[0化引接着，将对图像宏块bi进行压缩后得到的码率记为Biti，如果CO邱w<cwfi，那么， Bit产:BitP+1..;如果.公城fJ >饼鸣。，那么，B化产岛扣
[0059] 步骤9,构建解码图像
[0060] 对于步骤8中产生的图像宏块曰1，采用传统的肝EG图像压缩方法中图像块合成图 像的方法，产生重建图像，记为
[0061] 本发明的基本原理:本发明主要是利用传统的肝EG图像压缩方法和基于智能量化 算法的图像压缩方法为不同的图像纹理区域提供不同的最优压缩方法。
[0062] 本发明的实质是:本发明的实质是根据图像内不同区域的特征，为其选择最佳的 压缩方法，从而实现图像的整体高效压缩。
[0063] 本发明的创新点:本发明将传统的肝EG图像压缩方法和基于智能量化算法的图像 压缩方法通过"率-失真"优化策略进行结合，为每个图像宏块提供两种可供选择的压缩方 法，从而使每个图像宏块能够根据其内部特征选择最优的压缩方法。
[0064] 本发明的优点：本发明所使用的两种不同的压缩方法，对图像内具有不同内容的 区域可W实现不同的压缩效果，让每个图像宏块通过"率-失真"优化策略对运两种方法进 行选择，能够为不同的图像区域提供最高效的压缩方法。
【附图说明】
[0065] 图1为本发明的实现流程
[0066] 图2为应用不同图像编码方法在相同编码码率下得到的PSNR值
[0067] 其中，Lena和Barbara是两张常用的测试图像的名称，PSNR表示峰值信噪比（peak si 即 al to noise ratio), dB 表不分贝（Decibel), bpp 表不比特每个像素 （bit per pixel)。
【具体实施方式】
[0068] 本发明主要采用仿真实验的方式验证该系统模型的可行性，所有步骤都经过实验 验证，为实现基于变换域下采样技术的图像压缩，具体实施步骤如下：
[0069] 步骤1，图像的预处理
[0070] 设定图像的宽度W= 16%图像的高度H= 16"，运里Θ和μ都是自然数，按照传统的 JPEG图像压缩方法中经典的图像分块方法划分为N=(WXH)/162个互不重叠的，大小为16 X 16的正方形图像宏块，记为bi，b2, 一,61, ???，bN;运里，W代表图像的宽度，Η代表图像的高 度，Ν代表图像划分后图像块的总个数，i代表图像块的索引，?￡{1，2，···，Ν};
[0071 ]步骤2，图像宏块的二维离散余弦变换
[0072] 按照传统的JPEG图像压缩方法中的图像块二维离散余弦变换方法对每一个图像 宏块bi进行二维离散余弦变换，将变换后得到的系数块记为Bi ;
[0073] 步骤3,用传统的基于智能量化算法的图像压缩方法压缩图像宏块
[0074] 首先，定义传统的基于智能量化算法的图像压缩方法中需要进行高质量压缩的像 素点的坐标索引集合为姑，姑Tpi = {Cr，.v)| Λ-为奇数，V为奇数}，需要进行低质量压缩的像 素点的坐标索引集合为显P2，赢={知>')| X巧V不同时为奇数}泡里，X代表步骤1中得到 的图像块bi的横坐标，y代表bi的纵坐标；
[0075] 其次，定义传统的基于智能量化算法的图像压缩方法中需要进行普通标量量化的 变换系数的坐标索引集合为瓦,;，品-,1=.!(化/?)μ合Η苗5, 邹！，需要进行用户自定义量 化的变换系数的坐标索引集合为7瓦,_，，瓦·,2=.!(/;!，η)| 9含;过6, 9苗这里，m代表步骤2 中得到的系数块Bi的横坐标，η代表系数块Bi的纵坐标；
[0076] 接着，用传统的基于智能量化算法的图像压缩方法中的经典量化策略-1对步骤1 得到的图像块bi进行压缩，将得到的量化后的系数块记为畔yi，将得到压缩后的图像宏块记 为b/，并且
?里，0是一个8X8的全零矩阵，公,W是一个8X8的矩阵，其 中，
达里，δυ,ν是岭i中的元素，U代表巧W内元素的横坐标，V代表岭" 内元素的纵坐标，U和V是自然数，1 <u<8，l<v<8;
[0077] 并且
：里，风,,,是bi^中的元素，U1代表bi^内元素的横坐 标，VI代表bi'内元素的纵坐标，山和VI是自然数，1如1。6，1 <vi^6;
[0078] 步骤4,计算图像宏块的编码码率
[00巧]用传统的肝EG图像压缩方法中的赌编码方法计算步骤3中产生的公W的编码码率， 记为MP;
[0080] 步骤5,压缩后图像宏块的插值重建
[0081] 首先，用步骤3中得到的图像宏块b/中位于位置如I上的像素点，对图像 宏块b/中位于位置(Wi，i'|) e庙V:上的像素点进行传统的双Ξ次插值，得到插值后的图像宏 块，记为bi":
[00剧
达里，片U是bi"中的元素，U2代表bi"内元素的横坐标，V2代 表bi"内元素的纵坐标，化和V2是自然数，1 < U2。6,1 < V2。6;
[0083] 步骤6,计算图像宏块的编码均方误差
[0084] 用传统的计算均方误差的方法计算步骤5中得到的图像宏块bi"与步骤1中产生的 图像宏块bi之间的均方误差，记为MSlf ;
[0085] 步骤7,用传统的肝EG图像压缩方法压缩图像宏块
[0086] 首先，将步骤1中所产生的大小为16X16的图像宏块bi，按照传统的肝EG图像压缩 方法中经典的图像分块方法分为4个互不重叠，大小为8 XS的图像块，记为皆，，皆，，皆哺
[0087]运里，/C,是">中的元素，虹代表皆)内元素的横坐标，m代表婷 1)内元素的纵坐标， mi和m是自然数，1 <mi<8，l <ni<8;
[00则铅!":是护中的元素，m2代表皆;内元素的横坐标，Π2代表皆;内元素的纵坐标，m2和 112是自然数，1<1112<8，1如2<8;
[0089] 片思。，是玲3)中的元素，m3代表6,A内元素的横坐标，Π 3代表内元素的纵坐标，邮和 Π3是自然数，1 <m3<8，l <Π3<8;
[0090] 销!。4是岭j中的元素，Π 14代表皆响元素的横坐标，ru代表皆)内元素的纵坐标，Π 14和 114是自然数，1<1114<8，1如4<8;
[0091] 其次，对图像块·Τ>、皆嘴式W依次使用传统的JPEG图像压缩方法进行压缩，将得 到量化系数块分别记为及严、辟口》、公严和公:"41，将得到压缩后的图像块分别记为軒>、
[00W]运里，钱濟是公严，中的元素，XI代表岭9内元素的横坐标，yi代表怒戶内元素的纵坐 标，XI 和 yi 是自然数，1 <X1<8，1 <yi<8;
[OOW]钱没是公严中的元素，X2代表E严，内元素的横坐标，y2代表吵。内元素的纵坐标， X沸y2是自然数，1含X2含8，1含y2含8;
[0094]卢咒,是度严啤的元素，X3代表掉内元素的横坐标，y3代表公产哨元素的纵坐标， X3 和 Y3 是自然数，l<X3<8，l<y3<8;
[00巧]片就是公严，中的元素，X4代表聲4)内元素的横坐标，y4代表岭4)内元素的纵坐标， X4和y4是自然数，1 < X4 < 8，1 < y4 < 8;
[0096]并且：
[0097]运里，是f坤的元素，ii代表f哨元素的横坐标，ji代表巧响元素的纵坐标， ii和 ji是自然数，1 y 1 < 8，1 y 1 < 8;
[009引铅；是护'中的元素，i2代表护1内元素的横坐标，j2代表是。内元素的纵坐标，i2和 j2 是自然数，1^2<8，1^2<8;
[0099] 雙;，是學> 中的元素，i3代表學> 内元素的横坐标，j3代表梦;内元素的纵坐标，i3和 j3 是自然数，1^3<8，1^3<8;
[0100] 傅;，是if)中的元素，i4代表护哨元素的横坐标，j4代表护1内元素的纵坐标，i4和 j4 是自然数，1^4<8，1^4<8;
[0101] 其次，对量化系数块公严>、怒,(93'、公W哺巧依次使用传统的肝EG图像压缩方法 中的赌编码方法计算编码比特数，得到的量化系数块衣严 > 的编码比特数记为bil;i'、量化系 数块应Γ的编码比特数记为bitf。、量化系数块公严1的编码比特数记为bit;''和量化系数块 的编码比特数记为bit,…；
[010。 接着，将雌(。，她产，峭3哺峭41相加，得到使用传统的肝66图像压缩方法对图像 宏块bi进行压缩后的j9i率，记为B皆=叫.'| + bii;;' + V<i + biC;
[0103] 然后，将图像块梦)、岭>、f嘴巧4)按照从上到下，从左到右的顺序，组成一个大 小为16 X 16的图像宏块，记为4:;
[0104] 运里：
[01化]最后，用传统的计算均方误差的方法计算图像宏块4与步骤1中产生的图像宏块Bi 之间的均方误差，记为MS巧^'；
[0106] 步骤8,最优编码和解码模式的选择
[0107] 首先，对步骤1产生的图像宏块bi，用步骤5得到的码率；Bil'i和步骤6得到均方误差 MS巧哺乘，将相乘的结果记为CW严；cwf=Bitf> X MS与*1;
[010引用步骤7得到的比特数Bit,W和均方误差MSEf相乘，将相乘的结果记为CO別,til ; c0si\-' = m；· X MSE]-' ；
[0109] 比较邱"嘴c化'沪的大小，如果cW("<cowf'，那么选择步骤3、步骤4、步骤5的压 缩方法对步骤1中产生的图像宏块bi进行压缩；
[0110] 如果> w.s'f i，那么选择步骤7的压缩方法对步骤1中产生的图像宏块bi进行 压缩，将压缩后得到图像宏块，记为ai:
[011。
送里，αρ, q是ai中的元素，P代表ai内元素的横坐标，q代表ai内 元素的纵坐标，P和q是自然数，1如。6，1 < q。6;
[0112] 接着，将对图像宏块bi进行压缩后得到的码率记为Biti，如果:coW,"i<cw沪1，那么， 货t产故巧,+1过日果細學S。放护>，那么，呂it产丘itp+l;
[0113] 步骤9,构建解码图像
[0114] 对于步骤8中产生的图像宏块曰1，采用传统的JPEG图像压缩方法中图像块合成图 像的方法，产生重建图像，记为义。
【主权项】
1. 一种基于双编码模式的图像压缩方法，其特征是它包括以下步骤： 步骤1，图像的预处理 将大小为WXH的图像，按照传统的JPEG图像压缩方法中经典的图像分块方法划分为N =(WXH)/162个互不重叠的，大小为16X16的正方形图像宏块，记为bi，b2, ···，&，···，bN;这 里，W代表图像的宽度，Η代表图像的高度，N代表图像划分后图像块的总个数，i代表图像块 的索引，ie{l，2，"_，N} ; 步骤2，图像宏块的二维离散余弦变换 按照传统的JPEG图像压缩方法中的图像块二维离散余弦变换方法对每一个图像宏块h 进行二维离散余弦变换，将变换后得到的系数块记为Bi; 步骤3，用传统的基于智能量化算法的图像压缩方法压缩图像宏块 首先，定义传统的基于智能量化算法的图像压缩方法中需要进行高质量压缩的像素点 的坐标索引集合为iS#，Β?,.,,??τ,ομ为奇数，y为奇数}，需要进行低质量压缩的像素点 的坐标索引集合为，7$V=_Ka\v)| X和y不同时为奇数};这里，X代表步骤1中得到的图 像块bi的横坐标，y代表bi的纵坐标； 其次，定义传统的基于智能量化算法的图像压缩方法中需要进行普通标量量化的变换 系数的坐标索引集合为/^d，丨.，需要进行用户自定义量化的 变换系数的坐标索引集合为/?·.:，/也2 =丨(/;?,/?)| 9S/d6, 9S/?S16丨；这里，m代表步骤2中 得到的系数块m的横坐标，η代表系数块m的纵坐标； 接着，用传统的基于智能量化算法的图像压缩方法中的经典量化策略-1对步骤1得到 的图像块匕进行压缩，将得到的量化后的系数块记为來6)，将得到压缩后的图像宏块记为 V i，并且这里，0是一个8 X 8的全零矩阵，尽(</>是一个8 X 8的矩阵，其中，，这里，Su, v是,中的元素，u代表内元素的横坐标，v代表<1内 元素的纵坐标，U和V是自然数，1 <u<8，l<v<8; 并且?里，疋，是V冲的元素，m代表内元素的横坐标，^代 表t/ 1内元素的纵坐标，U1和VI是自然数，1 < U1 < 16,1 < VI < 16; 步骤4,计算图像宏块的编码码率 用传统的JPEG图像压缩方法中的熵编码方法计算步骤3中产生的摩5的编码码率，记为 步骤5,压缩后图像宏块的插值重建 首先，用步骤3中得到的图像宏块中位于位置(〃, + ) 上的像素点，对图像宏块 中位于位置上的像素点进行传统的双三次插值，得到插值后的图像宏块， 记为b〃i:里，爲U是b〃冲的元素，u2代表b〃 i内元素的横坐标，v2代表b〃， 内元素的纵坐标，U2和V2是自然数，1 16，1 < V2< 16; 步骤6,计算图像宏块的编码均方误差 用传统的计算均方误差的方法计算步骤5中得到的图像宏块b%与步骤1中产生的图像 宏块bi之间的均方误差，记为MS￡： " ； 步骤7，用传统的JPEG图像压缩方法压缩图像宏块 首先，将步骤1中所产生的大小为16X16的图像宏块h，按照传统的JPEG图像压缩方法 中经典的图像分块方法分为4个互不重叠，大小为8 X 8的图像块，记为1，圹和其这里，是if中的元素，nu代表6,(1)内元素的横坐标，m代表贫《内元素的纵坐标，mdP m是自然数，1《mdSd <m<8; /^":是#2>中的元素，m2代表内元素的横坐标，n2代表内元素的纵坐标，m4Pn 2是 自然数，1 <m2<8，l <n2<8; 成:"3是〇的元素，m3代表6广内元素的横坐标，η3代表6, (3)内元素的纵坐标，m3和η3是 自然数，1 <m3<8，l <η3<8; 〇,4是#中的元素，m4代表￥4)内元素的横坐标，m代表《4)内元素的纵坐标，m 4和m是 自然数，1 <m4<8，l <m<8; 其次，对图像块、<&,(2)、6;3i和6,(4>依次使用传统的JPEG图像压缩方法进行压缩，将得 到量化系数块分别记为尽w、iT'錡#和，将得到压缩后的图像块分别记为f>、 聲>、每3)和聲)， 其中，这里，汉=是Ο的元素，XI代表内元素的横坐标，yi代表摩u内元素的纵坐标，χι 和 yi 是自然数，l<xi<8，l<yi<8; 是^:>中的元素，x2代表欢构内元素的横坐标，y2代表< 2i内元素的纵坐标，12和72 是自然数，l<x2<8，l<y2<8; ~中的元素，X3代表尽w3>内元素的横坐标，y3代表烤?/3)内元素的纵坐标，X3和y 3 是自然数，l<x3<8，l<y3<8; 是中的元素，X4代表砍1/4)内元素的横坐标，y4代表@4)内元素的纵坐标， X4和y4 是自然数，l<X4<8，l<y4<8;? 这里，皮丨是我丨1'1中的元素，ii代表癸0内元素的横坐标，ji代表女 11内元素的纵坐标，ii和 ji 是自然数，l<ii<8，l< jdS; 是女2)中的元素，i2代表#内元素的横坐标，j2代表我(2)内元素的纵坐标，1 2和」2是 自然数，l<i2<8，l< j2<8; Α?是1中的元素，i3代表内元素的横坐标，J_3代表或(3)内元素的纵坐标，i3和J_3是自 然数，l<i込 8，1< j3<8; Α?是表(41中的元素，i4代表聲内元素的横坐标，J_4代表表(4i内元素的纵坐标，i4和J_4是 自然数，l<i4<8，l< j4<8; 其次，对量化系数块蹲，、欢"2)、和欢s4)依次使用传统的JPEG图像压缩方法中的 熵编码方法计算编码比特数，得到的量化系数块我&1)的编码比特数记为bitf1、量化系数块 的编码比特数记为bit，、量化系数块忍严的编码比特数记为bitf>和量化系数块 的编码比特数记为bitf ; 接着，将bit;⑴，bitf1,bit丨3>和bit ;(4l相加，得到使用传统的JPEG图像压缩方法对图像宏块b1 进行压缩后的码率，记为BU:〃 Bit/ -bii：!l ： bitr ·： ^ι：:, ·： ^?；4!, 然后，将图像块if、If和與4)按照从上到下，从左到右的顺序，组成一个大小为 16X16的图像宏块，记为為； 这里， 1_ >i _| 最后，用传统的计算均方误差的方法计算图像宏块泰与步骤1中产生的图像宏块&之间 的均方误差，记为 步骤8，最优编码和解码模式的选择 首先，对步骤1产生的图像宏块匕，用步骤5得到的码率Bif和步骤6得到均方误差 相乘，将相乘的结果记为mrff1 :似^11 =Bitf1 X 用步骤7得到的比特数Bit丨2)和均方误差相乘，将相乘的结果记为〇>对^: α;ν/(：, = ?3?? :，X MSE：2，i 比较.coslf 和1的大小，如果，那么选择步骤3、步骤4、步骤5的压缩方 法对步骤1中产生的图像宏块h进行压缩； 如果，那么选择步骤7的压缩方法对步骤1中产生的图像宏块h进行压缩， 将压缩后得到图像宏块，记为a1:，这里，αΡ, <1是&1中的元素，p代表ai内元素的横坐标，q代表 ai内元素 的纵坐标，P和q是自然数，1 16，1 16; 接着，将对图像宏块匕进行压缩后得到的码率记为BiU，如果，那么， Bitf= Β?Ι；|!-Η > cost：2', Bil,= + 1 ： 步骤9,构建解码图像 对于步骤8中产生的图像宏块ai，采用传统的JPEG图像压缩方法中图像块合成图像的方 法，产生重建图像，记为1。
【文档编号】H04N19/136GK105872536SQ201610259895
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2016年4月25日
【发明人】朱树元
【申请人】电子科技大学