第十章 小波图像编码.ppt

前言 由于小波变换技术在20世纪90年代初期已经比较成熟，因此也出现了多种新颖的小波图像编码方法。其中包括EZW,SPIHT,EBCOT等。由于EZW算法的开拓给后来者带来很大启发，它是一种有效而计算简单的图像压缩技术，本章将重点介绍。 第一节 从子带编码到小波编码 子带编码 子带编码的基本概念是把信号的频率分成几个子带，然后对每个子带分别进行编码，并根据每个子带的重要性分配不同的位数来表示数据。 20世纪70年代，子带编码开始用在语音编码上。 20世纪80年代中期开始在图像编码中使用 多分辨率分析 S.Mallat 于1988年在构造正交小波基时提出了多分辨率分析的概念。从空间上形象地说明了小波的多分辨率的特性，提出了正交小波的构造方法和快速算法，叫做Mallat算法。 如果在一级分解之后继续进行分析，这种分解过程叫做多分辨率分析，实际上就是多级小波分解的概念。使用多级小波分解可以得到更多的分辨率不同的图像，这叫多分辨率图像。 滤波器组与多分辨率 为了压缩语音数据，在1976年 Croisier ,Esteban和Galand介绍了一种可逆滤波器组，使用滤波和子采样的方法用来把离散信号f(n)分解成大小相等的两种信号，并且使用叫做共轭镜像滤波器的一种特殊滤波器来取消信号的混叠，这样可从子采样的信号中重构原始信号。 正交小波的多分辨率理论已经证明，任何共轭镜像滤波器都可以用来刻画一种小波，而且快速离散小波变换可以使用串联这些共轭镜像滤波器来实现。连续小波理论和离散滤波器组之间的等效性揭示了数字信号处理和谐波分析之间的关系。 小波分解图象方法: 包括: 均匀分解,非均匀分解,八带分解和小波包分解. 其中八带分解使用最广泛,它属于非均匀频带分割方法.它把低频部分分解成比较窄的频带,而对每一级分解的高频部分不再进一步分解. 失真的度量方法 在图象编码系统中,评估编码系统性能用: 失真度量法—用峰值信号噪声比来衡量. 定义: 最大像素值与均方差之比. 其他方法: 规格化均方差,信噪比,平均绝对误差,平均主观平分. EZW 编码 简介: EZW 主要用于与小波变换有关的二维信号的编码,但不局限于二维信号. EZW是” 嵌入式零树小波算法”的简称.它是一种用于熵编码的高效算法. 零树:小波变换系数之间的一种数据结构. 嵌入: 渐进编码技术的另一种说法.含义是指一幅图象可以分解成一幅低分辨率图象和分辨率由低到高的表示图象细节的许多子图象;图象合成和分解过程相反,使用子图象生成分辨率不同的图象 小波图象编码的一般结构主要由: 小波变换,量化和熵编码等三个模块组成 其中 小波变换:不损失数据,它是EZW算法具有渐进性的基础. 量化模块:对数据会产生损失,损失程度取决于量化阈值的大小,EZW算法指的就是此模块的算法. 熵编码模块:对每个输入数据值精确地确定它的概率,并根据这些概率生成一个合适的代码,使输出码流小于输入码流 9.3.2算法 对整幅图象编码一次,生成一种分辨率图象,编码一次叫做一遍扫描.每一遍扫描包含三个步骤:1.设置阈值 2.每个小波系数与阈值进行比较 3.量化系数和重新扫描 零树的定义: 子孙系数都为零的树. 零树定义的意义: 如果一棵树是零树,那么这棵树就可以用一个预先定义的符号来代表整棵树,从而提高压缩比. EZW编码树的构造: 扫描方法:EZW算法对小波系数进行编码的次序叫做扫描. 包括两种方法: 1,光栅扫描 2,迂回扫描 9.3.3算法举例 P173 第四节 SPIHT 编码 9.4.1简介 SPIHT是EZW的改进算法,可叫做”层树分集”算法. 优越性: 图象的渐进传输,较高的PSNR,复杂度较低,计算量较少,位速率容易控制等. 9.4.2渐进图象的传输 SPIHT 算法采用的方法是幅度大的系数先传送.它要求对系数进行排序. 若传送的系数已按要求排序且用二进制形式表示,由幅度大的系数先传送的原则,必然按照最高有效位最先传送的原则进行传输,这种方法叫位平面（bit plane）方法． 9.4.3分集排序算法 SPIHT编码算法的一个特点: 不单独传输系数的排序信息. 基本依据:任何排序算法的执行路径都是使用分支点的比较结果进行定义的,如果编码器和解码器使用相同的排序算法,解码器就可重复编码器的执行路径,因此排序信息可从执行路径中重新获得. 分集排序算法不对