关于截断切割最优设计4.pdfVIP

中国科学 E 辑 : 信息科学 2008 年 第 38 卷 第 8 期 : 1204 ~ 1219 SCIENCE IN CHINA PRESS 一个基于小波包分解的率失真最优化块分 割图像编码算法 * 杨永明 , 许超 北京大学信息科学中心, 视觉与听觉信息处理国家重点实验室, 北京 100871 * E-mail: yongming@ 收稿日期: 2007-05-08; 接受日期: 2007-11-30 国家重点基础研究发展项目(批准号: 2004CB318005)资助 摘要 作为小波变换的一般化推广, 小波包(WP)为自适应波形分析提供了 关键词 一个有效的表示工具. 最近的研究表明基于小波包的图像编码算法相对基于 基选择 小波的在性能上有较大提高. 然而过去的许多工作都采纳了一种树结构的量 位平面编码 化技术, 这种技术对于小波图像编码很成功, 但并不适宜于小波包子带. 利 上下文模型 集分割 用率失真最优化的小波包分解技术以及子带内的块分割编码方法, 提出了一 小波包 个静止图像编码算法. 在这个算法中, 每一个小波包子带都通过块分割编码 技术和 JPEG2000 上下文模型单独进行编码, 经由这种编码方式, 自然地避 免了当采用树结构量化方法时所必须面对的定义小波包系数间父子关系的 困难. 实验结果表明所提出的算法在客观质量评价(PSNR)及视觉质量上都比 SPIHT 和JPEG2000 有很大提高, 同时还优于当前高性能的小波包图像编码 算法. 基于小波的图像编码算法在近年来成为一个研究热点, 并且取得了很大的成功. 在已经 研制出的算法中, 集分割和上下文模型技术显示出了较好的编码性能. 集分割算法的主要原理是利用小波变换的能量打包特性, 即在变换后, 信号的大部分能 量集中于最低频子带, 而高频带中的高能量系数主要沿着图像的边缘. 通过连续地分割一个 小波系数集合, 集分割算法能够快速地定位这个集合的高能量系数, 并且仅用少数符号就可 将其余的低能量系数进行编码. 根据集合类型的不同, 集分割算法可分为两个分支: 基于块集 合和基于树集合的分支. 由嵌入式零树算法EZW[1]发展而来, 等级树集分割算法SPIHT[2]将零 树编码思想与集分割方法结合起来, 获得了很好的编码效果. 虽然人们普遍认为众所周知的 零树假设是SPIHT算法取得高编码效率的主要原因, 然而基于块的分支却对这种假设提出了 中国科学 E 辑: 信息科学 2008 年 第 38 卷 第 8 期 质疑. 因为这种基于块的分割算法, 仅通过利用子带内的相关性, 就达到了与前者相似或更好 的编码效率. 许多编码算法, 例如EZW-IP[3], SPECK[4], QT-L[5], 都属于这种块结构的分支. 除了集分割编码方案, 上下文模型是另一种利用小波系数间相关性进行编码的技术. 由 于决定编码率的条件熵相对于上下文阶数是单调非增的, 所以一个适当的高阶上下文会产生 比较好的编码结果. 通过设计细致的高阶上下文模型, ECECOW[6]和EBCOT[7]都获得了很高的 编码效率, 并