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一種反映人眼視覺特性的JPEG壓縮編碼

2009-08-31
作者:唐躍林 肖沙里 姚富光 丘

??? 摘? 要: 在分析標準JPEG編碼與解碼過程的基礎上,利用人眼的視覺特性調整量化矩陣,提高了編碼器的壓縮性能。

??? 關鍵詞: JPEG? 圖像壓縮? 人眼視覺特性? 量化

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  JPEG標準不僅適用于靜止圖像的壓縮,也是電視圖像序列中幀內圖像編碼所采用的方法。由于JPEG具有高的壓縮比和較小的圖像質量失真,使得其廣泛應用于多媒體和網絡程序中。在JPEG編碼過程中,DCT系數的量化對圖像質量和壓縮率有著重要影響。本文將討論根據人眼的視覺特性來相應地調整量化矩陣,以提高編碼器的壓縮性能。

1?JPEG編碼與解碼分析

  JPEG標準有4種編碼方式,其中基于DCT的編碼與解碼過程分別如圖1和圖2所示。

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  在JPEG編碼過程中,正向離散余弦變換(FDCT)、DC差分脈沖編碼、AC系數排序及熵編碼均可認為對圖像質量沒有影響。而對圖像質量和壓縮率起關鍵作用的是量化過程。對DCT系數進行量化的目的是:在滿足圖像質量的要求下進一步提高壓縮率。量化的出發點是對于人眼敏感的低頻系數及亮度信息進行細量化,以提高圖像的質量。而對于人眼不敏感的高頻系數及色度信息采用較大的量化間隔,以取得更大的壓縮比。量化的方法是對每一個DCT系數F(u,v)除以相應的量化間隔Q(u,v)并取整,即:FQ(u,v)=Integer Round(F(u,v)/Q(u,v))。

  評價JPEG壓縮算法性能的一個重要指標是看它能否在給定的失真下產生最小的壓縮文件,或者能否在給定壓縮文件大小的情況下產生最小失真。而量化是影響圖像質量和壓縮文件大小的主要因素。細量化帶來小的重建圖像失真,但文件大小卻得不到控制。粗量化可以得到更大的壓縮比,而圖像質量卻得不到保證。如何在保證圖像質量的情況下取得更高的壓縮比一直是人們關注的焦點。本文在JPEG基本順序編碼系統下,考慮人眼視覺特性,利用圖像的局部空間頻率特性來相應地調整量化步長。改進后的編碼系統如圖3所示。源圖像經FDCT變換后,通過計算確定宏塊(Macro Block)的類別及計算宏塊的活動性,以相應調整量化步長,得到最終的量化表。

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2?基于人眼視覺特性的量化表的產生

  JPEG標準推薦了亮度和色度二個基本量化表(默認量化表),其中考慮了人眼對空間頻率的敏感性,即對人眼敏感的低頻系數采用較小的量化步長,對人眼不敏感的高頻系數采用較大的量化步長。然而,這并未充分考慮人眼的視覺特性。人眼不僅對宏塊的空間頻率敏感性不同,而且,還依賴于其周圍的環境。人眼視覺系統對于邊緣區或均勻圖案區比復雜圖案區更敏感。而標準的JPEG使用的是線性均勻量化器,不能反映圖像的局部變化特征,從而增加了重建圖像的主觀失真,影響圖像的質量。因此,針對不同區域的宏塊,相應地調整量化步長,以減少圖像壓縮的主觀失真及提高壓縮率,是本文要解決的問題。

2.1 宏塊類別的界定

  由上面的論述可知,不同圖案區的宏塊相對于人眼具有不同的視覺敏感性。因此可利用宏塊的象素梯度(Pixel Gradients)信息及亮度信息來界定宏塊類別,同時,也相應地反映出圖像的主觀復雜度。

  宏塊的象素梯度信息計算:

  

  式中,sp(i,j)為原始宏塊的相應象素值;det_H、det_V分別為宏塊的水平和垂直象素梯度信息;f_det用來度量宏塊的復雜性;TH1為人眼視覺系統所能感覺到的圖像變化的門限值,它隨宏塊的平均亮度而改變,即:

  

  根據上述公式,對宏塊可作如下分類及其相應的量化調整因子為:

    

  式中,M是量化調整因子,NO1、NO2、NO3為宏塊的象素梯度閾值。

2.2 宏塊活動性的計算

  宏塊的活動性反映了宏塊的復雜程度。活動性越高,人眼視覺感知能力越小,可以采用相對較大的量化步長。在MPEG-2 TM5中,宏塊的活動性是以4個亮度子塊的象素方差最小值作為度量標準的。本文為減少計算量,采用直接計算4個亮度子塊DCT中AC系數的絕對值之和的最小值作為該宏塊活動性水平的統計標準。即:

  

  宏塊的平均活動性則以所有8×8亮度子塊的AC系數的絕對值之和的平均值來表示。即:

  avg_act=mean(abs_sum)

2.3 量化表的產生

  根據上面所計算的宏塊的活動性,參考MPEG-2 TM5中計算宏塊復雜性的方法,可得歸一化活動性函數為:

  

  宏塊的活動性函數反映了人眼的視覺特性。當塊的內容復雜、包含高頻成分較多、宏塊活動性較高時,人眼對此不敏感,可以采用較大的量化步長。相反,對于平坦區等活動性較低,人眼視覺相對敏感的宏塊則進行細量化。同時,考慮到不同的宏塊類別,則最后的量化矩陣為:

  

式中,Qj為第j個宏塊的量化矩陣;Qdef為JPEG推薦的量化表;Qsub為根據不同類型的宏塊而產生的量化調整矩陣。

3?實驗結果

  實驗中,針對二幅圖像(Lenna、Clumbia),利用本文的方法和使用默認量化矩陣的標準JPEG壓縮方法進行了模擬對比實驗,采用峰值信噪比PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)和壓縮比CR(Compression Ratio)二項指標作為實驗結果的評價。實驗結果如表1所示。

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  從表1可以看出,本文的方法優于采用默認量化矩陣的標準JPEG壓縮編碼,提高了圖像的壓縮比和重構圖像的質量。

4? 結束語

  本文在分析標準JPEG編碼與解碼過程的基礎上,著重討論了與圖像質量和壓縮率密切相關的量化過程。在此基礎之上,利用人眼的視覺特性,通過確定宏塊的類別和分析宏塊的活動特性,相應地調整量化矩陣,以達到提高圖像的壓縮比和重構圖像質量的目的。實驗結果表明,該方法的壓縮性能優于采用默認量化表的標準JPEG的壓縮性能。

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參考文獻

1? 張益貞,劉滔.Visual C++實現MPEG/JPEG編解碼技術.北京:人民郵電出版社,2002

2? 林福宗,陸達.多媒體與CD-ROM.北京:清華大學出版社,1994

3? Chung T Y,Jung K H,Young N O et al.Quantization Control for Improvement of Image Quality Compatible

with MPEG2.IEEE Transactions on Consumer Electronics,1994;40(4)

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