多媒体论文

河南理工大学计算机科学与技术学院多媒体技术论文2010—2011学年第一学期学生姓名张坤学号31079010426专业班级计算机07-4班2010年10月25日目录I目录0引言...........................................................................................................................................11JPEG图像压缩算法.........................................................................................................21.1JPEG标准的工作模式...............................................................................................21.2JPEG顺序型编码........................................................................................................21.2.1颜色模式转换及采样...........................................................................................31.2.2正向离散余弦变换（FDCT）...............................................................................31.2.3量化.......................................................................................................................51.2.4Z字型编码............................................................................................................61.2.5直流系数的编码...................................................................................................61.2.6交流系数的编码...................................................................................................71.2.7熵编码...................................................................................................................71.2.8组成位数据流.......................................................................................................72JPEG算法的改进讨论....................................................................................................83参考文献................................................................................................................................8JPEG图像压缩算法1JPEG压缩算法及其改进的研究摘要介绍了基于DCT静态图像压缩编码标准产生的背景、算法以及所涉及的重要概念和关键技术。并进一步提出了基于小波变换对JPEG算法的改进。关键词图像压缩；JPEG算法；小波变换AbstractThispaperintroducesthebackground,algorithmsandsomeinvolvedimportantconceptsandkeytechniquesoftheDCT－basedstillimagecompressioncodingstandard.AndamethodbasedonwavelettransformisproposedtoimprovetheJPEGarithmetic.Keywordsimagecompresses;JPEGalgorithm;wavelettransforms0引言JPEG是一种通用的静止图像的压缩标准。这种标准适用于所有连续色调、多级灰度、静止图像的压缩和编码。它是色彩、灰度、静止图像的第一个国际标准，是一个适用范围广泛的通用标准。它不仅适用于静止图像的压缩，也适用于电视图像序列的帧内压缩。由于图像信息的数据量十分庞大,给视频信号存储及传输带来了很大的困难,对视频图像信号的压缩显得及其重要。压缩就是对要处理的图像源数据用一定的规则进行变换和组合,从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的数据信息的目的。有关图像压缩编码的国际标准很多,JPEG是目前静态图像中压缩比最高图像质量最好的,因此获得了最广泛的应用。本文探讨了JEPG压缩算法的重要概念和关键技术，以及在低比特率压缩时容易产生方块效应的原因,并提出了一种基于小波变换的改进方法。JPEG图像压缩算法21JPEG图像压缩算法1.1JPEG标准的工作模式传统的JPEG算法通常具有以下4种工作模式：一是顺序编码模式，每一图像分量从左到右，从上到下扫描，一次扫描完成编码。二是累进编码，图像编码在多次扫描中完成。接收端收到的图像是经多次扫描由粗糙到清晰的累进过程。三是无失真编码，能保证解码后精确地恢复原图像的采样值，压缩比低于有失真编码。四是分层编码，图像在多个空间分辨率中进行编码。在信道传送速率低，接收端显示器分辨率也不高的情况下，只需要做低分辨率的图像解码。1.2JPEG顺序型编码在JPEG应用中，最常用的工作模式是基于DCT变换的顺序型模式，又称为基线系统。基于离散余弦变化（DCT）的编码方法，是JPEG算法的核心内容。基于JPEG编码器和解码器结构见图1.1。图1.1JPEG编码器和解码器结构图重构图像数据源图像数据FDCT量化器熵编码量化步长表熵编码表压缩图像数据压缩图像数据熵编码逆量化码IDCT表格规范表格规范JPEG图像压缩算法31.2.1颜色模式转换及采样第一步是预备数据块在编码器的输入端，将原始图像分为8×8的像素块（见图1.2），用从左到右、从上到下的光栅扫描进行排序。在进行处理时，对每一块分别进行处理。所以图像的变换、量化和熵编码等所有的处理过程都是以图像块为单位。采用8×8的像素块原因主要是像素之间的关系研究表明一系列相似像素通常持续15～20个pixel之后像素相关性通常会开始下降，用图像块为单位不仅可以明显降低对存储器的要求，而且也便于抽取图像中的部分图像。缺点就是图像质量有所下降，在低比特率压缩时容易产生方块效应。所以在新一代算法JPEG2000中使用一种基于小波变换的改进算法，成功地解决了这一问题。JPEG可压缩灰度和彩色图像，但该标准并不提供表示彩色图像的初始格式。如彩色图像的表示可用RGB三原色、YUV（欧洲PAL电视中采用的色彩）或YIQ（北美NTSC电视中采用的色彩）。用三原色表示的这些图像也可以相互转换，如YCbCr就是JPEG的缺省色彩系，它是从YUV色彩系统中衍生出来的。将U和V做少许调整就得到Cb和Cr，YCbCr与RGB的转换关系为：Y＝0.2990R＋0.5870G＋0.1140B(1-1)R＝Y＋1.40200（Cr－128）(1-2)Cb＝－0.1687R－0.3313G＋0.5000B＋128(1-3)G＝Y－0.34414（Cb－128）－0.71414（Cr－128）(1-4)Cr＝0.5000R－0.4187G－0.0813B＋128(1-5)B＝Y＋1.77200（Cb－128）(1-6)图像的各数字化分量可以进行二次采样———如亮度分量Y与色度分量U、V等三分量，每一分量为一系列8×8像素块。图1.2将图像分为一系列8×8像素块1.2.2正向离散余弦变换（FDCT）离散余弦变换是在傅立叶级数展开中，如果被展开的函数是实偶数函数，那么其傅立叶级数中只包括余弦项，再将其离散化可导出离散余弦变换。离散余弦变换是数字图像处理中空间域转换到变换域的常用方法，特别是在图像压缩领域，它不用像傅立叶变换那样参数都是复数，所以在数据描述上减少了处理运JPEG图像压缩算法4算量。但是其功能与傅立叶变换相同的。当信号变换到频率域时，能量集聚在小的空间频率内。信号往往只含有少量的频率成分，所以DCT允许在频率域中只用几个数据点就可以表示信号，而在时间域中用大量数据点来表示信号。二维DCT正变换的公式如下（采用8×8的块）：]coscos),()[()(),(16)12(707016)12(41vjijuijifvCuCvuF(1-7)DCT逆变换采用下面的公式：]coscos),()[()(),(16)12(707016)12(41vjuvuivuFvCuCjif(1-8)上面两式中，21)(),(vCuC，当u，v=0；(1-9)1)(),(vCuC，其他。(1-10)),(jif经DCT变换之后，)0,0(F是直流系数，其他为交流系数。二维的离散余弦变换具有可分离特性，所以二维变换可分解为一系列的一维变换。（行，列）计算公式如下：]cos),()[(),(7016)12(21iuiviGuCvuF(1-11)]cos),()[(),(7016)12(21jvjjifvCviG(1-12)二维变换可分解为一系列的一维变换，见图1.3。图1.3二维DCT变换分解为一维的DCT变换在实际编程中，DCT的一个重要性质就是，它能够直接从FFT（快速傅立叶变换）算法中求得。)}exp()()]Re{[exp()()(1820162162xuxjujxfuauF(1-13)垂直方向的8×1DCT变换水平方向的8×1DCT变换JPEG图像压缩算法5u=0，1，…（8-1）其中，归一化加权系数8281)(ua当u=0时，42)(ua，当u＝1，2，8－1时21)(ua；)(uF为一维余弦变换，)(xf为一维像素函数，Re｛.｝代表实部，对列或行求和的项就离散傅立叶变换。输出的矩阵F（u，v）表示的是频率域。在矩阵的64个系数中处于第0行0列的那个系数明显比其他63个系数大很多，把它称为DC。它表示了8×8输入矩阵全部值的平均数，其余63个系数称为AC系数。AC系数的值随着它与DC系数的距离增大而越来越小。所以DCT变换实际就是空间域的低通滤波器，它把低频分量都集中在左上角，高频分量分布在右下角。由于低频分量包含了图像的主要信息，而高频与之相比就不那么重要了。所高频分量部分可以忽略以减少了数据量，从而达到压缩的目的。但是，图像会损失一些信息，只不过当压缩一定比例时人眼很难察觉到。1.2.3量化量化是对经过FDCT变换以后的频率系数进行量化。量化的目的是减小非零系数的幅度以及增加零值系数的数目。量化是图像质量下降的最主要原因。对于有损压缩算法，JPEG算法使用如图1.4所示的均匀量化器进行量化，量化步距是按照系数所在的位置和每种颜色分量的色调值来确定。因