基于矢量量化的誤差擴(kuò)散半色調(diào)圖像有損壓縮算法

摘 要：隨著誤差擴(kuò)散半色調(diào)圖像在書刊、雜志、打印輸出和傳真文件中廣泛應(yīng)用和大量傳播，有必要對(duì)這類特殊的二值圖像進(jìn)行壓縮以利于節(jié)省存儲(chǔ)空間且加快傳輸速度。提出一種基于矢量量化思想并結(jié)合人眼視覺特征的誤差擴(kuò)散半色調(diào)圖像有損壓縮方法。首先，原始圖像被分成若干個(gè)4×4的像素塊，將這些塊分別與一個(gè)模擬人眼視覺特性的×高斯濾波器做卷積。然后，將得到的8×8的卷積結(jié)果作為輸入矢量，經(jīng)過LBG算法訓(xùn)練得到一個(gè)碼書。之后，對(duì)每個(gè)碼字，找到與其最相似的4×4的像素塊作為最終的碼字。這樣就建立了用來壓縮原始圖像的碼書。最后一步就是利用該碼書用傳統(tǒng)的矢量量化思想壓縮原始圖像并得到最終的碼字索引。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明通過該方法得到的壓縮圖像的視覺質(zhì)量得到進(jìn)一步的提高。該方法在壓縮比和保持圖像質(zhì)量取得了較好的折中。 

關(guān)鍵詞：誤差擴(kuò)散半色調(diào)圖像;矢量量化;有損壓縮;人眼視覺系統(tǒng)

Lossy Compression Algorithm for Error Diffused alftone Images Using Vector Quantization

ZAO Zhenfei，ONG Enuo，ZANG aining

(eilongjiang Institute of cience and echnology，arbin，10027，China)

Abstract：Error diffused halftone images appear routinely in books，magazines，printer outputs，and fax documentsIt is desirable to compress halftone images for storage and transmissionhis paper proposes a lossy compression method for error diffused halftone images using vector quantizationhe original image is partitioned into disjoint pixel blocks first，and each block is convoluted with a Gaussian filter simulating characteristics of human eyeshenthe convolution results，ie，training vectors，are used as entries of the LBG algorithmAt last the most similar block patterns of the training results and these patterns are used as codewordshus a codebook is constructed，the codebook to encode the imageIn this way，the error diffused image is lossy compressedExperimental results illustrate the visual quality of the compressed version are better than some other methods with the nearly same compression ratioshe method achieves a good tradeoff in the compression ratio and image quality

Keywords：error diffused halftone image;vector quantization;lossy compression;human visual system

1 引 言

數(shù)字半色調(diào)化是一種將連續(xù)色調(diào)圖像轉(zhuǎn)化為二色調(diào)圖像的技術(shù)。比如，8 b深的灰度圖像轉(zhuǎn)化成1 b深的黑白圖像。 由于人眼視覺系統(tǒng)的低通濾波特性，當(dāng)從較遠(yuǎn)的距離看半色調(diào)圖像，可以發(fā)現(xiàn)它與原始圖像十分相似。目前流行的半色調(diào)化方法可以分為3大類：順序調(diào)制法［1］、誤差擴(kuò)散法［2］和直接二值搜索法［3］。其中，誤差擴(kuò)散法在較好的視覺效果和合理的計(jì)算復(fù)雜度之間能夠取得較好的折中。隨著誤差擴(kuò)散半色調(diào)圖像的廣泛應(yīng)用和傳播，針對(duì)這類圖像的無損或有損壓縮方法正越來越成為人們感興趣的研究課題之一。對(duì)連續(xù)色調(diào)圖像，研究人員已經(jīng)提出許多壓縮標(biāo)準(zhǔn)或技術(shù)，如JPEG，JPEG2000、矢量量化等。同時(shí)，針對(duì)二值圖像也提出相應(yīng)的JBIG壓縮標(biāo)準(zhǔn)。直至目前，人們只提出少數(shù)的半色調(diào)圖像特別是誤差擴(kuò)散半色調(diào)圖像的壓縮方法。

相比半色調(diào)圖像，JBIG，G3等傳統(tǒng)的無損二值圖像編碼技術(shù)更適合壓縮文字和圖形數(shù)據(jù)。一般，用這類方法壓縮半色調(diào)圖像所能達(dá)到的壓縮比介于0~27之間。目前，半色調(diào)圖像的有損壓縮方法較少，而且這些方法大都針對(duì)聚類調(diào)制法得到的半色調(diào)圖像設(shè)計(jì)，因此它們對(duì)誤差擴(kuò)散半色調(diào)圖像的效果不佳。JBIG2標(biāo)準(zhǔn)提出一種針對(duì)一般半色調(diào)圖像的有損壓縮方案。其高壓縮比主要是在反半色調(diào)化中的降采樣過程實(shí)現(xiàn)的，但是同時(shí)降采樣過程也犧牲了圖像的空間分辨率。 針對(duì)這個(gè)不足，文獻(xiàn)［4］提出了一種改進(jìn)方法。該方法包含3個(gè)步驟：預(yù)濾波、抽取和量化。預(yù)濾波用來去除圖像中的高頻噪聲、偽色調(diào)和奈奎斯特頻率。再通過抽取來降低空間分辨率，并用一個(gè)改進(jìn)的誤差擴(kuò)散技術(shù)將量化誤差調(diào)整到更高的頻率上。這種改進(jìn)方法能提高重建出的半色調(diào)圖像的視覺質(zhì)量，且與傳統(tǒng)方法相比并不進(jìn)一步降低空間分辨率。 

本文提出一種基于矢量量化技術(shù)的誤差擴(kuò)散半色調(diào)圖像有損壓縮方法。首先，原始圖像被分成若干個(gè)4×4的像素塊，將所有的塊與一個(gè)模擬人眼視覺特性的×高斯濾波器做卷積。然后，將得到的8×8的卷積結(jié)果作為輸入矢量，經(jīng)過LBG算法訓(xùn)練得到一個(gè)碼書。第三步，對(duì)每個(gè)碼字，找到與其最相似的4×4的像素塊作為最終的碼字。這樣就建立了用來編碼原始圖像的碼書。最后利用該碼書用傳統(tǒng)的矢量量化思想原始圖像，得到最終的碼字索引。

2 壓縮方法

本文方法的基本思想是矢量量化壓縮技術(shù)。如圖1所示，矢量量化壓縮由編碼和解碼2部分組成。輸入圖像經(jīng)過分塊后得到一系列像素塊，每個(gè)像素塊作為輸入矢量，通過訓(xùn)練得到碼書。碼字搜索是將原始圖像塊在碼書中找到與之最相似的碼字，并用該碼字的索引來表示該圖像塊。這個(gè)過程就將原始圖像壓縮成一個(gè)比特流。經(jīng)過信道傳輸后的解碼過程與之正好相反，最后得到解碼后的圖像。