基于率失真優化圖像編碼的研究

汪濤

摘要：數字圖像處理技術的一個非常重要的環節是數字圖像壓縮技術。其在圖像保存和圖像傳輸領域擁有無可替代的作用。矢量量化方法是圖像壓縮技術中一個重要的組成部分。通過有效地轉換圖像中像素點，從而高效地對圖像進行壓縮，為圖像的存儲和傳輸提供了可靠的保證。本文詳細研究了率失真模型在圖像壓縮領域的應用。通過高效地結合量化失真和編碼碼率，從而得到在碼率一定的條件，相對更高質量的圖像。通過對碼率分配策略的研究，根據碼率和失真二者的關系推導出矢量量化小波圖像編碼器的率失真模型，同時將該模型與拉格朗日極值算法有機地結合在一起，從而得到圖像不同子帶的最優碼率分配。本文實驗結果顯示，根據圖像的不同子帶的特性，應用本文所提出的的圖像率失真模型，可以得到較高質量的還原圖像。因此可以得出，通過應用本文的率失真模型，在還原圖像的還原質量不下降的條件下，得到更低的圖像壓縮碼率。

關鍵詞：矢量量化；圖像壓縮；小波變換

0引言

圖像壓縮技術在多媒體領域的研究設計中發揮著至關重要的效果作用。由于圖像信息具有視覺直觀性、應用廣泛性以及信息確定性等多方面的特征，即使得內置其中的數據量必將跡近海量龐大。因此，圖像的存儲和傳輸在存儲容量以及傳輸線路方面通常會產生較大的負荷。為了緩解通信線路以及存儲容量的負荷，對圖像實現優質高效壓縮則已突顯其必要、且重要的研究意義和實用價值。

矢量量化技術憑借其編解碼算法簡單以及良好的率失真特性在有損圖像壓縮領域吸引了眾多學者的高度關注與重視。矢量量化技術一個顯要特性就是可以充分利用圖像像素點間的依賴關系，并對圖像設計展開進一步壓縮。由于矢量量化的諸多優良特性，最近幾年已獲得廣泛應用，例如，衛星圖像壓縮、遙感成像、指紋識別等方面均有可觀建樹。

香農的率失真理論證明了理論上最優的編碼性能是在給定碼率約束R，條件下能夠得到的最小失真。圖像還原失真的一個主要原因是因為在量化過程中的信息的損失。通過對香農的率失真理論的深入研討分析，同時結合具體的實際問題即可設計出合理的圖像壓縮算法，在給定碼率的條件下，得到最佳還原圖像，用戶仍然可以得到自己感興趣的圖像信息。恰當的小波變化方法應用在矢量量化器上，可以大幅提升各小波子帶的利用率。隨著小波理論的不斷發展，其理論架構和實際應用也隨即不斷地斬獲突破、并日趨完善。尋求一種適用于圖像領域的小波基，是小波領域與圖形領域有利結合并亟待解決的焦點問題。

在對矢量量化運力提供了詳盡研究的情況下，根據不同矢量量化器的特性以及應用方向對其進行劃分。常見的矢量量化器有：樹形、格型、分類矢量量化器等。本文需要找到能夠更為優異地適用于小波圖像處理的矢量量化器，從而對小波分解后的圖形冗余系數展開更大力度的清洗。建立率失真模型的核心關鍵一環就是小波子帶統計特性的計算。小波子帶系數的統計特性表現了不同子帶之間的差異與聯系，根據其差異與聯系可以選擇合適的分析方法。一般情況下圖像的低通子帶表現了圖像的整體輪廓、邊緣，而高通子帶可呈現出圖像的細節，以及紋理信息。對不同子帶的統計特性可關聯提取的模式分析主要有：子帶方差、子帶均值、子帶變化走向以及子帶能量值等。