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基于小波包算法的視頻圖像壓縮技術(shù)的研究

2019-12-11 10:00:03王晟全陳濟(jì)穎李昂鄭寶玉劉信科
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2019年11期
關(guān)鍵詞:存儲(chǔ)

王晟全 陳濟(jì)穎 李昂 鄭寶玉 劉信科

摘 要:隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,視頻圖像壓縮技術(shù)也在改變。小波變換有著明確的物理意義,是一種非常優(yōu)秀的圖像壓縮算法。人們拍攝的原圖像通常包含一些多余的信息,這些多余信息使得數(shù)據(jù)傳輸規(guī)模越來越大,同時(shí)也使得圖像傳輸?shù)某杀敬蟠笤黾樱o圖像的存儲(chǔ)與傳輸帶來巨大壓力。因此,尋找一種有效的圖像壓縮算法至關(guān)重要,文中就小波算法和其他圖像壓縮技術(shù)作了比較。

關(guān)鍵詞:小波包算法;圖像處理;圖像編碼;圖像壓縮;傳輸成本;存儲(chǔ)

中圖分類號(hào):TP301.6文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):2095-1302(2019)11-00-03

0 引 言

隨著視頻清晰度的不斷提升,其占用的空間越來越大。由于日常所用的存儲(chǔ)容量是固定的,所有單個(gè)圖像的大小決定了在有限的空間內(nèi)能夠存儲(chǔ)的圖像數(shù)量。若能夠使圖像占據(jù)較小數(shù)據(jù)空間的同時(shí)滿足高清晰度的要求,則能滿足人們對(duì)于高清圖像的需求,此時(shí)便需要圖像壓縮技術(shù)。

1995年第二代小波變換的框架體系建立,隨著研究的不斷深入,理論與算法的不斷成熟,小波分析逐漸成為信號(hào)處理的主要方法。

隨著信息時(shí)代的不斷發(fā)展,信息交流方式已從老舊的實(shí)體傳輸變?yōu)閿?shù)字信息傳輸,視頻傳輸?shù)年P(guān)鍵在于將待傳輸?shù)囊曨l高效地傳輸至接收端。網(wǎng)絡(luò)傳輸環(huán)境無法直接傳輸視頻文件,需滿足一定的通信協(xié)議,因此需要有一個(gè)編碼標(biāo)準(zhǔn)將所需傳輸?shù)囊曨l編碼后封裝成能夠進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)拇a流文件。同時(shí),此標(biāo)準(zhǔn)必須能夠進(jìn)行高效傳輸,為此國際組織在歷經(jīng)多年的發(fā)展中提出了一個(gè)又一個(gè)編碼標(biāo)準(zhǔn),以應(yīng)對(duì)不斷變化的傳輸環(huán)境。

H.265編碼標(biāo)準(zhǔn)能夠使用當(dāng)前帶寬的一般用量播放高清視頻,且播放的視頻質(zhì)量幾乎不受影響。其總體編碼框架是從以往的國際標(biāo)準(zhǔn)框架中發(fā)展而來的,這種編碼框架在H.265中稱為混合編碼框架,包含了視頻編碼層與網(wǎng)絡(luò)適配層兩層結(jié)構(gòu),能夠在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中傳輸種類多樣的視頻文件。其中,適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議用來傳輸?shù)哪K就是網(wǎng)絡(luò)適配層的主要工作。

1 視頻壓縮與編碼傳輸?shù)幕纠碚?/p>

1.1 小波變換基本理論

1.1.1 小波定義

小波,顧名思義是一個(gè)小的波形,但并非所有小的波形都能稱為小波;小波能量是有限的,主要集中在某一時(shí)刻附近,并隨時(shí)間或距離逐步衰減。同時(shí)滿足以上兩個(gè)要求才稱之為小波。

1.1.2 小波包分析

進(jìn)行小波包分析時(shí),將一個(gè)信號(hào)的頻帶進(jìn)行劃分。為了提高時(shí)頻分析的精確度,特別地,會(huì)對(duì)一個(gè)多分辨率信號(hào)的高頻部分進(jìn)一步分解,從中選用最優(yōu)的頻帶進(jìn)行處理。常用的分層結(jié)構(gòu)會(huì)以三層小波進(jìn)行處理。小波包分解樹如圖1所示。

1.1.3 小波包的定義

1.1.5 小波包的空間分解

1.2 算法

算法流程如圖2所示,具體算法步驟為:

(1)以二維矩陣的形式表示讀入的原始圖像文件,該二維矩陣由圖像各部分像素點(diǎn)組成;

(2)對(duì)由像素構(gòu)成的二維矩陣采用三級(jí)小波變換;

(3)采用改進(jìn)的EZW編碼方式對(duì)小波變換后的系數(shù)矩陣進(jìn)行量化處理。

2 實(shí) 驗(yàn)

為了能夠更加精確地壓縮圖像,需要將圖像進(jìn)行分層處理,這就是N維小波變換塔式結(jié)構(gòu)的由來。多維小波變換并非一步就能完成,需要一層層地進(jìn)行分解。首先進(jìn)行一維小波變換,用L和H分別表示,需要經(jīng)過對(duì)應(yīng)的信號(hào)濾波器得到信號(hào)分量;完成了一維小波變換后繼續(xù)進(jìn)行二維小波變換,最后構(gòu)成二維結(jié)構(gòu),其中包含了LL,HL,LH,HH四個(gè)部分,即一級(jí)二維小波變換的塔式結(jié)構(gòu),如圖3所示。

N維小波變換在二維小波變換的基礎(chǔ)上重復(fù)上述變換方法得到。三級(jí)二維小波變換的塔式結(jié)構(gòu)如圖4所示。

在對(duì)N維小波分解后的圖像進(jìn)行去冗余處理時(shí),由于能夠顯示一幅圖像完整信息的部分絕大多數(shù)都在這幅圖像的低頻部分,因此,若以此特性為基礎(chǔ),對(duì)圖像進(jìn)行重構(gòu)時(shí)舍去其高頻部分而只保留低頻部分,隨之而來的則是重構(gòu)圖像模糊等問題。若舍去高頻部分,也避免不了部分圖像模糊的問題,所以該方法應(yīng)用較少。

小波壓縮的方案選取后可進(jìn)行編譯仿真。同時(shí),對(duì)于視頻信號(hào)的處理實(shí)質(zhì)上是對(duì)視頻系數(shù)矩陣數(shù)值的處理,因此,在進(jìn)行小波壓縮時(shí)采用小波變換的高效編碼方案可提高其壓縮質(zhì)量。

本文以三級(jí)二維小波變換的塔式結(jié)構(gòu)刻畫小波變換的層級(jí)信息與各部分的量化關(guān)系,各關(guān)聯(lián)圖像之間可構(gòu)成高層級(jí)向低層級(jí)變化的樹狀結(jié)構(gòu),如圖5所示。

樹狀結(jié)構(gòu)也可用子孫樹的概念進(jìn)行描述,同時(shí)各個(gè)子圖像之間的關(guān)系也可由樹狀結(jié)構(gòu)圖來分析,且各關(guān)聯(lián)部分之間的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。針對(duì)此種結(jié)構(gòu)形式,提出特有的小波零樹編碼算法。但由于結(jié)構(gòu)層次極其相似,若“祖”層次為零,則其延伸出的“孫”結(jié)構(gòu)也會(huì)為零,高效壓縮的同時(shí)也失去了圖像原有的信息。

然而,若有一個(gè)“祖”層次為零,其延伸出的“孫”結(jié)構(gòu)不為零,通常這個(gè)點(diǎn)會(huì)被稱為孤立的零點(diǎn),此種情況可解決零樹小波算法在進(jìn)行壓縮的同時(shí)減少原有信息的問題。對(duì)比結(jié)果如圖6所示。

原圖像所需存儲(chǔ)空間為 151 199.00 B,采用小波算法壓縮后的圖像所需存儲(chǔ)空間為 70 396.00 B,文件大小比為 2.15,壓縮前后圖像的 PSNR 值為 34.75。

3 結(jié) 語

小波變換在圖像處理領(lǐng)域具有十分重要的地位,小波包算法在其基礎(chǔ)上發(fā)展起來。該算法獨(dú)特的圖像處理特點(diǎn)決定了其能處理高頻、低頻兩種信息,使得圖像處理更加方便準(zhǔn)確。在圖像處理中,往往使用多種不同功能的算法,以便查漏補(bǔ)缺,小波包算法也不例外。本文僅使用了圖像光照歸一化算法,雖然取得了一定的效果,但是更加先進(jìn)的技術(shù)仍然需要去探索、發(fā)掘。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] LI K,ZHOU J B, ZHAO Q H,et al.Research on fault diagnosis method of bearing based on second generation wavelet packets[C]// 2012 International Conference on Computer Science and Information Processing(CSIP),2012:24-26.

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