自適應(yīng)編碼與混合模型聯(lián)合改進(jìn)圖像壓縮算法

李耀瑩，孫 娟

（1.山西師范大學(xué)臨汾學(xué)院，山西臨汾 041000；2.臨汾市人民醫(yī)院，山西臨汾 041000）

1 引言

圖像中的相鄰像素點(diǎn)存在冗余，即相鄰像素點(diǎn)存在高度相關(guān)性，因而圖像像素值可由其鄰近值進(jìn)行合理預(yù)測[1?2]。從實(shí)際像素值減去預(yù)測像素值就獲得了殘差圖像，可對殘差符號(hào)以及特定的統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行編碼。只要概率模型接近于真實(shí)模型，編碼過程就會(huì)獲得較好的壓縮效率，統(tǒng)計(jì)估計(jì)模型越精確，壓縮效率就越接近最佳值[3?4]。

顯然，對于圖像壓縮而言，尤其是在圖像中符號(hào)分布隨著位置的變化而變化的時(shí)候，現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)模型無法解決建模的問題。為引，研究人員展開圖像統(tǒng)計(jì)建模的研究，文獻(xiàn)[5]使用雙邊幾何分布對圖像/視頻編碼算法中的殘差分布進(jìn)行建模。文獻(xiàn)[6]提出了零均值拉普拉斯分布對每個(gè)錯(cuò)誤像素點(diǎn)的概率進(jìn)行估計(jì)；文獻(xiàn)[7]根據(jù)上下文建模對預(yù)測誤差的概率密度函數(shù)進(jìn)行了分類，然后利用廣義高斯函數(shù)對其進(jìn)行建模。文獻(xiàn)[8]提出利用不對稱雙邊幾何分布對預(yù)測誤差進(jìn)行建模。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于算術(shù)編碼（Arithmetic Coding，AC）的改進(jìn)無損圖像壓縮方案，混合使用了若干非參數(shù)分布。在已有研究基礎(chǔ)上，提出了一種基于自適應(yīng)算術(shù)編碼以及幾何分布有限混合模型的分塊無損圖像壓縮算法。

算法首先對預(yù)測殘差圖像進(jìn)行編碼，然后將該殘差圖像分成若干非重疊塊，并通過混合幾何分布估計(jì)各個(gè)分塊的統(tǒng)計(jì)模型，然后通過最大似然估計(jì)（Maximum Likelihood Estimation，MLE）估計(jì)混合參數(shù)，最后在預(yù)測誤差塊中使用直方圖截?cái)嗨惴ㄟM(jìn)一步減少算術(shù)編碼中的符號(hào)數(shù)量，從而減少零次符號(hào)的出現(xiàn)概率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。……