基于边缘信息测度的自适应分块DCT压缩算法

jpeg dct 图像压缩 量化表,包括概述和硬件实现等

Oct.2003

基于边缘信息测度的自适应分块DCT压缩算法%

梁蔚华1!孔祥维1!梁德群2%

宁大连116026

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辽宁大连116026 辽1.大连理工大学电子系信号与信息处理教研室 2.大连海事大学信息工程学院

摘要 提出了一种基于边缘信息测度的四叉树自适应分块的DCT压缩算法 该方法首先对原始图像建继而根据分割好的各个块的大小和块内包含边缘点的多少来进立的边缘信息测度图进行四叉树分块

行不同压缩比的DCT压缩编码 尺度大的块内压缩比较高 尺度小的块内压缩比相对较低 计算机模拟实验证明 单位bit恢复信噪比 比非自适应法提高了30 SNBR

关键词 边缘信息测度 四叉树 自适应分块 压缩 单位bit恢复信噪比 SNBR 中图分类号!TP391文献标识码!A文章编号 1005-0086 2003 10-1081-04

ADCTCodingMethodBasedonEdgelnformationMeasureandAdaptiveSegmentation

LIANGWei-hua1 KONGXiang-wei1 LIANGDe-Cun2%

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1.Departmentofelectronicengineering DalianUniversityofTechnology Dalian116026China 2.Col-legeofInformationengineering DalianMaritimeUniversity Dalian116026 China

Abstract AneWDCTcOdin9methOdbasedOned9einfOrmatiOnmeasureandadaPtiveCuadtreese9menta-tiOnWasPrOPOsedtOenhancecOmPressiOnratiOOfDCTcOdin9andtransmissiOnefficiency.TheCuad-treeal9OrithmWasusedtOse9menttheima9eadaPtivelyaccOrdin9tOthePixelstyPeandthreshOlds.ThenDCTWasaPPliedtOeachblOckWithdifferentcOmPressiOnratiO.Thelar9ertheblOcksizeis thehi9herthecOm-PressiOnratiOWetake.ThesimulatiOnexPerimentshOWsthatthecOmPressiOnratiOandSNRcarriedbytransmittin91bit SNBR isbi99erthan30%OfnOn-adaPtivemethOd.Keywords ed9einfOrmatiOnmeasure adaPtivese9mentatiOn DCT SNRcarritedbytransmit-Cuad-tree tin91bit SNBR

1引言

构信息相对应 如果能自适应地将平滑区和边缘区分开 并分别用不同的压缩比 将可能提高整体的压

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缩比 我们在像素分类 的基础上 将一幅静态图像

这是由图像数自适应编码是一种有潜力的方法

据的复杂性和随机性所决定的 已经提出的自适应

1~6

编码方法 大致可分为两类 参数自适应 尺度自

分割成大小不等的平滑块和边缘块 并分别用不同的量化模板和不同的压缩比对各块做压缩 使得整体的压缩比和恢复质量有较大的提高

首先 自顶向下递归地本文提出的分块方法是

对图像中的非平滑区 或称边缘区 进行四叉树分割 直到所规定的最小块 然后 对不同的块进行不同压缩比的DCT压缩编码 区分边缘区和平滑区的依据是基于边缘信息测度的像素分类 像素被分成边

适应 一般来说 后者具有更高的效率 然而 其分块方法与编码效率有很大关系 而且分块时的判据往往缺乏一般性 需要很多先验知识或者处理起来比较繁锁 分析图像的DCT谱可以发现 平滑区包含更多的低频成分 边缘区包含更高的高频成分 量化后 平滑区的0的数量要多于边缘区 这直接与图像的结

%%收稿日期!2002-12-04修订日期!2002-02-11

基金项目!国家交通部攻关资助项目 200136422504

dgliang@mail.dlptt.ln.cn%%E-mail

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