本發(fā)明屬于圖像壓縮技術(shù)，具體涉及一種基于ambtc的圖像壓縮編碼方法。

背景技術(shù)：

自21世紀步入信息化、數(shù)字化時代以來，信息的交流傳遞在人們生活中有著十分重要的意義。隨著計算機的發(fā)展及網(wǎng)絡(luò)的普及，人們對于即時通訊的需求也逐年增高。圖片作為一種信息傳輸?shù)闹匾问?，保證其在網(wǎng)絡(luò)中的快速傳輸是人們進行即時通訊的前提和保障。目前，網(wǎng)絡(luò)中圖片大多都是以壓縮形式進行存儲及傳輸，常見的圖像壓縮技術(shù)包括jpeg、jpeg2000、vq(vectorquantization)和btc(blocktruncationcoding)。由于btc相比其他壓縮技術(shù)具有編碼速度快、計算成本低的優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用。

霍夫曼在1952年提出一種構(gòu)造最佳碼的方法稱之為霍夫曼編碼，它能夠使得一組多元獨立信源編碼長度達到最優(yōu)，充分利用了信源概率分布的特性進行編碼，是一種最佳的逐個符號的編碼方法。由于霍夫曼編碼的特性，其在圖像壓縮上有著廣泛的應(yīng)用?；舴蚵幋a首先將將q個信源符號按概率分布p(si)的大小，以遞減次序排列起來，設(shè)p1≥p2≥p3≥...≥pq；然后用0和1碼符號分別分配給概率最小的兩個信源符號，并將這兩個概率最小的信源符號合并成一個新符號，并用這兩個最小概率之和作為新符號的概率，從而得到只包含q-1個符號的新信源，稱為s信源的縮減信源s1；接著把縮減信源s1的符號仍按概率大小以遞減次序排列，再將其最后兩個概率最小的符號合并成一個新符號，并分別用0和1碼符號表示，這樣又形成了q-2個符號縮減信源s2；最后依次繼續(xù)下去，直至縮減信源最后只剩兩個符號為止。將這最后兩個新符號分別用0和1碼符號表示。最后這兩個符號的概率之和必為1。然后從最后一級縮減信源開始，依編碼路徑由后向前返回，就得出各信源符號所對應(yīng)的碼符號序列，即得對應(yīng)的碼字。

ambtc(absolutemomentbtc)是對btc壓縮技術(shù)的改進，不僅繼承了btc的特點，而且還進一步降低了壓縮失真率和提高了計算速度。ambtc首先將原始圖像劃分為一定大小互不重疊的子塊，計算出子塊內(nèi)像素值的平均值，用位圖b標記塊內(nèi)像素，高于平均值的像素標記為1，反之，標記為0；之后計算所有標記為1位置像素的均值記為高均值q^h，計算所有標記為0位置像素的均值記為低均值q^l；最終每個像素塊被壓縮成一個三元組{q^h,q^l,b}。ambtc壓縮圖像在解碼過程中，首先讀取出每個子塊的壓縮三元組，根據(jù)每個三元組中的位圖b，將標記為1的位置用高均值q^h替換，其余位置則用低均值q^l替換，完成解碼。

目前由于ambtc壓縮技術(shù)簡單、有效、快速等特點，在圖像壓縮領(lǐng)域運用十分廣泛。但是，通過ambtc壓縮技術(shù)壓縮后的圖像仍然存在冗余，還留有繼續(xù)壓縮的空間。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有ambtc壓縮技術(shù)中存在的不足，提供一種基于ambtc的圖像壓縮編碼方法，進一步提高壓縮比例，在傳輸和存儲中占用更小的資源，且能夠無損的恢復(fù)出ambtc壓縮圖像。

技術(shù)方案：本發(fā)明一種基于ambtc的圖像壓縮編碼方法，其特征在于：包括編碼和解碼兩個步驟：

所述編碼的具體過程為：

(1.1)將原始圖像i劃分成大小為v×v且互不重疊的塊，進行ambtc壓縮后得到圖像壓縮形式此處，bi分別是第i塊的高均值、低均值及位圖信息，nr，nc分別表示壓縮塊的行數(shù)和列數(shù)；

(1.2)將高均值與低均值分別單獨構(gòu)建成高均值表和低均值表每個表的第一行與第一列的量化值都直接用8位二進制編碼作為參考量化值，剩余作為可預(yù)測量化值，參考量化值的最終編碼結(jié)果用r表示；

(1.3)掃描可預(yù)測的量化值，對每個高均值和低均值按照公式(1)進行預(yù)測，得到預(yù)測量化值和公式中的qi,1，qi,2和qi,3分別是當前量化值左邊、正上方及左上角的量化值；

(1.4)引入一個隨機密鑰k，k∈(0,1)，如果k＝1，則通過公式(2)對預(yù)測量化值進行調(diào)整；反之，則按照公式(3)進行調(diào)整，達到進一步縮小預(yù)測量化值范圍的作用，得到最終的預(yù)測量化值和

(1.5)計算預(yù)測誤差值和按照公式(4)所描述的分類方法，分別將所有高均值和低均值的預(yù)測誤差值分為八個區(qū)域，用x位二進制編碼表示預(yù)測誤差值，得到預(yù)測誤差值的編碼形式和這里的x可能為0、2、4、6或8；

(1.6)統(tǒng)計每個區(qū)域誤差值的分布概率{p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8}，然后根據(jù)二元霍夫曼編碼對每個區(qū)域進行編碼標記，得到每個區(qū)域的標記霍夫曼碼{hc1,hc2,hc3,hc4,hc5,hc6,hc7,hc8}，根據(jù)誤差值和所在的區(qū)域areax和areay，分別得到其對應(yīng)區(qū)域的霍夫曼編碼hcx，hcy；

(1.7)連接分區(qū)霍夫曼編碼信息hcx以及預(yù)測誤差編碼得到量化值的最終編碼結(jié)構(gòu)同理得到量化值最終的編碼結(jié)構(gòu)

(1.8)重復(fù)步驟(1.3)～(1.7)，直到所有可預(yù)測的量化值都進行編碼，連接參考量化值編碼r，位圖編碼以及所有高均值的編碼所有低均值的編碼得到最終的圖像壓縮編碼結(jié)果c；

為能夠準確恢復(fù)原始的ambtc壓縮圖像，必須知道參數(shù)nr,nc,v，這樣才能夠準確恢復(fù)參考量化值r和位圖信息此外隨機密鑰k及分區(qū)霍夫曼編碼信息也是恢復(fù)原始圖像的關(guān)鍵，所以接收方在解碼和恢復(fù)ambtc壓縮圖像時需要nr,nc,v以及k,這些信息；

其中，具體解碼過程為：

(2.1)從c中按序讀取2×(nr+nc-1)×8bits，即為高、低均值表第一行及第一列的參考量化值的編碼形式r，將其解碼重構(gòu)得到參考量化值，接著讀取nr×nc×v²bits，借此位圖信息得到恢復(fù)，然后讀取剩余部分分別獲得所有高均值的編碼形式和所有低均值的編碼形式

(2.2)根據(jù)位于高、低均值表第一行及第一列已經(jīng)重構(gòu)的參考量化值，并按照公式(1)進行預(yù)測，依次得到對應(yīng)量化值的預(yù)測量化值和

(2.3)根據(jù)隨機密鑰k，如果k＝1，則通過公式(2)對預(yù)測量化值進行調(diào)整；反之，則按照公式(3)進行調(diào)整，得到最終調(diào)整后的預(yù)測量化值和

(2.4)從高均值的編碼形式和低均值的編碼形式分別讀取與分區(qū)信息編碼同等長度的比特信息[di,1di,2...di,x],依次與所有的霍夫曼編碼比較，如果找到相同的霍夫曼編碼，則屬于該霍夫曼編碼對應(yīng)的分區(qū)，因此可得到接下來要恢復(fù)的預(yù)測誤差值所屬的區(qū)域areax,areay；根據(jù)公式(4)繼續(xù)讀取xbits,得到預(yù)測誤差值并可將二進制的轉(zhuǎn)換為十進制整數(shù)和

(2.5)最后根據(jù)公式(5)，恢復(fù)量化值和重復(fù)步驟(2.2)～(2.4)，直到所有的量化值和都得到恢復(fù)；

有益效果：本發(fā)明對原始圖像進行ambtc壓縮后，對其各個量化值求得預(yù)測誤差，結(jié)合霍夫曼編碼將預(yù)測誤差進行分類編碼，最終傳輸及存儲的則為圖像的預(yù)測誤差編碼及分區(qū)信息編碼，使得圖像冗余性減少，壓縮比例進一步提高，同時也大大減少了圖像在傳輸及存儲的過程中所占用的資源，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬及存儲內(nèi)存。

附圖說明

圖1為實施:1的詳細編碼過程示意圖；

圖2為實施例1的詳細解碼過程示意圖；

圖3為實施例1中部分高均值表示意圖；

圖4為實施例1中部分低均值表示意圖；

圖5為實施例2中測試圖像集比特率示意圖。

具體實施方式

下面對本發(fā)明技術(shù)方案進行詳細說明，但是本發(fā)明的保護范圍不局限于所述實施例。

本發(fā)明一種基于ambtc的圖像壓縮編碼方法，主要包括編碼和解碼兩個步驟。

實施例1：

本實施例中，原始圖像以4×4大小的塊為單位進行ambtc壓縮；發(fā)送方將每個塊的量化值再次進行壓縮編碼；接收方進行解碼得到ambtc壓縮圖像。在此部分，從ambtc壓縮塊中取一對量化值作為例子詳細闡述上述所提的方案。為了簡化過程，參考量化值默認已經(jīng)恢復(fù)，不做詳細說明，部分高均值表、低均值表分別如圖3、圖4所示。

如圖1所示，本實施例編碼的具體步驟如下：

讓和作為要進行編碼的量化值，如圖1所示。接著根據(jù)公式(1)計算得到預(yù)測量化值和且這里通過密鑰k＝0選擇使用公式(3)計算得到最終的預(yù)測值和

預(yù)測誤差值可通過和獲得，其中：

然后根據(jù)公式(4)將所有的誤差值分類八類，并進行編碼得到的編碼為的編碼為統(tǒng)計每個區(qū)域誤差值的概率和，構(gòu)建每個分區(qū)的霍夫曼編碼

根據(jù)誤差值和分別得到其對應(yīng)的分區(qū)編碼和連接分區(qū)霍夫曼編碼和誤差值編碼得到量化值的最終編碼同理，可以得到量化值的最終編碼

如圖2所示，本實施例解碼的具體步驟如下：

為了恢復(fù)量化值和首先根據(jù)參考量化值和公式(1)計算得到預(yù)測量化值和再通過密鑰k＝0選擇使用公式(3)計算得到最終的預(yù)測值和

從中分別讀取與分區(qū)信息霍夫曼編碼同等長度的比特,當我們讀取到時，根據(jù)公式(4)可以判斷當前量化值的誤差值屬于區(qū)域area1，然后讀取的剩余比特，根據(jù)公式(4)得到量化值的誤差值同理我們也可以到量化值的誤差值最后根據(jù)(5)，計算得到和

經(jīng)本發(fā)明壓縮后，圖像以比特流的形式發(fā)送給接收者，但其編碼長度得到有效地縮減，因此在傳播和存儲中所占資源也有效地減少。

為了進一步表明本發(fā)明的優(yōu)越性，表現(xiàn)出本發(fā)明的壓縮效率，表1列出了標準測試圖ambtc壓縮圖像及本發(fā)明方法解碼后圖像與原始圖像間的峰值信噪比psnr和圖像壓縮后及原始ambtc圖像的比特率，實驗中塊大小均為4×4。峰值信噪比為圖像視覺質(zhì)量的評價指標，圖像的比特率是指存儲每個像素所需要的位數(shù)。

表1：測試圖壓縮后psnr及比特率

從表1可以看出，本發(fā)明壓縮方法壓縮、解碼后的圖與原始圖像的峰值信噪比psnr是和ambtc圖像完全一致的，但是其圖像比特率有明顯降低。所提本發(fā)明壓縮方法是基于ambtc的簡單高效快速圖像壓縮方法，且對于圖像有較好的壓縮效果，并能保持與ambtc壓縮圖像相同的圖像質(zhì)量，在ambtc壓縮圖像基礎(chǔ)上再次壓縮7％到16％。

實施例2：

對ucid圖像集使用本發(fā)明中的方法進行壓縮，塊大小均為4×4，計算1338張測試圖的比特率，得到如圖5所示的比特率散點圖。在采用塊大小為4×4的情況下，使用ambtc技術(shù)壓縮圖像，得到的圖像比特率均為2bpp，而使用本發(fā)明方法對圖像進行壓縮，從圖5可清楚看到1338張測試圖像的比特率均低于2bpp，圖5中直線標明其平均比特率為1.73bpp，說明同等圖像質(zhì)量下，本發(fā)明方法可以實現(xiàn)比現(xiàn)有ambtc更高的壓縮效率，具有很好的實用價值。

綜上所述，通過兩個實施例可以看出，本發(fā)明在ambtc壓縮的基礎(chǔ)上進一步彌補ambtc技術(shù)的不足，通過本發(fā)明使得圖像冗余性減少，壓縮比例進一步提高，采用編碼的方法對ambtc壓縮技術(shù)產(chǎn)生的高、低均值做處理，極大的提高圖像壓縮比例。