JPEG2000新型码率控制算法及其DSP实现

提出了一种新的基于JPEG2000压缩算法的码率控制算法,使得JPEG2000标准的压缩编码效率得到较大范围的提升。它在渐进过程截断算法的基础上,结合逐层位平面截断算法,减少了冗余的编码量和算法复杂度,同时经过大量测试,该算法的PSNR值比JPEG2000标准压缩算法略低0.05~0.1 dB。     

JPEG2000小波域隐写算法

针对JPEG2000基本压缩编码系统,提出一种基于冗余估算的小波域隐写算法(RE-WDS)。利用JPEG2000标准扩展部分中规定的对量化前小波系数的非线性处理方法,以及人眼的亮度敏感性特点,对每个小波系数的量化冗余进行估算,做到隐写算法与人眼掩蔽特性紧密结合。通过自适应地选择嵌入点并对嵌入强度进行调整,来提高压缩图像的信息隐藏容量,仿真实验证明了算法的可行性和有效性。     

HD Photo的码率控制算法研究

HD Photo是微软公司开发的一种新颖的静止图像压缩算法和文件格式,并已通过JPEG组织提案,代号为JPEG XR,有望成为新的国际图像标准,其压缩性能堪比JPEG2000,计算复杂度却要低得多.然而,在目前公开的支持HD Photo的软件中,尚无一提供精确码率控制的功能.鉴于此,根据HD Photo格式的特性,提出了一种有效的基于二次R-D模型和线性回归预测的码率控制算法.实验证明,该算法能精确地控制图像的压缩大小,并且使图像质量接近于现有的DPK软件.     

率失真优化的压缩感知图像编码

针对基于压缩感知的图像编码系统,分析了系统中编码参数和码率以及失真的关系,在此基础上提出了基于压缩感知的图像编码系统的码率-失真模型.根据所提模型设计了率失真优化的压缩感知图像编码算法.在给定码率的条件下,优化编码参数,使得编码器失真最小.算法在Matlab的编码平台上进行了仿真和实验,结果证明提出的码率-失真模型能够很好地拟合实际率失真曲线,并且基于该模型的率失真优化算法有效的提高了压缩感知图像编码系统的性能.     

结合视觉感知的对象基嵌入式图像编码中的码率控制方法

结合人眼视觉感知特性,提出一种面向对象基嵌入式编码的码率控制算法.首先结合人眼视觉感知特性估计各对象的重要性并确定其编码优先级;然后依据优先级对视觉对象进行位平面建模和熵编码,得到各自独立的码流;最后基于率失真优化理论在给定码率下对对象码流进行优化截取和重装.仿真实验结果表明,所提算法可以对不同重要对象进行差异化编码和传输,与基于PCRD算法的码率控制方法相比,新算法能提高重构图像的整体视觉效果     

基于图像内容分析与特征提取的文档抓图压缩算法

针对通用的有损压缩算法进行文档抓图压缩时存在的缺点,提出了一种面向文档抓图的实用、高效压缩算法。算法基于图像内容的分析和图像特征的提取,结合灰度变换与行程编码-RLE(Run-Length Encoding)思想,对图像和文字采用不同的压缩策略,保证压缩质量的同时提高了压缩倍率。实验结果证明了在同等压缩倍率下,该算法的压缩效果远强于JPEG和JPEG2000。     

一种结合人眼对比度感知特性的彩色图像压缩算法

为了使图像压缩后的效果更加符合人眼感知特性,提出了一种结合人眼对比度敏感视觉特性的图像压缩算法。算法首先结合视觉特性和图像变换域频谱系数特征,提出一种图像的角频率的计算方法,并依据计算的角频率提出一种人眼觉察图像最小误差阈值的计算方法;然后以此阈值作为量化步长,提出一种图像变换域频谱系数的量化方法;最后采用霍夫曼编码算法进行编解码,实现图像的压缩。并对三幅彩色图像进行了仿真实验,结果表明:与JPEG技术相比,三幅彩色图和各分量图的平均压缩比、PSNR和SSIM依次提高了10.4807%、6.9879%和2.6494%。表明提出的结合人眼视觉特性的图像压缩算法是一种较好的、有实用价值的压缩算法。     

结构信息最优的静止图像压缩算法研究

JPEG2000是基于小波变换的新一代静止图像压缩标准,与以往的压缩标准相比,其具有很多优点。但是JPEG2000以MSE作为图像失真评价标准,而MSE不能很好的符合人眼主观评分,进而很大地影响了JPEG2000的压缩性能。该文在JPEG2000标准框架下,提出了以结构相似度作为失真评价标准的静止图像压缩算法(SJPEG2000)。该算法以系数对图像结构信息贡献量的大小作为准则来截取码流,使压缩后的图像尽量保存原图像的结构信息。实验结果表明,该算法压缩得到的图像很好地保留了图像结构信息,压缩图像的主观质量得到提高,结构相似度值较原JPEG2000也有一定提高。     

一种基于人眼对比度敏感视觉特性的图像自适应量化方法

为了提高图像的压缩比和压缩质量,结合人眼对比度敏感视觉特性和图像变换域频谱特征,该文提出一种自适应量化表的构建方法。并将该表代替JPEG中的量化表,且按照JPEG的编码算法对3幅不同的彩色图像进行了压缩仿真实验验证,同时与JPEG压缩作对比分析。实验结果表明:与JPEG压缩方法相比,在相同的压缩比下,采用自适应量化压缩后,3幅解压彩色图像的SSIM和PSNR值分别平均提高了1.67%和4.96%。表明该文提出的结合人眼视觉特性的自适应量化是一种较好的、有实用价值的量化方法。     

基于帧间相关性的Motion JPEG2000的码率控制算法

基于图像序列的前后帧之间存在的相关性,提出了恒定码率编码时一种高效的Motion JPEG2000码率控制算法,有效地减少了需编码的编码通道数和熵编码的计算冗余,提高了编码速度,降低了存储资源占用。实验结果表明,当码率1.2bpp时,测试序列需编码的编码通道数比PCRD算法平均减少了约52.3%,而峰值信噪比（PSNR）平均仅降低了0.0553dB。     

Perceptual Color Image Coding With JPEG2000

A perceptual color image coder (PCIC) is presented for the $YC_{b}C_{r}$ color space within the framework of JPEG2000. This coder employs a vision model based perceptual distortion metric (PDM) to approximate perceived error for rate-distortion (R-D) optimization in order to maximize the visual quality of coded images. The vision model employed in the PCIC is structurally based on an existing monochromatic multichannel vision model, which is extended for color image coding. Subjective tests with 30 viewers show that the PCIC provides superior picture quality at low to intermediate bitrates in comparison with a JPEG2000 compliant coder employing the mean squared error (MSE) and the visual distortion metric (Cvis) as distortion measures, respectively.      

JPEG2000 encoding with perceptual distortion control.

In this paper, a new encoding approach is proposed to control the JPEG2000 encoding in order to reach a desired perceptual quality. The new method is based on a vision model that incorporates various masking effects of human visual perception and a perceptual distortion metric that takes spatial and spectral summation of individual quantization errors into account. Compared with the conventional rate-based distortion minimization JPEG2000 encoding, the new method provides a way to generate consistent quality images at a lower bit rate.     

基于像素失真耦合边缘特征融合的无参考质量评价

为了适应多种类型的模糊图像进行质量评价,提高评价模型对图像模糊和振铃的洞察能力,提出了一种像素失真与边缘特征融合的无参考质量评价算法.首先,根据像素失真理论,计算图像像素的标准差和绝对差分值,提取图像的像素特征;然后,计算图像水平和垂直方向的过零率,并利用边缘保持滤波器对图像边缘信息进行测量,精确提取图像的边缘特征;最后,利用提取的像素特征和边缘特征,定义特征融合函数,并引入粒子群优化(PSO)对融合函数参数进行优化,提高对图像模糊和振铃的洞察能力,根据融合特征构建图像质量评价模型.与当前无参考质量评价算法比较,所提算法能够有效地对JPEG(Joint Photographic Experts Group)、JPEG2000(Joint Photographic Experts Group 2000)、模糊等失真图像进行质量评价,评价指标CC(Correlation Coefficient)与SROCC(Spearman Rank-order Correlation Coefficient)达0.9477和0.9153.该算法与主观评价方法具有较好的一致性,能够较好地适用于多种类型的失真图像评价.     

基于结构信息和像素失真的客观图像质量评价

为了度量多种失真类型的图像质量,根据人类视觉系统(HVS)对图像空域结构信息高度敏感和任一类型的失真都会产生像素失真理论,提出一种基于结构信息和像素失真的无参考的质量评价方法.该方法利用色彩信息提取能够表征图像结构信息的视觉内容结构图,并加权像素失真来度量图像质量,同时对部分失真类型进行修正.该方法不涉及任何参数设置也无需训练过程.实验结果表明,该方法能够较好地评价白噪声、JPEG压缩、高斯模糊、JPEG2000压缩和FastFading等失真图像的质量,并与主观评价方法有较好的一致性.     

Supervised‐learning‐based algorithm for color image compression

A correlation exists between luminance samples and chrominance samples of a color image. It is beneficial to exploit such interchannel redundancy for color image compression. We propose an algorithm that predicts chrominance components Cb and Cr from the luminance component Y. The prediction model is trained by supervised learning with Laplacian‐regularized least squares to minimize the total prediction error. Kernel principal component analysis mapping, which reduces computational complexity, is implemented on the same point set at both the encoder and decoder to ensure that predictions are identical at both the ends without signaling extra location information. In addition, chrominance subsampling and entropy coding for model parameters are adopted to further reduce the bit rate. Finally, luminance information and model parameters are stored for image reconstruction. Experimental results show the performance superiority of the proposed algorithm over its predecessor and JPEG, and even over JPEG‐XR. The compensation version with the chrominance difference of the proposed algorithm performs close to and even better than JPEG2000 in some cases.     

Joint source/channel coding for image transmission with JPEG2000 over memoryless channels.

The high compression efficiency and various features provided by JPEG2000 make it attractive for image transmission purposes. A novel joint source/channel coding scheme tailored for JPEG2000 is proposed in this paper to minimize the end-to-end image distortion within a given total transmission rate through memoryless channels. It provides unequal error protection by combining the forward error correction capability from channel codes and the error detection/localization functionality from JPEG2000 in an effective way. The proposed scheme generates quality scalable and error-resilient codestreams. It gives competitive performance with other existing schemes for JPEG2000 in the matched channel condition case and provides more graceful quality degradation for mismatched cases. Furthermore, both fixed-length source packets and fixed-length channel packets can be efficiently formed with the same algorithm.     

基于ADV202的遥感图像实时压缩系统设计

提出了以JPEG2000图像压缩标准作为压缩算法,采用JPEG2000专用编解码芯片ADV202来实现遥感图像实时压缩系统的方案.该方案可以满足遥感图像压缩系统对实时性、低失真以及高压缩比的要求.测试结果表明,该系统工作稳定可靠,能够满足遥感图像压缩系统实时性的要求,图像压缩效果令人满意.     

JPEG2000码率控制算法的改进

针对在低码率时，脚2000编码中存在大量计算冗余，提出一种快速有效算法，该算法通过查表法快速估计斜率值并找到最佳截断点，这样不仅避免了斜率值的浮点除法运算，而且在低码率时，大量码块编码过程被丢弃，因此使EBCOT中层1编码的计算量大大减少。实验结果表明，该算法比PCRD算法的编码时间及存储器开销都大幅度下降，而重构图像质量相当。     

JPEG2000实时截断码率控制新算法及其VLSI结构设计

提出一种实时编码实时截断的码率控制算法.它根据已分解的小波子带内码块有效位平面数来预测未分解的小波子带内码块有效位平面数,并根据编码通道数和小波/量化权系数为当前编码码块分配码率.并提出一种JPEG2000编码实时截断,两级码率控制的编码体系结构.第一级采用本文提出的算法实时截断码流和编码通道.第二级在低码率下采用JPEG2000标准的PCRD优化算法搜索精确的分层截断点.在最优分层截断之前多数码流和编码通道被预先截断,存储器损耗小,实时性高.低码率下,图像质量跟JPEG2000标准一致.