文摘

压缩是一个重要的过程,减少信息通过减少的比特数;这个过程是需要上传图片、音频、视频、存储服务和电视传播。本文图像按压损失这一行动将显示一些常见的模式。压缩过程使用不同的数学方程,有不同的方法和效率,所以一些常见数学方法为每个风格提出了考虑每种方法的优缺点。在这篇文章中,它是证明有一个质量改进应用各向异性插值边缘增强的能力满足分散数据的传播过程,从而导致更快的压缩由于关心质量最优,而不是快速算法。这些模式的测试图像显示差异的图像分辨率压缩系数增加时,使用三种类型的图像压缩方法,结果证明是一个明确的优势在使用“偏微分方程(PDE)”。

1。介绍

压缩是高性能的数字图像处理的一个重要领域,有标准的方法来减少图像的信息。压缩允许将多个图像存储在一个地方,加速的转移从一个介质转移到另一个图像,或缩短图像上传时间上网1),但一些障碍发生由于压缩,压缩操作的问题所在的损失部分信息的压缩因子的增加;时,减少信息增加下载速度的大小以及传输速度,这减少了纯洁的形象,有时失真,所以最好的方法应该被用来保护在压缩图像质量。几种不同的方法压缩图像之后,根据压缩的目的和方法2]。“JPEG(联合摄影专家组),“GIF”(图形交换格式),和“PNG”(便携式网络图形)文件主要用于互联网的使用,而使用GIF图像和动画。在压缩图像,在大多数情况下,少量的数据丢失,美国是不可见的,所以当压缩图像,主要是注意承受的数据量可能会丢失,和位图的分辨率(未压缩的)通常是24位/形象元素和图像分辨率( 比特)你需要2.3 MB,因此大多数格式使用一些压缩方法来减少内存使用量。(1- - - - - -3JPEG 2000标准,在很大程度上依赖于离散波长变换(DWT)而不是DCT转换,提供更好的质量比高压缩的JPEG格式的水平,和PDE选择边缘增强传播(EED)使用扩散张量,柔滑的对手而防止平滑。

图像压缩的一个特征是图像信息的一部分的损失由于压缩和解压缩算法,但这并不极大地影响人类的视觉注意到细微差异的限制,如动画电影中不注意他们的顺序3]。

有损图像压缩方法的开发人员和用户需要一个标准的度量方法来衡量质量的重建图像与原始图像相比,所选图像的标准价值就越高。这个值系统应该产生无因次小数字,这些数字不应该敏感图像重建的变化。一个常见的规模用于此目的是PSNR(峰值信噪比)。(1,2]

有很多研究和文章图像和信息压缩过程,但其中大部分处理的一种方法,讨论它与声明,每种类型的优点和缺点;这些文章可以受益于先前的经验达到持续改进,允许足够的压力减少的规模尽可能多的信息,同时保留其原始大小自然precompress,从这些文章3]和[4本专业),和许多其他的文章已经被用来对图像压缩收集尽可能多的信息。在这个研究,综述了几种类型的压缩方法,比较它们之间的性能达到科学成果,有助于增加的速度信息通过减少它的大小,而不影响其质量。

3所示。方法

压缩是数字图像处理的一个重要地区哪里有标准的高性能静态及动态图像的方法。通过各种测试压缩和比较的结果与现有的方法,得出结论,现有的方法不能满足预期的质量;出于这个原因,一个新的压缩应用程序使用不同的方程,经过一系列的实验,观察测试结果改进,质量改进是通过应用插值边改进的各向异性扩散有关。虽然这种各向异性扩散方程的扩散张量最初提出了消除图像的噪声,它将证明比许多其他偏微分方程时需要插入少量的分布数据。本文处理不同的图像压缩方法,概述了不同类型的数学方程的图像压缩和视频信号压缩,压缩的发展过程,导致更少的比特可以与最不可能的损失的信息量。

此外,基于偏微分方程的插值技术进行了分析和结果表明,散射数据的插值与各向异性扩散有特别好的特点。实验表明,对于一个很高程度的压缩,这种方法基于偏微分方程不仅提供了更好的结果比广泛使用的JPEG标准但即使是高度优化的JPEG 2000编解码器。

4所示。理论

图像和视频压缩是指减少图像显示所需的信息。它是通过删除这三个基本的冗余:(我)代码冗余(2)空间和/或时间冗余(图像序列)(3)无关的信息,即。,information that the human eye itself rejects because of imperfections [1,5]

图像压缩技术(编码)减少所需的比特数来表示的图像利用冗余;这是在发射机,反向过程称为减压(解码)应用于压缩数据在接收端获得重建图像如图1。压缩的目标是尽可能地减少碎片的数量,同时保持重建的图像的分辨率和视觉质量尽可能接近原始图像(4,6,7]。


图1
图像压缩的一般框图系统:编码(A)和(b)译码器。

如果 和 表示信息载体单元(位) 原始和编码图像,分别描述的压缩程度,使用的压缩因子,然后压缩率可以表示:

在本例中,值为0.02时表示,图像数据占据了2%的原始大小总结后2%。值大于1意味着压缩比原始图像(4]。

5。图像压缩标准

目前的图像压缩方法是由概念涉及离散余弦变换,如广泛使用的JPEG(联合摄影专家组)在2000年JPEG标准或离散小波变换。(5]

5.1。联合摄影专家组(JPEG)

JPEG图像压缩标准,它是在1992年开发的,接受作为一个国际标准,它使用DCT(离散余弦变换)编码转换的方法。JPEG标准的操作有四种模式:顺序编码,渐进编码、无损编码,和分层编码。顺序编码是一个基本的模型基于DCT(离散余弦变换)变换 块,每个部分的图像编码在一个通过从左到右和从上到下。进步还基于DCT变换编码 块。编码的图像在多个传递迅速获得粗解码图像传输时间很长。基本的JPEG模式是数据丢失模式它使用(DCT),这是无损编码。量化减少了需要传输的比特数系数导致损失。它还使用锯齿形扫描(图2),量化的DCT系数值为0的右下部分矩阵。之字形映射 向量的DCT系数 向量;较小的系数(0)位于结束的向量。(4- - - - - -6]


图2
锯齿形的映射矩阵。
5.1.1。离散余弦变换(DCT)

DCT /其他transfer-coding过程的主要优势是静态计算算法,所以转换的本质都是相同的块可以实时执行,即。,快速生成压缩数据作为输入数据。

DCT应用于 图像的块,结果 块的DCT系数: 在哪里 图像元素的位置吗 , DCT系数的位置吗 为 和 ,和 和 扩展函数的表达式:

逆离散余弦变换返回的数据频率空间域。逆变换同意一个二维相结合的基本波形由团队的DCT系数 (8,9]。

一块的DCT变换 图像元素,等式成立

每一个 块的图像元素可以完全由64基本波形的线性组合表示。的基本波形DCT变换的块大小 图像元素在图所示3。


图3
的基本波形 DCT变换。

逆DCT块 然后图像元素

5.2。JPEG 2000

的正式名称标准ISO / IEC 15444 - 1: 2000。ITU-T推荐BT。T.800还包括JPEG 2000标准,这在很大程度上依赖于DWT和附加功能(元数据,渐进图像传输)。最明显的是去除图像的块边界的可见性与JPEG标准。

JPEG 2000设计用于满足各种应用的要求,例如,互联网,颜色传真、打印、扫描、数码摄影,远程阅读、手机应用、医学成像和数字图书馆。

JPEG 2000是基于DWT数字量化,上下文建模、自适应计算机编码,postcompression速率分配。波分析的主要目的是获取不同近似估计的不同级别的分辨率的图像。

原始图像分解成矩形的瓷砖,人物4,图像必须分成块,因为在某些情况下,图像可能是免费的编码量内存太大,所以独立块压缩当作单独的图像。所有的块都有相同的维数,除了那些在右边和底部边界的图像4- - - - - -6]。


图4
图像分为块。

JPEG 2000有两个主要的缺点,它不连贯地调节总图像(异常值)和它的质量会降低图像颜色深度较低时,如图像,压缩。分析质量和可伸缩性,这个问题是一个主要限制在使用无损压缩的二进制图像;但是在非常高的压缩级别,周边街区的重建图像变得清晰可见。JPEG 2000的另一个问题是它太强烈的算术,这是不利于处理能力有限的数码相机(4,7,10]。

5.2.1。离散小波变换(DWT)

频带是递归地分成两个相等的部分使用八度数字滤波器。的低通滤波器的输出给出了一个粗略的近似信号和高通滤波器给出了信号的细节。该方法中使用的JPEG 2000标准。如果我们添加的光谱尺度函数和小波的频谱 规模(10,11这可以表示一个表达式:

自第一尺度函数取代了一系列小波函数,表达式是适用的:

可以重建信号的正交小波和小波变换系数根据表达式:

如果扩展函数 , 和小波函数 , 正交,那么可以计算离散小波系数与小波离散信号的卷积和扩展功能。低频DWT系数是由信号的卷积和缩放功能根据表达式:

和DWT系数描述细节(高频) - - - - - -th规模、信号和小波函数的卷积得到的表达式:

它可以得出的结论是,规模系数可以根据前面的系数计算规模。 是相对应的权重因子低通数字比例滤波器的特点,和“ “是一个数字高通小波滤波器。在表达式(10)和(11),因素 紧随其后的是2号,表示二次抽样的因素。可以设计一个分解和重建功能有限的持续时间,这是非常适合的简洁描述信号变量的属性。(12- - - - - -14]

6。压缩的偏微分方程(PDE)

当前图像压缩方法是由概念涉及离散余弦变换(如广泛使用的JPEG标准或离散波状的转换(在JPEG 2000)),并将确认的想法还有其他可能性,微分方程可能是有用的(15,16]。

解码是通过使用分散数据及其插值使用一个适当的PDE。选择的偏微分方程是速度。它使用扩散张量,允许平滑的对手而防止平滑。虽然速度是原始和作为一个方法来消除噪声的图,是特别有用的分散数据的插值(4,17]。

图像可以成功地使用二叉树编码。这些二叉树可以用作EED-based编解码器的支柱。然而,让我们最终压缩轮胎,基于偏微分方程与完美的质量。

PDE建模:我们使用拉普拉斯方程的形式: 在哪里 和 在坐标空间独立变量。请注意,没有衍生品 ,拉普拉斯方程必需的先决条件,这样就不会采纳时间的可能性。解决方案是在一个矩形 通过 ,根据模型的边界条件:

的第一行和最后一行实地实验数据;这将导致插入的山峰之间的两个层面来恢复原始网络的属性。解决方案如下: 和常量 , , ,和 是函数的系数,这意味着18,19]

从实验结果推断,使用狄利克雷边界条件确定的价值的边界矩形的顶点。(19]

6.1。EED-Based方法

图像压缩和解压缩方案,依赖于自适应三角与稀释了图像数据的b - tree三重编码(BTTC)是相对简单和允许高效的编码。

有效地存储三角,我们注意到三角形的层次划分导致二叉树编码的结构。我们每个三角形融化在分裂过程中由一个结,而树叶对应的三角形不再分裂。树的存储结构,参观了树和一个执行每个节点存储:1和0的节点有一个分支图5。

(一)
(一)
(b)
(b)
图5
(a)的分离图像到三角地区,(b)对应的二叉树。

速度执行以及稀疏数据的插入器,因为它不依赖于三角但只有在其头部含蓄点,所以优化创建稀疏插值点的步骤和存储的亮度水平。因为三角形的大小减少二叉树的指数水平指数,指数比例也选择阈值。从较小的阈值( )在最差的级别,这是由一个常数因子调整 每级(稳定范围在1.35和1.5之间),这导致 在 的二叉树。

EED-based方法可以做出所有决定把一个大小相等的三角形同时,重算被限制为一个满足每个三角测量的水平。这将导致更快的压缩图像质量损失少,因为它是更重要的是要注意的最佳质量比快速算法。

7所示。实验结果与JPEG,如JPEG2000和速度标准

之间的比较是JPEG和JPEG 2000压缩程序速度,因为它们是压缩方法,运用不同的数学方程方法,插值和后处理的最大值回归256年至32度亮度水平,自适应误差极限参数选择实现压缩方法(0.8和0.2)比特每像素(bpp)。一个测试图像(Samarra-it历史性的尖塔的清真寺,建于9世纪期间,阿巴斯帝国在萨马拉/伊拉克)压缩,测量 像素。图像解码0.8 bpp使用JPEG图像压缩比,JPEG 2000,速度图所示6。

(一)
(一)
(b)
(b)
(c)
(c)
图6
测试图片,从左到右:JPEG, JPEG 2000 (b)和(c)速度(0.8 bpp)。

图像解码图像压缩比为0.2 bpp使用JPEG, JPEG 2000,速度图所示7。

(一)
(一)
(b)
(b)
(c)
(c)
图7
测试图像从左到右:(a) JPEG, JPEG 2000 (b)和(c)速度(0.2 bpp)。它是一个大型的清真寺建于9世纪Al-Mutawakkil,阿巴斯帝国的统治者在萨马拉市/伊拉克。

8。结果与讨论

图像解码0.8使用EEDC bpp图像压缩比,JPEG, JPEG 2000图所示6。从图片可以看出,没有明显退化由于压缩的方法测试;图片质量异常,为图像中的每一个细节都可以在表1的值,我们可以观察到的平均绝对误差(AAE)图像在不同的压缩度。

表1
平均绝对误差值(AAE)与不同程度的图像压缩。

解码图像质量有很大差异在图7;上面所示的图像编码器后,和压缩0.2位/像素使用JPEG, JPEG 2000,速度如图7。我们注意到有实质性差异图像格式的图像,如图7(一)是一个JPEG,用数学方程DCT图像最为严重,因为它不承认细节除了返回图像的初始形状,阻止主导形象扭曲的地方。图像数据7 (b)和7 (c)使用格式(JPEG 2000,速度)包含接近原始图像的细节和比较与先前的模式是可以接受的,因为它们包含最细节,这意味着速度和JPEG 2000比JPEG。

9。结论

压缩图像的过程是至关重要的减少大小的数字信息和降低的比特数,从而确保传输和接收的过程中通过各种数字通信领域的提升,销售团队(手机、互联网、电视广播、形象,等等),但是所有方法的优势失去的部分信息在压缩和解压缩的过程。提出了三种不同的方法。每个方法使用不同的数学方程(PDE, DCT和DWT)。偏微分方程的特征是使用插值特性相关的改善扩散边缘(边缘增强扩散(EED))当需要满足一个非常小的分散数据的数量。的实验表明,高度压缩,一次性偏微分方法给出更好的结果比广泛使用的JPEG标准,也可以超越的质量高度增强的JPEG 2000编解码器。我们希望在即将到来的未来的研究扩大到包括改善视频信号的压缩,这需要努力,因为视频信号表示每秒50 - 60的图像。

数据可用性

所有数据,结果,和表可在搜索清晰详细的方式。可以参考方程以及测试的结果图像和表的研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。