主流静止图像压缩标准精选课件.ppt

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1、关于主流静止图像压缩标准第一页,本课件共有55页2内容:1.为什么需要新图像压缩标准?2.JPEG20003.例子4.小结第二页,本课件共有55页3为什么需要新图像压缩标准?低比特率压缩:高压缩比(对细节丰富的图像比特率低于0.25bpp,即压缩比大于64)时,JPEG算法引起的失真太大,让人不能接受无损压缩和有损压缩:需要在同一个码流中既能提供有损压缩,也能提供无损压缩超大图像:不分片的话,JPEG不能压缩大于 64x64K的图像.第三页,本课件共有55页4为什么需要新图像压缩标准?(续)单解压缩架构:JPEG 有44中模式,许多都跟应用有关,大部分JPEG解码器都用不着.噪声环境下传输:在

2、传输过程中遭受比特错误时,JPEG解压图像质量会显著下降.计算机生成的图形:JPEG是针对自然图像优化的,在计算机图形上表现不好.复合文档:JPEG 不能压缩二值(文本)图像.第四页,本课件共有55页5JPEG2000 目标在一个统一的架构下,编码标准可以 用于多种类型的静止图像(灰阶,彩色,.)用于具有不同特性的图像(自然图像,科学图像,)用于不同成像模型(客户/服务器,实时图像,)该编码标准的设计目标:低比特率应用中,率失真性能和主观图像质量优于已有的标准.第五页,本课件共有55页6JPEG2000 编码器解码器框图第六页,本课件共有55页7JPEG2000 概述源图像分解成分量(最多25

3、6个)图像分量(可选)分成矩形瓦片.分量瓦片是原始图像和重构图像的基本单元.小波变换应用到每个分量瓦片上.分量瓦片分解成不同的分辨率层级.分解级由系数子带组成,描述了分量瓦片的频率局域特性,而不是整个分量图像的特性.各个子带系数量化后,重组成码块的矩形数组.第七页,本课件共有55页8JPEG2000 概述(续)对一个码块中系数的位平面(即码块内的所有系数具有相同显著性的比特)进行熵编码.特定的兴趣区域可以比背景高的重构质量编码,即支持ROI编码.允许向编码比特流中加入一些标记以便容错恢复.码流起始处有主导头,用来有描述原始图像、各种分解和编码样式以便使用想要的分辨率、保真度、ROI区域和其他特

4、性定位、提取、解码和重构图像第八页,本课件共有55页9预处理1.图像分片:图像所需的内存可能会远远超出编解码器所能提供的内存空间原始图像划分为空间上不重叠的矩形块(瓦片)可以独立压缩2.DC电平平移:编解码器期望其输入样本数据的规范动态范围的中心点接近0,即(0-255-128-128)如果样本值是无符号类型,样本的规范动态范围需要通过从每个样本值减去一个偏移量来调整(2 P-1,P 是分量的精度)第九页,本课件共有55页10预处理 分片所有的操作,包括分量混合,小波变换,量化和熵编码都是以图像瓦片为单位独立进行的.分片对图像质量的影响反映在主观和客观两方面较小的分片会引起更多的片间视觉硬伤第

5、十页,本课件共有55页11预处理(续)3.3.分量变换分量变换:把数据从RGB 映射到YCrCb(Y,Cr,Cb有更好的统计独立性,压缩性能更好);用来降低分量间的相关性,提高编码效率.有可逆和不可逆两种.前向可逆分量变换反向可逆分量变换第十一页,本课件共有55页12预处理 分量变换分量变换改进了压缩性能,使得可以采用视觉相关的量化方法:不可逆分量变换(ICT):浮点数Floating point与不可逆小波变换(浮点9/7小波)一起使用可逆分量变换(RCT):整数逼近Integer approximation与可逆小波变换(整数5/3小波)一起使用第十二页,本课件共有55页13ICT(例子)

6、第十三页,本课件共有55页14小波变换浮点9/7 小波滤波器用于有损压缩低比特率下性能好高实现复杂度,尤其是硬件实现整数5/3小波滤波器用于无损压缩整数算术,实现复杂度低对行列采用高通滤波器和低通滤波器进行滤波,然后以2为因子下采样(维持采样率).把瓦片划分为子带.单个瓦片相关的所有信息(索引,位置,辖区等)集中到一起放入一个名为包的连续数据流中.第十四页,本课件共有55页15码块,辖区和包第十五页,本课件共有55页16小波变换 Two filtering modes两种滤波模式:Convolution based基于卷积:对两个滤波器模板和一维信号执行一系列的点积.Lifting based

7、基于提升:.顺序执行简单的滤波运算,信号的奇数号样本值被偶数号样本值的加权和所更新,反之亦然,这个过程交替进行.Lossless 1D DWT=1.586,=0.052,=0.882,=0.443,K=1.230Lossy 1D DWT P 和 U 代表预测和更新.第十六页,本课件共有55页17小波变换Symmetric extension对称延拓:为保证信号两个边界进行正常的滤波运算,对边界上已有的信号样本进行延拓,使得该样本在空间上与滤波器模板的系数对应第十七页,本课件共有55页18DWT(例子)JPEG2000 采用多级离散小波变换.支持0到32级.对自然图像来说,一般使用4到8级DWT

8、变换就足够了.第十八页,本课件共有55页19量化 使用带死区的均匀量化器对小波系数进行量化.对每个子带b,一个基本量化步长b用来量化该子带的所有系数:Example:假定量化步长为10 而编码器输入值为21.82,那么量化索引值可如下确定:第十九页,本课件共有55页20系数比特建模应用二维离散变换产生了不同的子带,每个子带关联了若干小波系数.子带内这些系数被重组为矩形块,称为码块.第二十页,本课件共有55页21系数比特建模(续)从MSBP(最高位平面)到LSBP(最低位平面),对码块逐个位平面进行编码(若某些MSB位平面不含1,则至少含一个1的位平面设为顶层位平面,被跳过的位平面个数会编码到导

9、头中)3651=MSB-planeLSB-plane第二十一页,本课件共有55页22系数比特建模(续)对码块中的每个位平面,采用一种特殊的码块扫描模式进行三轮编码通道扫描.第二十二页,本课件共有55页233 轮通道扫描位平面的每个系数比特只在三个编码通道中的一个进行编码:1.显著性传播通道 2.幅值细化通道 3.清除通道第二十三页,本课件共有55页243 轮通道扫描1.显著性传播通道:若某比特是非显著的(=0),而其八个邻居中至少有一个是显著的(=1),就编码该比特.若该比特此时是1,其显著性标志置1,而符号位被编码.编码是由MQ编码器完成的,它是一种低复杂度的熵编码器.2.幅值细化通道:编码

10、已是显著的且在显著性传播通道没被编码的那些样本值.3.清除通道:编码那些被前两个通道忽略掉的比特(非显著性比特).是MSB位平面的首个编码通道.第二十四页,本课件共有55页25质量层组织从每个码块得到的比特流组织到质量层中.质量层是一个瓦片的某些连续位平面编码通道的集合.每个码块都能为一个质量层贡献数量不定的编码通道,但并非所有的编码通道分配到一个质量层.图像质量随着解码质量层的数量增加而提高.第二十五页,本课件共有55页26比特率控制码率控制 是为达到目标比特率而适时截断码流的过程.整个图像压缩完成后,后处理过程检索所有的压缩块,确定每个块的嵌入式比特流应该截短到何种程度才能获得设定的目标比

11、特率.理想的截断策略是在达到目标比特率时失真度最小.各个码块的压缩是独立进行的,因此可以使用任何比特率截断策略.第二十六页,本课件共有55页27比特流组织比特流组织过程中,来自特定位平面编码通道的压缩数据打包放进比特流中.接着,形成的这些包以一种顺序方式被复接到一起,形成码流.编码每个辖区生成一个包,这个包可能是空包.包由包头和压缩数据组成.第二十七页,本课件共有55页28比特流组织第二十八页,本课件共有55页29比特流组织(续)有5种方法来安排包的顺序,称为渐进性,这里的位置指的是辖区号:质量质量:质量层,分辨率,分量,位置分辨率分辨率 1:分辨率,质量层,分量,位置分辨率分辨率 2:分辨率

12、,位置,分量,质量层位置位置:位置,分量,分辨率,质量层分量分量:分量,位置,分辨率,质量层排序是按照重要性从高到低进行的.码流中的渐进顺序任意修改也是可能的.第二十九页,本课件共有55页30码流组织(示意图)第三十页,本课件共有55页31解码(解压缩)解码基本上是编码的反过程:解码器按照导头中声明的进度顺序解析接收码流.包中的系数接着被解码和反量化,然后是进行ICT逆变换在不可逆变换压缩的情况下,解压缩导致数据的丢失,重构图像与原始图像不会完全相同.第三十一页,本课件共有55页32新特性:与以前的压缩算法相比,JPEG2000有哪些新新特性?1.一次一次压缩,多方式解多方式解压缩2.感感兴趣

13、趣区区域域编码3.渐进性性4.容容错性性第三十二页,本课件共有55页33JPEG2000 应用领域第三十三页,本课件共有55页34一次压缩,多方式解压就JPEG2000算法而言,压缩器决定了可用的最高分辨率和最好图像质量.只解压图像的某个区域或者某个分量(如彩色图像的灰阶分量)实现随机访问也是可能的.这可通过改变图像质量和分辨率来实现.任何情况下都可以只定位、提取和解压所要图像产品对应的数据而不用解压整个图像.第三十四页,本课件共有55页35感兴趣区编码(ROI)ROI编码就是部分图像区域以高于其余部分(背景)的质量进行编码.并且跟ROI相关的信息会放在背景信息之前.2种方法:缩放法和最大平移

14、法第三十五页,本课件共有55页36感兴趣区编码(ROI)缩放法 1.计算小波变换2.推导ROI模板,标示ROI重构(最多无损重构)所需的系数集3.量化小波系数4.位于ROI区域之外的系数缩小一个特定的倍数5.得到的系数逐步进行熵编码(先编码MSB位平面)6.ROI的缩放值和坐标加入到码流之中.第三十六页,本课件共有55页37感兴趣区编码(ROI)最大平移法最大平移法先生成ROI模板(位图)描述哪些量化的变换系数需要以较好的质量编码.ROI模板之外的量化变换系数(背景系数)缩小,使得跟ROI有关的比特放在了较高的位平面并在背景编码之前编码.选择缩放值S:S max(Mb),这里Mb 是背景系数缩

15、小之后当前分量所有码块所有背景系数中的最大幅值所包含的位平面的个数,所有移位后的ROI系数的LSB都在背景系数的MSB(非零)之上.优点:ROI形状可以是任意的,解码器无需知晓形状信息.第三十七页,本课件共有55页38ROI 例子原始图像,指定了ROI解压后图像,ROI完全恢复第三十八页,本课件共有55页39可伸缩性和比特流解析可伸缩性的2种重要模式:分辨率/空间质量(SNR)比特流解析空间伸缩性和质量伸缩性的组合.先按空间伸缩性渐进到给定的分辨率层次,然后在更高的层次上改变为按照SNR渐进.第三十九页,本课件共有55页40分辨率可伸缩性第四十页,本课件共有55页41分辨率可伸缩性第四十一页,

16、本课件共有55页42分辨率可伸缩性第四十二页,本课件共有55页43分辨率伸缩性第四十三页,本课件共有55页44质量可伸缩性第四十四页,本课件共有55页45质量可伸缩性第四十五页,本课件共有55页46质量可伸缩性第四十六页,本课件共有55页47容错性数据错误的影响数据错误的影响:1.错误在包数据体中:某些码块的算术编码数据损坏=严重失真.2.错误在包数据头中:可能解出错误的数据体长度,码块数据可能分给了错误的码块=整个失去同步.3.字节缺失(比如网络包丢失):包数据头错误和数据体错误的复合第四十七页,本课件共有55页48码块数据的保护1.段符号Segmentation symbols:每个位平面

17、编码结束时加入特定的符号序列.如果解码得到的序列有错,那么可以断定发生了错误,至少最近的位平面被损坏了.2.Regular predictable termination常规可预测终止:使用一种特殊的算法(可预测终止)在每个编码通道结束时终止算术编码器.解码器重复这种终止处理,如果在末端没有找到相同的无用比特,错误就可能发生在最近的编码通道(至少是这样).3.同时混用两种机制,不过会轻微降低压缩效率.第四十八页,本课件共有55页49包头的保护1.SOP 重同步标记:可在每个包之前加上带序列索引的SOP标记.如果包头之前没有找到带正确序列索引的SOP标记,那么就可以确定发生了错误.在这种情况下,

18、在码流中搜索下一个未损坏的包并继续解码过程.2.PPM/PPT 标记:包头内容可以移到码流的主导头或标题头中,并通过具有较低错误率的信道传输.3.辖区Precincts:限制包头错误影响较小的图像区域.第四十九页,本课件共有55页50容错(续)第五十页,本课件共有55页51例子Reconstructed images compressed at 0.25 bpp by means of (a)JPEG and(b)JPEG2000第五十一页,本课件共有55页52例子Reconstructed images compressed at 0.125 bpp by means of (a)JPEG

19、and(b)JPEG2000第五十二页,本课件共有55页53例子JPEG 2000(1.83 KB)JPEG 2000(1.83 KB)Original(979 KB)Original(979 KB)JPEG(6.21 KB)JPEG(6.21 KB)第五十三页,本课件共有55页54小结:优势:无损和有损压缩,更好的图像恢复质量和更高的压缩比,以多种分辨率查看文件,使用ROI功能能更细致地查看图像的某个区域.JPEG2000 使用小波技术来压缩图像(图像压缩效率更高).JPEG2000对有损压缩使用一种小波变换,而对无损压缩使用另一种小波变换.应用广泛,包括互联网、医学图像数字化.总体说来,JPEG 2000 比上一代图像压缩算法有很大的改进,成为新一代的图像压缩标准.第五十四页,本课件共有55页12/9/2022感谢大家观看第五十五页,本课件共有55页

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