基于YCoCg/YCoCg-R-SPIHT的彩色图像无损压缩算法

2012-08-15 12:35毕馨文
吉林广播电视大学学报 2012年12期
关键词:压缩算法末尾链表

毕馨文

(北华大学信息技术学院,吉林市 132000)

一、引言

随着图像质量及数量需求的增加,图像压缩技术的研究势在必行。小波分析应用于图像压缩后得到比余弦变换更好的压缩效果[1-2]。对于小波域系数[3]进行有效的编码可以进一步提高压缩效率 [4-7]。本文研究了YCoCg/YCoCg-R变换与SPIHT算法集合的图像压缩算法,压缩结果得到了提升。

二、YCoCg/YCoCg-R变换

(一)YCoCg变换

在日内瓦会议上,第一次提出了YCoCg色彩空间,即YCoCg变换。这次会议不但提出了YCoCg色彩空间的基本算法表达,同时讨论了YCoCg色彩空间到RGB色彩空间的转化原理以及逆运算。

YCoCg色彩空间变换的定义为:

YCoCg色彩空间逆变换为:

(二)YCoCg-R变换

YCoCg-R已经特性非常相似YCoCg的,它只较小的改动了YCoCg变换引子,即YCoCg变换中矩阵可以表示为4个数学表达式的形式才能得到色彩分量。同样,在逆变换,我们会分裂4次得到最后结果。产生的颜色数据需要两个以上的精度才能完全表示出来。YCoCg–R又进一步对YCoCg变换进行了修改,使YCoCg–R产生具有相同的动态范围Y分量,只需要1位动态范围即可得到数据。

公式可表达为:

三、SPIHT编码算法

(一)SPIHT算法具体符号规定

O(i,j)表示节点(i,j)所有孩子坐标的集合。即:O(i,j)={(2i,2j),(2i,2j+1),(2i+1,2j),(2i+1,2j+1)}。

D(i,j)表示节点(i,j)所有后代坐标的集合。

H表示小波变换最大尺度的变换系数坐标的集合,既LLJ,HLJ,LHJ,HHJ。

L(i,j)表示 L(i,j)=D(i,j)-O(i,j)。

三种链表表示:

不重要集合链表(LIS),不重要像素链表(LIP),重要像素链表(LSP),在 LSP、LIP 中,(i,j)表示单个像素,LIS中(i,j)代表集合 L(i,j)或 D(i,j)。为了区分这两种集合的类型,如果是D(i,j)称LIS的表值为A型,如果是L(i,j)称 LIS的表值为 B 型。

(二)SPIHT具体实现过程

1.初始化:

2.排序过程:

(1)对每一(i,j)∈LIP,作

1)输出Sn(i,j);

2)若Sn(i,j)=1,将移入LSP,并输出c(i,j)的符号;

(2)对每一(i,j)∈LIS,作

1)若为A型值,则

①输出Sn(D(i,j));

②若Sn(D(i,j))=1,则对每一(k,l)∈O(i,j),作:

·输出Sn(k,l);

·若Sn(k,l)=1,将(k,l)送入LSP并输出其符号;

·若Sn(k,l)=0,将(k,l)送入LIP末尾;

③若 L(i,j)≠ø,将(k,l)移到 LIS 的末尾,作为 B型值;否则,将(i,j)从LIS中删除。

2)若为B型值,则

①输出Sn(L(i,j));

②若Sn(L(i,j))=1,则

·对每一(k,l)∈O(i,j)加到 LIS 的末尾,作为A型值;

·将(i,j)从LIS中删除。

(3)细化过程:对每一(i,j)∈LSP(不包括最近一次分裂过程产生的),输出|Ci,j|的第 n 个最重要的位;

(4)量化步长刷新:n=n-1;返回2)。

四、实验结果及结论

为了说明本算法的有效性,本文通过对12幅彩色国际标准测试图像的 JP2、RAR、ZIP、PNG、TGA、PCX、TIF几种格式无损图像压缩算法进行了对比,平均无压缩比分别比上述算法分别得到了提高,见表1。可见本文算法可以有效地去除冗余,使压缩编码的效率更高。(SPIHT+YCoCg)分别提高了 8%、19%、62%、62%、38%、66%、36%。(SPIHT+YCoCg-R)分别提高了-1%、11%、60%、60%、33%、52%、29%。

表1 12幅彩色国际标准测试图像压缩实验对比结果

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[1]TasaiMJ,Villasenor T D,Chen F.Stack-run image coding[J].IEEE Transactions on Circuits System Video Technology,1996,6(5):519-521.

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