HEVC静态图像压缩与JPEG 2000性能比较与分析

林子明，梁利平

(中国科学院微电子研究所，北京 100029)

HEVC静态图像压缩与JPEG 2000性能比较与分析

林子明，梁利平

(中国科学院微电子研究所，北京 100029)

基于离散小波变换DWT (Discrete Wavelet Transform)的JPEG 2000代表着静态图像的最高水平。HEVC(High Efficiency Video Coding)提出了一个静态图像压缩档次——Main Still Profile，其帧内编码模式采用多种新的算法实现。通过大量实验比较发现，基于HEVC静态图像压缩比JPEG 2000具有更高的压缩效率，将来有望取代JPEG 2000成为新的静态图像压缩标准。

JPEG 2000；HEVC；静态图像压缩

随着图像技术的进步，数据量的急剧增长给数字图像的存储和传输带来了极大的困难。JPEG 2000是国际标准化组织(ISO)在2001年发布的静态图像压缩标准，以离散小波变换(DWT)为核心，可以在低码率条件下提供更高的图像压缩性能。JPEG 2000可以支持有损压缩和无损压缩，实现感兴趣区域(ROI)编码和渐进传输，长期以来代表了静态图像压缩领域的最高水平。

图1 JPEG 2000编解码流程

根据研究，基于H.264帧内编码技术实现静态图像压缩，其性能难以超越JPEG 2000[1]。HEVC是由移动图像专家组MPEG(Moving Picture Experts Group)和国际电信联盟 ITU-T 视频编码专家组VECG(Video Coding Experts Group)联合制定的最新视频编码标准，通过新的算法结构，其性能在H.264/AVC High Profile 的基础上提高了1倍。

2010年4月在德国德累斯顿召开第一次HEVC会议开始对技提案进行收集并在2013年1月正式发布HEVC标准。新标准包含Main profile,Main 10 profile和Main Still Picture profile 三个档次，其中Main Still Picture profile为专门进行静态图像处理的档次，以提供静态图像压缩能力。

本文对JPEG 2000和HEVC的结构和主要算法特点进行介绍和分析，并通过大量实验测试比较两种标准的静态图像压缩能力，得出结论：基于HEVC的静态图像压缩算法较JPEG 2000算法，性能上具有很大的提高，尤其是在高分辨率的情况下，优势更加明显。

1 JPEG 2000

JPEG 2000能够在低码率的条件下提供优质的图像[2]，其主要编解码过程如图1所示。

1.1 前处理

分块(tiling)：将图像分割为片[3]作为离散小波变换的基本单位。

DC电平移位：将数据平移数值，使其成为以0为中心的带有正负号的数据。

色彩空间转换：将图像由RGB空间转换为其他色彩空间。对于失真压缩，采用不可完全回复色彩空间转换(Irreversible Color Transform)，转换至一般的YCbCr空间；对于非失真压缩，采用可完全回复色彩空间转换(Reversible Color Transform)，使用简化后的YCbCr空间。

1.2 离散小波转换(DWT)

小波变换具有对信号进行多分辨率分析和局部分析的特性。通过对图像片(tile)的变换可以获得图像的空间频率特性。进行多级小波分解后的小波系数既包括图像高频信息(边缘)又包括低频信息(平坦区)。在低码率情况下也可以保持相对较高的图像质量。这是离散小波变换独有的优势。解码过程中只需要根据需求解码相应级数的小波系数即可得到不同分辨率的图像。

JPEG 2000系统采用两种小波滤波器：LeGall5/3滤波器和Daubechies9/7滤波器。LeGall5/3滤波器即可以用于有损压缩又可以用于无损压缩，Daubechies9/7滤波器只用于有损压缩。

1.3 熵编码

JPEG 2000系统对量化后的数据进行内嵌区段编码与最佳化(EBCOT)，主要分为3部分。

内嵌区段编码：根据数据的统计特性和重要性的不同，对数据进行分类[4]。

算数编码(Arithmetic Coding)：根据研究[5]，算数编码较变长编码(CAVLC)具有9%～14%的编码效率提升，更接近熵编码的极限。

最佳化：将压缩后的数据根据需求平衡数据量和图像质量，找出最佳分割点，舍弃该点后面的数据，在一定的码流条件下达到最好的图像质量。

2 HEVC

HEVC是JCT-VC发布的最新视频标准，重点解决了之前标准在高清、超高清视频应用中产生的宏块数量爆炸问题。HEVC采用了一系列新的算法和结构，使得其性能在H.264 High Profile的基础上提高了一倍，更适用于高清、超高清应用。在HEVC编码算法中，利用可变块大小的帧内预测，减少图像内部空间方向冗余。除了帧内预测，编码器还包括变换编码、量化和熵编码等模块。变换编码对空间预测所得残差变换集中，量化用来去除人眼不敏感的冗余的编码系数，熵编码对量化系数进行无损压缩，去除统计冗余。编码效率提高的主要原因在于预测方向的增加，从而允许不同方向结构高精度的重建[6]。

2.1 RQT

作为新一代视频编码标准，HEVC仍采用预测加变换的混合编码框架。HEVC中编码单元大小从4×4到到 64×64，适用于高分辨率图像压缩。

RQT 是一种自适应变换技术，属于对H.264/AVC中 Adaptive Block-size Transform技术的扩展。帧间编码情况下，允许变换块的大小根据运动补偿块的大小自适应的调整；帧内编码时，变换块大小需要根据帧内预测残差信息自适应的调整。通过自适应技术，可以实现能量集中、细节保留程度以及图像的振铃效应3个最优的折中[7-8]。

2.2 DST变换

由于预测残差具有一定的方向性，若当前像素与预测像素距离较远，则像素间的相关性较小，预测不准确。DST(Discrete Sine Transform)可以很好地反映这种情况，为了更好地适应预测残差的这种方向特性，HEVC采用模式相关的DST变换[6，8]。

2.3 多种扫描方向

由于预测残差存在方向性，当编码单元由H.264中的 16×16[9]扩展到HEVC中的64×64时，如果仍仅用单一的Zig-Zag扫描方式就会导致扫描位中存在大量无效信息，增加数据量。HEVC采用水平、垂直和Zig-Zag扫描3种扫描方向，如图2所示，有效地解决了这个问题[10]。

图2 HEVC中的3种扫描方向

2.4 帧内预测

帧内预测在空域进行[11]。通过对当前块周围像素的线性插值，预测当前块信息。HEVC中的帧内预测提供多达34个预测模式，其中包括33个方向性预测和1个非方向性预测模式[12]，如图3所示。

3 测试与分析

3.1 测试条件

测试图像：为了全面比较JPEG 2000和HEVC在静态图像压缩方面的效果，本测试采用从cif格式到1 080 HD的多种分辨率的图像，综合比较在不同压缩率情况下的PSNR和图像主观质量。为验证所设计算法在各个领域内，包括医疗图像、数码摄像等领域都有着很好的表现，在评测过程尽量扩大测试图像范围。

图3 帧内预测模式方向

测试软件：JPEG 2000采用JASPER参考软件JASPER-1.900.1，HEVC静态图像压缩采用官方HM10.0版配置为MainStill模式。由于两者没有直接对应的关系，本测试根据所需压缩率(注：本文中压缩率指图像数据量压缩后与压缩前的比值)调整HM量化参数达到两者码率相同的条件进行结果比较。

3.2 测试结果

本文对多种分辨率的图像进行了压缩测试，并对压缩结果进行曲线拟合比对，如图4所示。

测试结果显示：

1)基于HEVC的静态图像压缩整体上压缩性能明显优于JPEG 2000，多数情况下在相同压缩率条件下HEVC压缩其峰值信噪比(Peak Signal Noise Ratio， PSNR)超出JPEG 2000 10 dB以上。由于HEVC较H.264压缩效率提高了1倍，使得HEVC较其他压缩标准在图像压缩率相同的条件下具有更好的图像质量。

图4 JPEG 2000和HEVC在不同分辨率下压缩效果比较

2)在低分辨率情况下，由于JPEG 2000采用DWT的全局变换方式，小波系数能量集中程度不高图像质量较差；当压缩程度较高(压缩率<0.005) 时，由于JPEG 2000压缩时在低码率情况下大量丢失高频信息，JPEG 2000压缩峰值信噪比迅速衰减，导致图像模糊；而HEVC采用基于块的处理方式，能够较好地保留图像的局部信息，经过帧内预测和滤波处理后，图像质量明显优于JPEG 2000。

3)HEVC采用灵活的块结构方式处理，其亮度块和色度块分别进行预测和变换，图像压缩后可以很好地保留色度信息，而采用JPEG 2000压缩方式进行压缩，色度信息丢失严重。

4 结论

压缩结果显示，基于HEVC的静态图像压缩较JPEG 2000具有更高的压缩效果。这是因为HEVC标准采用了一系列新的结构和算法，如更为精细的帧内预测模式，灵活的块结构等，在大幅度提高压缩效率的同时保证了图像的质量。基于块变换相对于DWT的劣势——振铃效应也通过采样点补偿和滤波得到了很好的解决。在理论上，HEVC静止图像压缩算法以基于块的复合编码理论为指导，不同于当前广泛推广的基于DWT全局变换的静止图像编码理论。在实现上，基于块编码算法，在数据处理上具有比较好的局部性，易于硬件实现。相比较而言，JPEG 2000算法采用的全局DWT变换，存在大量的访存操作，消耗大量的内存，且JPEG 2000获得大幅提升的EBCOT编码技术是一种顺序执行的位平面处理技术，要达到实时需要较高的时钟频率，有着非常高的复杂度。通过测试和分析，HEVC静态图像压缩比JPEG 2000具有更高的压缩效率，将来有望取代JPEG 2000成为新的静态图像压缩标准。

[1] 杨春玲，孙亚明，麦智毅，等. H.264帧内编码和JPEG 2000对静止图像进行编码的性能比较[J].中国图象图形学报，2006，11(3)：425-429.

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[4] TAUBMAN D. High performance scalable image compression with EBCOT[J]. IEEE Trans. Image Processing，2000，9(7)：1158-1170.

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[6] SULLIVAN G J，JENS-RAINER O， WOO-JIN H，et al. Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technology，2012，22(12)：1648-1668.

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[11] HUANG Y，HSIEH B Y，CHEN T C，et al. Analysis，fast algorithm，and VLSI architecture design for H.264/AVC intra frame coder[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technology，2005，15(3)：378-401.

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责任编辑：时 雯

AMD发布第六代APU：支持HEVC 续航大幅升级

近日，AMD公司在台湾发布了第六代A系列处理器。第六代APU基于代号为“Carrizo”的平台，主要针对笔记本电脑市场，是全球首款使用系统级芯片(SoC)设计的处理器。其最大的特点是：支持HEVC硬件解码、支持异构系统架构HSA 1.0和ARM TrustZone。同时，在续航上大幅提升，号称全天不插电。

AMD总裁兼CEO苏姿丰在发布会上介绍称，第六代APU融合了AMD多项处理器和图形知识产权。第六代APU基于“挖掘机”核心和第三代次世代图形核心(GCN)架构设计，提供多达12个计算核心(4个CPU+8个GPU)。AMD在发布会上宣称，第六代APU还提供了最高可达上一代产品两倍的电池续航时间，并且对Windows 10进行了全面的优化，支持DirectX 12体验。

AMD第六代A系列处理器首次为笔记本电脑带来了HEVC/H.265，同时在视频转换方面，第六代APU与仅使用CPU的处理器相比，拥有高达5倍的加速编码性能。

另外，第六代APU还原生支持面部识别、手势控制。并通过首次在高性能APU应用AMD安全处理器，实现对安全引导和恢复、TPM2.0以及驱动密钥加密等最新的Windows 10特性的支持。

从6月开始，联想等主流OEM厂商将陆续推出采用AMD第六代A系列处理器的笔记本电脑。

Comparison and Analysis between JPEG 2000 and HEVC on Still Image Compression

LIN Ziming，LIANG Liping

(InstituteofMicroelectronicsofChineseAcademyofSciences，Beijing100029，China)

JPEG 2000 that based on Discrete Wavelet Transform stands for the highest level of still image compression. In HEVC， a profile for still image compression is proposed， Main Still Profile . Its intra mode has adopted many new algorithms. Results show that HEVC can achieve much better performance than JPEG 2000，and is quite potential to be the next generation method for still image compression.

JPEG 2000；HEVC；still image compression

【本文献信息】林子明，梁利平.HEVC静态图像压缩与JPEG 2000性能比较与分析[J].电视技术,2015，39(13).

TN919.81

A

10.16280/j.videoe.2015.13.004

2014-12-10