图像压缩压缩技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化,到今天已经有50多年的历史了[1]。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法,特别是到了80年代后期以后,由于小波变换理论,分形理论,人工神经网络理论,视觉仿真理论的建立,图像压缩技术得到了前所未有的发展,其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述,讨论了它们的优缺点以及发展前景。

二、JPEG压缩

负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(Joint Photographic Expert Group,简称JPEG),于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案,其后多次修改,至1991年形成ISO10918国际标准草案,并在一年后成为国际标准,简称JPEG标准。

1.JPEG压缩原理及特点

JPEG算法中首先对图像进行分块处理,一般分成互不重叠的 大小的块,再对每一块进行二维离散余弦变换(DCT)。变换后的系数基本不相关,且系数矩阵的能量集中在低频区,根据量化表进行量化,量化的结果保留了低频部分的系数,去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织,然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点如下:

优点:(1)形成了国际标准;(2)具有中端和高端比特率上的良好图像质量。

缺点:(1)由于对图像进行分块,在高压缩比时产生严重的方块效应;(2)系数进行量化,是有损压缩;(3)压缩比不高,小于50[2]。

JPEG压缩图像出现方块效应的原因是:一般情况下图像信号是高度非平稳的,很难用Gauss过程来刻画,并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要,用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的[3]。

2. JPEG压缩的研究状况及其前景[2]

针对JPEG在高压缩比情况下,产生方块效应,解压图像较差,近年来提出了不少改进方法,最有效的是下面的两种方法:

(1)DCT零树编码

DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带,然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下,其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下,方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。

(2)层式DCT零树编码

此算法对图像作 的DCT变换,将低频 块集中起来,做 反DCT变换;对新得到的图像做相同变换,如此下去,直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。

JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应,因此在今后的研究中,应重点解决 DCT变换产生的方块效应,同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。