圖2 視頻圖像的編碼框圖

,
其中小波函數(shù)。
由于計(jì)算機(jī)處理的是離散信號(hào),根據(jù)多分辨率分析,得到離散小波變換(DWT)：

其中h(l)是g(l)是對(duì)應(yīng)的低、高通濾波器,由它們唯一地確定小波函數(shù)�？紤]到邊界擴(kuò)展及線性相位等原因,本文采用雙正交小波濾波器組。
由于圖像信號(hào)是二維信號(hào),因此需要先在行、列上分別對(duì)其進(jìn)行一維小波變換。經(jīng)過一維變換后,圖像分解成一個(gè)低頻子帶(LL)和三個(gè)高頻子帶。再對(duì)低頻子帶按相同的方法進(jìn)一步進(jìn)行小波變換,得到圖像的高階小波變換。如圖1(a)所示為三階變換的結(jié)果。圖像經(jīng)過變換后,對(duì)各個(gè)子帶的變換系數(shù)采取合適的量化編碼,再經(jīng)過熵編碼,最終得到壓縮后的比特流。其工作流程如圖1(b)所示。
客觀地說,小波變換本身并不具備圖像壓縮功能,它只能使圖像的數(shù)據(jù)重新分布,使其具有某些統(tǒng)計(jì)特性,從而有利于數(shù)據(jù)的重組和建模。圖像的小波變換主要有時(shí)~頻局部化、能量聚集性、重要系數(shù)的聚集性、子帶之間的相似性、子帶之間小波系數(shù)的幅度衰減性等一些統(tǒng)計(jì)特性。小波變換壓縮編碼的本質(zhì)就是利用小波濾波器對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行子帶分析,消除圖像時(shí)域空間的冗余。小波分解后的圖像能量主要集中在相對(duì)較低的子帶中,可以結(jié)合人眼的視覺特性,在保證圖像“視覺質(zhì)量”的前提下,實(shí)現(xiàn)較高的壓縮比。

視頻圖像的小波壓縮編碼
視頻圖像的壓縮編碼實(shí)際上是在靜態(tài)圖象編碼的基礎(chǔ)上,增加幀間圖像的內(nèi)插和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù),由此來消除圖象之間的時(shí)間相關(guān)性,從而實(shí)現(xiàn)高倍率的壓縮目的。再對(duì)已消除時(shí)間相關(guān)性之后的每幀圖像進(jìn)行靜態(tài)圖像的壓縮編碼。如圖2所示。
首先將要編碼的圖像分成16*16的宏塊,對(duì)于每一個(gè)宏塊,依照某指定的準(zhǔn)則,在其參考圖像中搜索與其最匹配(最相近)的塊。如果搜索到的塊滿足條件,則作為當(dāng)前編碼宏塊的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償塊。將它們相減,得到的結(jié)果稱為幀間編碼塊,并將其放在殘差圖像的相應(yīng)位置。如最終沒有找到相近的塊,則認(rèn)為當(dāng)前塊屬于幀內(nèi)編碼塊,將其直接放置在殘差圖象的相應(yīng)位置。如圖3所示。
然后對(duì)殘差圖像進(jìn)行小波變換及壓縮編碼。顯然,解碼時(shí),將解碼的殘差圖像加上其對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償圖像,即可得到復(fù)原的圖象。
由于運(yùn)動(dòng)圖像的內(nèi)容是變化的,因此在殘差圖像中不可避免地存在著一些需要幀內(nèi)編碼的宏塊。這些宏塊相對(duì)于其相鄰的幀間編碼宏塊,明顯存在著像素值大小上的差異。這種差異反映在二者的交界處圖像信號(hào)的突變,即相當(dāng)于一個(gè)高頻信號(hào)。這樣一來,在對(duì)殘差圖像進(jìn)行小波變換時(shí),這些幀內(nèi)編碼的宏塊不僅會(huì)由于其內(nèi)部細(xì)節(jié)而在變換后的各個(gè)高頻子帶中產(chǎn)生高頻系數(shù),而且其邊界處的突變會(huì)在高頻子帶中產(chǎn)生更多的高頻系數(shù)。這些都不利于正常的圖像壓縮。對(duì)于小尺寸圖像塊宜用DCT方法進(jìn)行編碼。因此,我們先對(duì)殘差圖像中的幀內(nèi)編碼宏塊用DCT方法進(jìn)行變換、量化、編碼,其結(jié)果作為總數(shù)據(jù)的一部分輸出到比特流中。對(duì)編碼后的圖像塊進(jìn)行恢復(fù)得到其重構(gòu)塊,再用原快減去重構(gòu)塊得到殘差塊,即幀間編碼塊。由殘差塊代替殘差圖像中相應(yīng)的幀內(nèi)編碼塊。如此一來,殘差圖像就全部由幀間編碼塊組成了,從而在整體上趨近于零。
視頻圖像不僅在其每一幀內(nèi)存在空間相關(guān)性,而且在幀間即時(shí)間方向也存在著很強(qiáng)的相關(guān)性,通過有效的方法消除這些冗余信息可以大大地提高視頻的壓縮比。

結(jié)語
小波變換采用塔型分解的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),與人眼由粗到精由全貌到細(xì)節(jié)的觀察思維過程相似,可以分級(jí)累進(jìn)傳輸,實(shí)現(xiàn)漸進(jìn)顯示。同時(shí),由于小波變換壓縮編碼的量化失真隨機(jī)分布于整幅圖像,人眼難以觀察到,因而圖像重構(gòu)效果較好。本文提出的方案已用于實(shí)際系統(tǒng),取得了良好的效果�！�

參考文獻(xiàn)
1．圖象分割. 章毓晉.科學(xué)出版社.2001.2
2．VC++高級(jí)編程技術(shù).陳建春.電子工業(yè)出版設(shè).1999.9
3．[美]Stefan著. 陳葆玉 嚴(yán)偉譯.《面向?qū)ο蟮木W(wǎng)絡(luò)協(xié)議》.機(jī)械工業(yè)出版社 2000.6
4.崔錦泰 .小波分析導(dǎo)論〔M〕.西安交通大學(xué)出版社 . 1995. 1
5.J. Antoine, et al. , Image analysis with two-dimensional continuous wavelet transform〔J〕. Signal Processing,1993.31
6.周培德 .計(jì)算幾何 -算法分析與設(shè)計(jì)〔M〕.北京 :清華大學(xué)出版社.2000.3

作者簡介：于永彥,淮陰工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系教師,從事軟件工程、計(jì)算機(jī)通信方面的研究。