图像压缩技术在网络中的应用

袁 玲

图像压缩技术在网络中的应用

袁 玲

（西安邮电大学，西安 710121）

图像往往比文字能够更直观地表达事物的特征和具体信息，但是由于图像本身占有的数据量大，使得存储和传输需要占用更大空间和更大带宽，从而增加网络的负担。本文通过对图像压缩技术的分析，探讨图像压缩技术更好地在网络中应用。

图像压缩技术；网络；应用

1 图像压缩技术的基本思想

图像由于本身占有的数据量大，使得存储和传输往往需要更大的空间，因此采取图像压缩方法是非常重要的，而且应用的非常广泛，好比数码相机可视电话、可视电话，视频会议系统、USB摄像头、视频点播和数字监控系统等都应用了图像压缩技术。而在计算机发展过程中，图像压缩已经有几十年的研究了，图像压缩技术也出现了几种方法：复合压缩方法、小波变换的压缩方法、分形压缩方法、变换压缩方法、变长编码、预测编码的压缩方法、二值图像编码的压缩方法等。并且在发展过程中也出台了基于离散余弦（DCT)的混合编码等技术的的国际压缩标准，如JPEG、MPEG和H.261图像压缩卡等。这类技术标准具有较高的压缩率和计算复杂度低，更加符合硬件实现等方面的优点，但是人们在使用过程中，还是发现了许多缺点，比如只能提供整个信号全部时向或者是空间下的整体频域特性，但是并没有可以提供任何局部时间或者是空间段上的频率信息情况。同时在高压缩比时，会造成图像严重的方块效应问题，在图像中表现出边缘、纹理等是高度局部性的，而且人眼视觉系统的特性往往不是很容易被引入到压缩算法中等。所以我们需要把在时域和领域中信号的特性，以及在空域和领域的图像特性进行结合分析，就好比我们要知道信号在某一段频率分布是什么情况，以及图像的哪一部分存在多的高频分量等情况，这在传统变换方法中都是无法实现的。

而图像压缩技术在网络中的应用往往需要知道信号在某一段频率分布是什么情况，以及图像的哪一部分存在多的高频分量等情况，和信息、能量传输中不损失。而小波变换压缩方法恰好具有时频局部性特点，可以变换频率和位置，尤其是在分析低频信号时，可以通过降低时间分辨率达到提高频率分辨率的目的，并且信息、能量都不损失，所以说这类方法非常适合分析瞬态信号。如图像编码基本方法就是将图像所包含的信息从一种空间变换到另一种空间的过程中图像的信息和能量要求不损失。通常我们接触的正交变换就是一种变换后能量不损失的变换，计算式为：Y=AX（1），其中AT? A?1，A为正交矩阵，则Y和X的能量为通过公式我们看见变换前后能量保持不变，说明能量没有损失。

2 小波变换用于图像压缩的结构

2.1 小波的概念

小波是在傅里叶变换条件上发展起来的一个新的计算分析工具，在有限区间内快速衰减到0的函数，平均值是0。函数f（t）是小波函数：如果它在区间满足积数是零的函数，即ψ（t）dt=0，如果它在区间满足，也就是假设函数?left(x i ght)存在傅里叶变换，则对任意实数ω0，函数也存在傅里叶变换，且有在公式中用athcal表示傅里叶变换的作用算子，e是自然对数的底，平体?表示变换的结果（复函数），i 是虚数单位sqr。

2.2 小波变换定义和用于图像压缩的措施

①小波变换的定义是指经过多分辨分析后把一幅图像区别成近似与细节两个部分，细节相对是小尺度的瞬变，并在本尺度内非常稳定。对细节部分进行存储，而对近似部分则是在接下尺度上做分解用，反复进行该过程就行，而在正交镜像滤波器算法中关于近似和细节两部分相对应的是高通滤波与低通滤波，通过尺度去掉相关性的变换在图像压缩中是有效的。

小波变换的图像压缩方法的流程：原始图象输入→预处理→小波变换→量化→编码→存储或传输→解码→反量化→小波逆变换→后处理→解码图像输出。小波变换的构思是把任意一个函数f看做是小波的叠加，用函数f看做的小波叠加就是把函数f分解成各种尺度级，在每个不同尺度级别中函数f还在这一个尺度级相对的分辨率中被分解，尺度级是同频率相对应的，如果频率升高，相对的分辨率也会跟着升高。在小波变换的实践运用中，对函数f通常是写成离散的叠加，这个叠加只是求和而不是积分。一个离散化的措施通常是设a=a0m,b=nb0m。而a0,b0是常数，其中m,n的表示是m,n∈Z,a0＞1,b0＞0。

②小波变换用于图像压缩的措施。在图像压缩处理过程中，通常是采用二维正交离散小波变换。二维小波变换的具体过程是先对图像进行信息的小波变换，然后进行列信息的小波变换，这就相当于两次一维小波变换。在二维基本离散小波函数做空间大小、尺度长短和时移的变化处理，就得到了关于L2（R2）空间的标准正交基函数序列的函数式小波变换图像压缩算法构成二维图像空间的紧支、对称的正交小波框架，确保了小波变换的正交性。

通过Mallat算法能够快速计算各级小波分解的小波系数，mallat算法是mallat提出的用于某一函数F (t)的二进小波分解和重构的快速算法，也将原始信号分别采取低通和高通滤波，然后对两者分别做二元下抽样工作，便得到了关于低频、高频两种系数，使得在实际应用中减少了小波变换的复杂度。它的分解式子是：

重构式子是：

二维Mallat算法分解与重构完全是离散的，实质上是分别对图像数据的行与列做一维小波变换。图像小波变换通常使用的是Daubechies小波函数，它的特点是从两尺度方程系数出发设计出的离散正交小波。程序用Matlab中小波函数分解图像，通常Matlab中记为dbN，N为小波的序号，N值取2，3，…，10。该小波没有明确的解析表达式，小波函数φ与尺度函数Φ的有效支撑长度为2N-1.当N取2时便成为Haar小波。而在Matlab中分解出来的系数可以当做小波函数的幅值，这样把二维图像看做是二维小波基函数的加权和。

其中LH表示的是垂直方向的高频分量，HH表示的是对角方向的高频分量，HL表示的是水平方向的高频分量。从图2我们可以看出高频子图像上很多分点的数值都在0附近，这就体现出一个图像最重点的部分都是低频部分，在LH、HL、HH子图中小波系数分布状况犹如一个高斯分布。经过修改阈值的值可以得到合成的图像系数是0的个数，而大多数高频系数的值都在0附近。尤其是在阈值的不断增大中，图像的压缩比也随着增加，使得保存文件的空间就会越来越小，从而达到了有效压缩图像的目的，而且通过二进制小波进行数字化，更利于在网络中的传输。

3 图像压缩技术在网络中的应用

通过小波变换用于图像压缩，为了防止在网络传输中图像的失真，可以增加运动补偿技术。该技术是通过先前的局部图像进行预测和补偿当前的局部图像，能够达到有效减少帧序列冗余信息的目的。首先将要编码的图像细分为16×16的宏块，而每个宏块依照某指定的规则，在所参考图像中搜索与其最相近的块。然后用DCT方法进行编码，最开始对残差图像里的帧内编码宏块用DCT技术采取变换、量化和编码其结果可以当作总数据的一部分输出到比特流中。其中量化就是用有限的幅度值把以前连续的幅度值将其近似化，并将模拟信号的连续程度变为有一定间隔的离散值。而编码则是按照规律，并用二进制表示量化后的值进行转换成多值的数字信号流的过程。

但是需要注意的是图像小波系数的扫描，该描述通常是按照量化过程中对于量化结果中的非“0”系数，我们认为是孤立次要系数、正系数以及负系数，在游程编码时需要直接进行跳过，原因是这部分系数变化多而大，根本不适合游程编码。而量化编码后的图像块经过恢复后就得到了重构块，然后用原块对重构块得到残差块进行减掉，也就是帧间编码块。由残差块替代残差图像里相对的帧内编码块，结果就是残差图像就全部由帧间编码块组成了，使得整体上更近于零。但是在分块不足的是运动补偿的块变小时，得到的残差图像的能量就会相应的更小。同时分块越小，就会使得块增多，算法就会更加复杂化，矢量数目也就变得多，使得传输矢量所需要的数量非常多，而且存在大于图像残差能量，所以如果减小所节省的数据量，那么就显得得不偿失了。对于这样的问题处理方式就是使用自适应的分块大小，对细节较少的部位使用大的分块，对细节较多的部位使用较小的分块措施，达到提高图像快速、高质量传输的目的。

［1］吴金建.基于人类视觉系统的图像信息感知和图像质量评价［D］.西安电子科技大学，2014.

［2］李红.数字图像压缩技术的探究［J］.吉林工程技术师范学院学报，2010（08）.

［3］许小明.基于DCT变换的彩色图像压缩应用研究［J］.宜春学院学报，2010（08）.

［4］孙文方，赵亦工，朱红.一种基于噪声修整Contourlet变换的低码率图像压缩算法［J］.光子学报，2009（11）.

［5］娄莉，刘天时.基于小波与分形相结合的图像压缩优化算法［J］.微电子学与计算机，2010（06）.

欢迎订阅《影像技术》

《影像技术》是由全国轻工感光材料信息中心、中国感光学会和天津远大感光材料公司共同主办的技术性期刊，创办于1989年。本刊主要报导国内外影像技术方面的发展状况,数字成像技术和数字影像材料，以及医学类、传统感光材料和各种新型影像记录系统的应用技术。读者对象是数码影像行业中的专业人士、相关院校的师生，以及广大的数码、影像技术爱好者。主要栏目有：印刷制版、医学影像、数码影像、遥感与航空摄影、微缩成像与特种照相、工业射线照相、打印与输出、经营管理与市场调研等，并辟有海外藏中国书画作品供书画爱好者欣赏。

《影像技术》为双月刊，大16开彩色封面，铜板纸印刷。每期64页，定价10元，全年60元。可在全国各地邮局订阅，也可汇款到编辑部直接订阅。

地 址：天津市河西区洞庭路20号

邮 编：300220

电 话：022-88113470

传 真：022-88112801

邮 箱：yixi@chinajournal.net.cn

yxjs_journal@163.com

TP751;TP393

B

10.3969/j.issn.1001-0270.2015.06.23

2015-05-21

袁玲（1972年出生），女，汉族，籍贯（江苏省宿迁市），工程师，硕士学位，研究方向：计算机技术与应用。