有限圖像的無限壓縮-英語翻譯文獻(xiàn)

1、使用自適應(yīng)預(yù)測和自適應(yīng)算術(shù)編碼的有損圖像的無損壓縮mikio takagi 和 seishi taka業(yè)科學(xué)研究所，東京大學(xué)摘要多用無損灰度圖像壓縮是必要的，如保學(xué)圖像，圖像數(shù)據(jù)庫等。有損圖像很重要，因 為其具有較高的壓縮比。在本文中，我們提出了一種無損圖像壓縮，使川jepg-dct方 案產(chǎn)牛的有損圖像格式。我們的主題是，將jepg壓縮有損形彖性，然后把剩余的信息， 并使用有損圖像至建原始圖像殘差信息。三維白適應(yīng)預(yù)測和口適應(yīng)算術(shù)編碼的使用，充分 利用統(tǒng)計(jì)分如源參數(shù)符號。鄰居的最佳數(shù)量像素和像素使用了有損的預(yù)言。問題是更好的 比以前的工作相當(dāng)接近原來的無損壓縮算法。引言今天有許多對圖像壓縮的研究

2、，特別是對有損極低比特率壓縮。圖像數(shù)據(jù)廉，這樣 高的壓縮比重要的存儲和快速傳輸，但對付各種用戶需求，無損圖像傳輸是必不對少的。在木文中，我們提出了一個有效的無損壓縮算法的灰色使用有損壓縮圖像。有損壓 縮方案使用的接頭攝影專家組的離散余弦變換（jepg-dct）算法為有損編碼算法。首先我們搜索的像索相似（語境），根據(jù)他們的鄰居像索。這樣的背景像素，我們預(yù) 測值從上下文和鄰居。另一方面，對于每個像素，沒有上下文對，我們計(jì)算了沿水平根據(jù) 相鄰像素的值的差異。為每個象索邊緣的水平，我們計(jì)算的預(yù)測系數(shù)的線性組合一最小平方誤差準(zhǔn)則下的國家。不僅像素己經(jīng)處理也有損圖像的像索用于預(yù)測。每個邊緣能 級的統(tǒng)計(jì)分布

3、。對于每一個像素，得出預(yù)測值和實(shí)際值的計(jì)算，和是轉(zhuǎn)換到一個非負(fù)的值之前被編碼, 根據(jù)他們的分布。在爛編碼階段，我們使用算術(shù)編碼。它是由自適應(yīng)，和初始誤差分布僅 由一個參數(shù)給出，這是具體的每個邊緣能級的統(tǒng)計(jì)分布。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，良好的性能。像其他lpl （有損加上無損）的方法，我們的壓縮比是 小于原來的無損方案，但有輕微的差異。所有的一切，然而，得到用戶的大功他們可以瀏 覽圖像無損壓縮解壓縮z前，許多這樣的計(jì)劃。在文獻(xiàn)中已經(jīng)提出，但他們中的大多數(shù)將 有損圖像及其無損殘余作為獨(dú)立的符號源。一個例外是內(nèi)存的算法6。我們利用有損數(shù) 據(jù)徹底，更好的結(jié)果。1.1像素的估計(jì)通常的圖像數(shù)據(jù)掃描的討論掃描線方向。

4、圖1。當(dāng)前像素一個加工點(diǎn).口。figure 1: current pixel and順序像索的預(yù)測nfl使川pi的當(dāng)前像索的值p4。然后，卡爾一方法的預(yù)測課差 e = x-x.通常的線性組合，用于預(yù)測如下，其中ti。t4是系數(shù)的。此圖1：當(dāng)前像 素是外推預(yù)測。處理后的相鄰像素x = tjpj + t2p2 + 獷3尺3 +4 幾 + c通常，零階爛集 £ 低于集z。因此,爛如huffman編碼我或2 或算術(shù)編碼 的編碼方案后基于lempel-ziv編碼3 j,減少數(shù)據(jù)大小。正文我們主要是使用的線性組合，如方程（1）的預(yù)測，但過程更適應(yīng)比正常的預(yù)測 方法。我們使川更多的相鄰像素（高達(dá)十

5、），同時使川有損圖像和預(yù)測謀差e像素轉(zhuǎn)化為 另一種形式在編碼z前。2.1個組的像素每個圖像像素具有不同的特性在一定的標(biāo)準(zhǔn)。從一個角度圖像壓縮編碼，分組相似的 像素和他們在一起造成有效結(jié)果。分組的像素，我們使用的q值：q三i丹刊+ |馬-刊+戸一刊+ |巴-使用這個值，我們每個像素分類為兒組，根據(jù)表11、分組表q0-12*5-89-1617-3233-6465-128129-group #01234567(b)圖2： (a)原始圖像的'女孩'(b) jpeg壓縮圖像(質(zhì)量值二5)圖3： (a)的q值圖像(b)簡單的預(yù)測及預(yù)測誤差圖3 (a)和(b)顯示了 q值誤差可以簡單的預(yù)測。

6、可以看見他們，q值密切相關(guān)的 預(yù)測誤差。因此預(yù)測系數(shù)在每個組獨(dú)立計(jì)算。2.2上下文搜索表2顯示了每個組的最后的零階爛的圖像預(yù)測結(jié)果“姑娘”。顯然，上組更難被壓縮 比下組。我們使用基丁上下文的預(yù)測的方法來處理這種上組。地區(qū)我們搜索類似地區(qū)(我 們表示“語境”)所示圖4。這是限制在已經(jīng)處理的像素的血積。該程序是1、掃描區(qū)找點(diǎn)滿足q(xf) > 70 and q(x) 一 q(xf) < 10(3)2、在這樣的點(diǎn)，找到一個最小的c = bf 創(chuàng)一 all + cf 一 a! 一 k 一 a|(4)3、如果最小濃度小于12,把它作為當(dāng)前點(diǎn)的上下文。否則，返回失敗(不存在)。2.3預(yù)測2.3

7、.1預(yù)測正常組對于只，我們預(yù)測值的當(dāng)前像索的線性組合鄰居的像索值。系數(shù)計(jì)算最小平方誤差法。 用預(yù)言鄰域像索圖5所示（pipia）的數(shù)量。像索是可變的（10像索），然后我們就選 擇最優(yōu)。優(yōu)先顯示在圖中的后綴的數(shù)1=1。最有效的數(shù)以后討論。2w+1 1訶叼era【a豳w/p7/p2/p37/p7/q/r7/£m7r6/ordinal imagelossy lma<e圖4：上下文搜索區(qū)域圖5： jij t預(yù)測的像素表2：集團(tuán)與爛（圖像的“姑娘”）group #o1234567entropy3.01823.34053.53783.90164.43584.95335.50706.1044

8、在這里，一些有損的像素（ri。.，得到的peg壓縮圖像）廣泛地。使用這些像素,達(dá)到像插值預(yù)測。這預(yù)測有助于壓縮尺寸的減少。2.3.2預(yù)測語境條件下的標(biāo)準(zhǔn)（3）和（4）o 一對上下文有相似的形狀的高度。因此，我們預(yù)測值2 從，b, c,乙a, b, c（參見圖4）。我們也使用最小平方誤差估計(jì)。最大的不同點(diǎn) 非背景像索的預(yù)測是，不僅利用相鄰像索的值，但使川最接近的背景。本方案有效的連續(xù) 的邊緣，因?yàn)楦浇倪吘売幸粋€類似的像素序列。2.4轉(zhuǎn)換錯誤如果每個像素有8位，預(yù)測誤差（= £ -）可以有真正的數(shù)255和255 z間（約）。經(jīng)過預(yù)測，應(yīng)衣示為整數(shù)。轉(zhuǎn)化的一個簡單的方法是，簡單的圓形價值

9、從整數(shù) （計(jì)算了 e+ 0.51）和考慮為2的補(bǔ)碼8比特。我們的轉(zhuǎn)換算法是完全基于谷口的方法5。在這轉(zhuǎn)換，我們還可以得到8位非負(fù) 整數(shù)e。首先我們得到上下界的組（最大值，最小值）。然后，根據(jù)圖6,轉(zhuǎn)換實(shí)際的像素 值轉(zhuǎn)換為整數(shù)。（這個圖，如果實(shí)際像素等于“最人值”，e = 9）o每一組，我們得到的最 大和最小的像素值和轉(zhuǎn)換分別預(yù)測誤差。這種轉(zhuǎn)換是對逆的。如果你得到的預(yù)測值和轉(zhuǎn)換數(shù)e （也有上限和下限），你可以 獲得實(shí)際的像索值類似的數(shù)值線。2.5自適應(yīng)算術(shù)編碼2.5.1擬合分布評價根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，e （圖像7分布（a）,經(jīng)過誤差轉(zhuǎn)換，看起來非常接近高斯分布 的右半邊：1丄2實(shí)心二？；壽旳（-麗）c

10、onveted value(e)11-9fminpredicted valuemax255圖6：算法的誤差轉(zhuǎn)換（例）srwcyoraww6y -<>禮> . 、% l f£<a）圖7： （a）分布的e （圖像=moon,）(b)(b)擬合的e這里的方差為"2。這種分布是有限的右半邊，"2等于£b2/n,貝中n是樣甜的數(shù)量。擬合直線（估 計(jì)頻率）e的分布計(jì)算2na2（£他們的圖如圖7 （b）所示。你可以看到，利川髙斯模型，電子的分布是近似的。2.5.2自適應(yīng)算術(shù)編碼該擬合曲線的概率密度函數(shù)的一般只有一個參數(shù)2。這種分布是用

11、來生成初始分 布表編碼器（也是解碼器），而不是通過的人量的實(shí)際頻率表。為了這個目的，算術(shù)編碼 是非常合適的。為了這個廿的，我們的編碼粘是口適應(yīng)的，每一個符號，從數(shù)據(jù)流的更新 頻率表。通過使用和白適應(yīng)算術(shù)編碼器，即使少量的數(shù)據(jù)的編碼與高編碼率。3實(shí)驗(yàn)的結(jié)果生成一個有損圖像，我們采用了 jpeg壓縮方案的原兇是，jepg是靜止圖像壓縮和 用戶的標(biāo)準(zhǔn)方案可以找到peg工具很容易。我們使用的工具稱為“cjpeg”和“djpeg'，這是獨(dú)立的產(chǎn)品jepg組。創(chuàng)建jepg圖 像，cjpeg 質(zhì)量優(yōu)化文件名和解壓peg文件，djpegipeg文件的調(diào)用。選項(xiàng)“優(yōu)化進(jìn)行 爛編碼pa優(yōu)化一參數(shù)。它通常使

12、peg文件更小一點(diǎn)?！癲jpeg”選項(xiàng)。表3：上下文搜索的影響（n = 9, n4,質(zhì)量=5）imagewithout context searchwith context searchgirl4.611824.61169couple4.059574.05481moon5.046145.04419“blocksmooth”，進(jìn)行交叉塊平滑，但從實(shí)驗(yàn)結(jié)果一結(jié)果，它使壓縮比更糟糕，因此 該選項(xiàng)不使用。準(zhǔn)的必要放在一起并在減壓一通過口適應(yīng)算術(shù)編碼器的編碼。只達(dá)到百分 之兒的壓縮，但比什么都不做。3.1上下文搜索的影響我們使用三個測試圖像“姑娘”，“情侶”和“刀亮”,，這正是sidba （標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)

13、據(jù)庫）。這些圖像，床縮并沒有上下文搜索的比特率比較。結(jié)果如表3所示。nl是用于 有損像索數(shù)預(yù)測。n是無損的鄰居像索數(shù)的質(zhì)量值對壓縮比的影響。3.2質(zhì)量值對壓縮比的影響jepg提供了一種選擇性因子（質(zhì)量值），對應(yīng)不同的壓縮圖像的質(zhì)量。典型的圖像, 低質(zhì)量的價值，如20提供高壓縮圖像保真度差。作為質(zhì)量值增加富達(dá)提高費(fèi)川的壓縮比。圖8顯示了比特率和質(zhì)量值。作為質(zhì)量值減小，總比特率降低。后來我們使川圖像 5質(zhì)量的價值，這是足夠的為了理解圖像大致（見圖2 （b）0圖8：比特率v.s.質(zhì)量值（n = 10, 9,圖像，女孩'）圖9：比特率與n l （n= 10,圖像質(zhì) 量=5,圖像二'女孩

14、'）表4：比特率的結(jié)果（質(zhì)量=5, n = 9, nl = 4）imagetaniguchimaw (entropy)our methodgirl4.4945.104.612couple3.9784.564.055moon5.0195.0463.3使用有損圖像的影響可能會有一個疑問，有損圖像看起來相似原來的我的眼睛，但多從一個角度不同的 像素值，因此很難幫助預(yù)測。圖像9指出比特率和-些有損用于預(yù)測的像素（nl）。從這個圖，它是已知的更形象 差（質(zhì)量=5）有助于床縮的比例很大。為什么比特率逐漸增加nl是在更大的是4,額外 的參數(shù)（系數(shù)）為每個像索的位置是必要的。最佳nl是4。此外，我們進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，以 找到最佳的聯(lián)合國和完成棊礎(chǔ)數(shù)。3.4與其他方法相比表4顯示壓縮的結(jié)果。谷口的方法5原來是無損導(dǎo)向，因此結(jié)果略優(yōu)于我們的。在 我們的方法，n和nl是最佳設(shè)置。maw的方法是通過memon6提出的。它還使用了 一個損耗jepg圖像亜建圖像的無損。我們的結(jié)果大概是0.5比特/象素，效果好過于maw, 從0.03到0.12比特/象素比谷口的方法差。作為maw的結(jié)果只提供了爛的差異表現(xiàn)，從 我們的可能更大。4結(jié)論在木文中，我們提出的圖像無損壓縮算法。不像其他的文獻(xiàn)，我們不僅討論了爛的