專利名稱：一種分形圖像編碼方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是關(guān)于數(shù)字圖像壓縮領(lǐng)域，特別涉及一種基于簡單圖像子塊的快速分形圖像編碼實現(xiàn)方法，能直接應用于二維靜態(tài)圖像的壓縮，尤其是對自然圖像等自相似性高的圖像。
背景技術(shù)：
在過去的幾十年中，計算機的存儲容量隨著應用程序的膨脹而迅速增加。隨著存儲技術(shù)的發(fā)展，每單位面積存儲介質(zhì)可存儲的數(shù)據(jù)也呈幾何級上升，而每兆字節(jié)的價格從幾百美元急劇下跌到幾美分。但隨著多媒體、遙感、圖像處理及應用等技術(shù)的發(fā)展，所需存儲與處理的視頻圖像，聲音等數(shù)據(jù)越來越多。如果要存儲大型視頻與圖形文件，則需要的存儲量是驚人的。根據(jù)計算，一小時的數(shù)字視頻文件要占2. 2G字節(jié)的存儲空間，是一個小時的數(shù)字文件的兩百萬倍。如此大的數(shù)據(jù)量，不經(jīng)過壓縮而存儲在實際應用中是很難做到的。而在數(shù)據(jù)在傳輸中，使圖像，圖像，聲音，動畫等多媒體信息時，特別是有較高的質(zhì)量要求時，不僅需要占用相當大的存儲空間，而且需要相當高的數(shù)據(jù)傳輸率。由此可見，壓縮編碼技術(shù)的研究顯得特別有意義，也正是由于壓縮編碼技術(shù)及傳輸技術(shù)的不斷發(fā)展、更新，推動了現(xiàn)代多媒體技術(shù)應用的迅速發(fā)展，這項技術(shù)將會是正在建設(shè)的數(shù)字信息化社會所依賴的主要技術(shù)基礎(chǔ)之一。目前最流行的有損壓縮標準主要是國際標準化組織和國際電信聯(lián)盟制定的國際標準，包括JPEG、JPEG2000、H. 26X系列以及MPEG系列。其中JPEG、JPEG2000是靜態(tài)圖像壓縮標準，H. 26X系列以及MPEG系列是運動圖像壓縮標準。JPEG的核心算法采用DCT(離散余弦變換)，其壓縮原理是對圖像數(shù)據(jù)進行8 X 8分塊，然后進行DCT變換，獲得8 X 8變換域的系數(shù)，由于大系數(shù)值較為集中在圖像的低頻區(qū)域，而高頻區(qū)的系數(shù)值小，因此可以忽略某些高頻系數(shù)，使圖像數(shù)據(jù)得以壓縮。而JPEG2000采用了對圖像進行不同分辨率金字塔形的存貯。通過圖像進行“小波變換”(Wavelets Transformation)，可以避免原來JPEG的分塊邊界效應，同時借助小波變換的優(yōu)良特性，使圖像可以根據(jù)需要恢復成不同的分辨率和數(shù)據(jù)量，其細節(jié)保真程度明顯優(yōu)于同等壓縮率的JPEG圖像。目前的圖像壓縮軟件的核心一般是基于DCT或者小波變換的，由于這些算法的自身局限性，采用這些算法開發(fā)的壓縮軟件普遍存在著壓縮比率、圖像質(zhì)量等不夠理想或者在兩者不能同時兼顧的問題。因而在新的條件、新的環(huán)境下采用新的理論體系，研究一種新的圖像壓縮方法，使得經(jīng)該系統(tǒng)壓縮的數(shù)字圖像能夠在很窄的帶寬中快速、流暢地進行傳遞，就顯得非常有必要。上述傳統(tǒng)圖像壓縮軟件的核心一般是是以數(shù)學中的調(diào)和分析 (HarmonicAnalysis)為基礎(chǔ)，從數(shù)字信號處理的角度出發(fā)，通過不同的基函數(shù)的線性組合形式來描述信號。比如JPEG方法是利用DCT變換，而JPEG2000則采用離散小波變換作為
其基本單元。
然而自然圖像所伸展的空間與以上小波分析中假定的函數(shù)空間相去甚遠，故此小波分析等不是一個表達自然圖像的理想工具。不僅如此，隨著圖像技術(shù)的廣泛應用，特別是通信的實時性對圖像壓縮比的要求較高，傳統(tǒng)壓縮算法普遍存在著壓縮比率、圖像質(zhì)量等不夠理想或者在兩者不能同時兼顧的問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，提供一種分形圖像編碼方法，能夠圖像壓縮質(zhì)量和壓縮速度。為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種分形圖像編碼方法，包括如下步驟將原始圖像分割成多個互不重疊的大小相同的塊；根據(jù)所分割的塊的大小構(gòu)成多成分基元塊字典；對每一個分割后的塊，在多成分基元字典中搜索最優(yōu)匹配塊?，F(xiàn)有技術(shù)中分形編碼速度慢的本質(zhì)原因在于傳統(tǒng)分形編碼是對每一個值域R塊， 在由定義域D塊及其仿射變換塊構(gòu)成的匹配庫中搜索出最佳匹配塊D*，并記錄參數(shù)的過程。 由于匹配庫容量大，且搜索量大，因此分形編碼的時間十分耗時。每一個值域R塊的編碼時間復雜度為T = 0(Nd)，其中Nd是匹配庫所含元素的個數(shù)，往往非常巨大。針對編碼速度問題，目前已有的改進工作可以歸納為以下兩類1、匹配庫分類為了減少搜索區(qū)域，將匹配庫進行分類則是對這一想法的一種具體實現(xiàn)。根據(jù)定義域D塊自身的屬性(方差、均值等)，將所有定義域塊分成m個子類，滿足Ω = Q1 U Ω2 υ···Ωω。其中Ω為所有D塊的總和。由于同一類中的圖像塊之間存在著較高的相似性，匹配時對每一個R塊，只在其對應類的相同類中搜索。類分得越精細，區(qū)域塊搜索的范圍越小。從而大大節(jié)約搜索時間的目的。然而這種方法的局限性在于首先對圖像塊進行分類增加了算法的復雜度，另一方面無法確定最優(yōu)的分類規(guī)則。2、改進搜索算法合理改進搜索策略，提高搜索效率，則能夠達到減少計算量的目的。然而改進的搜索方法是借助其它的數(shù)學工具，將搜索全局最優(yōu)解的問題轉(zhuǎn)化問求解最優(yōu)化問題。然而這類方法求解的并非全局最優(yōu)解，而是局部最優(yōu)解。這樣做是以編碼重建圖像質(zhì)量的下降為代價。通過上述分析可以看出，上述方法不能徹底解決編碼速度慢的問題。因為無論是分類還是改進搜索策略都沒有降低匹配庫Ω的實際容量。實際上，編碼速度慢的根本原因首先在于由于匹配庫容量龐大使得匹配量大，編碼速度緩慢，因此要解決速度問題，必須完全降低匹配庫的容量；另一方面，傳統(tǒng)方法的匹配庫完全依賴于待編碼的圖像本身。即對每一幅編碼圖像都必須費時地建立各自唯一的匹配庫。因此如果想要從根本上解決這一問題，需要尋找一組具有通用性且不依賴于編碼圖像本身的匹配庫。根據(jù)上述對傳統(tǒng)分形編碼速度慢的本質(zhì)原因的分析，以下具體實施方式
的快速編碼方法的基本思想是構(gòu)建一組不依賴于圖像本身圖像塊作為匹配庫，該匹配庫中的每一圖像塊都是由簡單圖像子塊構(gòu)成，也稱之為基元塊。根據(jù)自然圖像中最常見的三種區(qū)域模式， 分別構(gòu)建紋理子塊、邊緣子塊以及平滑子塊，以此構(gòu)成的多成分基元字典，并以該字典作為編碼中的匹配庫，大大降低了碼本容量，提高了編碼速度。分形編碼中的匹配，從某種意義上可以認為這是在做簡單的重復工作，并且只有一次是有效的尋找匹配D塊的過程。通過對傳統(tǒng)分形編碼的實驗觀察發(fā)現(xiàn)，匹配庫中的不同的D塊使用情況并不均勻。某些D塊被成功匹配多次，而有些塊匹配次數(shù)較少，甚至一次都未匹配。這些多次匹配成功的D塊能通過不同的仿射變換表示多個R塊，出現(xiàn)這樣現(xiàn)象的原因一方面是由于D塊之間也存在著很高的冗余性，另一方面是由于仿射變換之間的等價性決定的。分形編碼時采用的是收縮仿射變換。分析仿射變換w的表達式可以看出，w對每一點的變換都是一種線性的表示，而線性表示具有傳遞性。例如A、B、C三點的坐標分別為 (xa，ya，za)，(xb, yb，zb)，(xc, y。，zc)。設(shè) A 到 B 的變換為 w1，B 到 C 的變換為 w2，即滿足 W1 (A) =B, W2(B) = C0
權(quán)利要求
1.一種分形圖像編碼方法，其特征在于，包括如下步驟 將原始圖像分割成多個互不重疊的大小相同的塊； 根據(jù)所分割的塊的大小構(gòu)成多成分基元塊字典；對每一個分割后的塊，在多成分基元字典中搜索最優(yōu)匹配塊。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多成分基元塊包括光滑基元塊、邊緣基元塊和紋理基元塊。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對每一個基元塊進行分形編碼方法中的仿射變換，以擴充匹配庫的內(nèi)容。
全文摘要
一種分形圖像編碼方法，包括如下步驟將原始圖像分割成多個互不重疊的大小相同的塊；根據(jù)所分割的塊的大小構(gòu)成多成分基元塊字典；對每一個分割后的塊，在多成分基元字典中搜索最優(yōu)匹配塊。本發(fā)明的優(yōu)點在于(1)本發(fā)明針對自然圖像特性，構(gòu)建了一個基于簡單圖像子塊多成份字典，該字典對自然圖像有一定的普適性。(2)本發(fā)明中得到的圖像編碼字典是獨立于圖像內(nèi)容。(3)本發(fā)明方法利用簡單圖像子塊構(gòu)成編碼字典，從而對自然圖像子塊進行稀疏表示，其構(gòu)成的字典容量小，與傳統(tǒng)方法相比極大提高了編碼速度。
文檔編號H04N7/26GK102547261SQ20101060456
公開日2012年7月4日 申請日期2010年12月24日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月24日
發(fā)明者趙瑩 申請人:上海電機學院