基於小波變換的視頻圖像壓縮算法研究

2021-01-11 電子產品世界

l 引 言
隨著網絡和多媒體技術的迅速發展，特別是3G技術的逐漸普及，多媒體信息特別是視頻圖像信息將越來越豐富。對數據量龐大的視頻圖像信息進行壓縮是非常必要的，因此視頻圖像的壓縮也一直吸引著廣大研究者進行不斷深入的探索。
小波變換具有良好的時、頻局域性，並且由於其在非平穩圖像信號分析方面的靈活性和適應人眼視覺特性的能力，已經成為圖像編碼的有力工具。應用三維小波變換進行視頻壓縮編碼，需考慮選用時、空域2組小波濾波器組。時域選用階數較低的濾波器組，而空域的濾波器組的選擇與靜止圖像變換編碼相似，常用的是雙正交D 9／7濾波器組，但是它的計算量較大，因此採用提升方法來實現，並且對提升格式的參數進行調整，可進一步減少運算量。

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2 基於提升格式的三維小波變換的視頻編碼系統
本文採用的視頻編碼系統主要是由三維小波變換、量化、熵編碼和碼流組裝4個部分組成，如圖1所示。設圖像序列有M×N×L個像素，M，N分別為圖像的列、行數，L為一組中的幀數。首先，對輸入的L幀圖像進行三維提升型小波變換。然後用基於HVS的視覺閾值曲線對各個子帶的小波係數進行量化，且把每個子帶進一步分成固定大小的塊。之後對每個子塊進行位平面熵編碼，並得到各塊的率失真曲線。最後，在碼流組裝過程中進行碼流分配。該系統的解碼過程就是其逆過程。

3 算法實現
(1)小波分解：本文採用提升型小波變換對視頻信號進行3級的三維小波分解得到垂直、水平和幀方向的三維小波子帶。得到一個低頻解析度的圖像逼近LLL3和代表不同解析度、不同方向上的視頻序列細節信息的高頻三維小波子帶(LHHm，LHLm，LLHm，HLHm，HHLmHHHm，HLLm，其中m表示級數，即m=1，2，3)。低頻子帶LLLm代表視頻序列時間軸方向的上下文信息，包含圖像大部分的能量，需重點保護。對於時間軸上的高頻子帶採用本文的閾值量化法進行量化。時間軸低頻子帶的能量要高於高頻子帶，當運動劇烈時，經小波分解後的時間軸高頻子帶內的係數會急劇增大，會影響算法的整體壓縮效果，而時間軸低頻子帶其積聚了圖像信息的大部分能量，所以不能引入太大的失真。


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