基於運動補償和幀內編碼實現視頻圖像的無損壓縮
2020-12-04 電子產品世界摘 要： 小波變換以其高效率和可控性廣泛應用於圖像壓縮編碼，但在對視頻圖像的壓縮編碼中不可避免地存在一些「宏塊」，這些「宏塊」需要幀內編碼，以消除時間相關性。本文結合實例，提出實用的圖像壓縮編碼方案。
關鍵詞： 視頻圖像；小波變換；運動補償；壓縮編碼
引言
圖像壓縮是圖像處理中一個最重要的環節，而對視頻圖像的壓縮與復原更是其中的關鍵技術。本文針對「公路安全線軋壓監測系統」實例，介紹一種實用可行的無損圖像壓縮方案。
據交通部門統計，影響城市交通造成交通事故的因素主要有三個：走反行道、闖紅燈和軋壓安全線。而其中最嚴重卻尚未引起足夠重視的就是機動車輛(或行人)恣意軋壓安全線。這裡所說的安全線，主要是指在公路中央用以區分上、下行車道的黃色區域。「公路安全線軋壓監測系統」就是針對這一情況而提出的。
系統可以安裝在指定位置或流動車輛上，攝像裝置實時拍攝路段情況，判斷車輛輪胎是否侵入安全線區域。如果發現壓線現象，自動抓拍瞬時圖片，提取違章車輛牌照，並記錄現場信息，存入後臺資料庫。該系統的關鍵功能之一就是存儲視頻圖像，而視頻圖像的數據量是非常巨大的，必須進行壓縮、復原處理。
圖1 小波變換壓縮編碼
圖2 視頻圖像的編碼框圖
圖3 運動補償和運動估計
目前用於圖像壓縮和復原的方法很多，考慮各種實際因素，本系統採用雙正交小波變換來實現視頻圖像的壓縮與復原。與傳統的純頻域分析方法不同，小波變換是基於時~頻域的信號處理方法，可以同時在時域和頻域保持良好的局部化特性。對於不同的頻率成分，小波變換在時域上的取樣步長可以是自適應的，高頻段小，低頻段大。因此，我們可以根據需要將圖像分解到恰當的尺度上再作相應的編碼處理。由於圖象的小波變換一般是針對整幅圖象進行的，因此由量化誤差引起的圖像質量問題是全局性的，這樣可以有效地消除方塊效應，以及由此帶來的對後繼圖象的編碼影響，而且基本上消除了蚊式噪聲。在高壓縮率情況下，採用小波變換壓縮的圖象恢復後不會給人造成視覺上的障礙。但是需要注意的是，在對視頻圖像的編碼中，運動估計後編碼圖像中不可避免地會存在一些「宏塊」，這些宏塊需要進行「幀內編碼」，若僅對其使用小波變換將影響整體壓縮效率。為此，可採用離散餘弦變換(DCT)和小波變換(WT)相結合的編碼方案。
小波變換及圖像壓縮的理論基礎
假設給定信號f(t)，則其連續小波變換可設定為：
，
其中小波函數，由窗函數按時間平移參數(平移因子)ｂ和尺度伸縮參數(伸縮因子)ａ進行平移和伸縮而得到。顯然，如果ａ> 1，則相當於將窗函數拉伸，使窗口的時寬增大；反之，當ａ<1，則將窗函數壓縮，使窗口的時寬縮小。因此，隨著參數ａ和ｂ的變化，可得到信號的不同局域、不同時~頻特性的表示。由於a、b是連續的，因此小波存在很大的冗餘性，在實際應用中通常對a、b進行離散化，如，從而得到小波的級數表示形式：。
由於計算機處理的是離散信號，根據多解析度分析，得到離散小波變換(DWT)：
其中h(l)是g(l)是對應的低、高通濾波器，由它們唯一地確定小波函數。考慮到邊界擴展及線性相位等原因，本文採用雙正交小波濾波器組。
由於圖像信號是二維信號，因此需要先在行、列上分別對其進行一維小波變換。經過一維變換後，圖像分解成一個低頻子帶(LL)和三個高頻子帶。再對低頻子帶按相同的方法進一步進行小波變換，得到圖像的高階小波變換。如圖1(a)所示為三階變換的結果。圖像經過變換後，對各個子帶的變換係數採取合適的量化編碼，再經過熵編碼，最終得到壓縮後的比特流。其工作流程如圖1(b)所示。
客觀地說，小波變換本身並不具備圖像壓縮功能，它只能使圖像的數據重新分布，使其具有某些統計特性，從而有利於數據的重組和建模。圖像的小波變換主要有時~頻局部化、能量聚集性、重要係數的聚集性、子帶之間的相似性、子帶之間小波係數的幅度衰減性等一些統計特性。小波變換壓縮編碼的本質就是利用小波濾波器對圖像數據進行子帶分析，消除圖像時域空間的冗餘。小波分解後的圖像能量主要集中在相對較低的子帶中，可以結合人眼的視覺特性，在保證圖像「視覺質量」的前提下，實現較高的壓縮比。
視頻圖像的小波壓縮編碼
視頻圖像的壓縮編碼實際上是在靜態圖象編碼的基礎上，增加幀間圖像的內插和運動補償技術，由此來消除圖象之間的時間相關性，從而實現高倍率的壓縮目的。再對已消除時間相關性之後的每幀圖像進行靜態圖像的壓縮編碼。如圖2所示。
首先將要編碼的圖像分成16*16的宏塊，對於每一個宏塊，依照某指定的準則，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，則作為當前編碼宏塊的運動補償塊。將它們相減，得到的結果稱為幀間編碼塊，並將其放在殘差圖像的相應位置。如最終沒有找到相近的塊，則認為當前塊屬於幀內編碼塊，將其直接放置在殘差圖象的相應位置。如圖3所示。
然後對殘差圖像進行小波變換及壓縮編碼。顯然，解碼時，將解碼的殘差圖像加上其對應的運動補償圖像，即可得到復原的圖象。
由於運動圖像的內容是變化的，因此在殘差圖像中不可避免地存在著一些需要幀內編碼的宏塊。這些宏塊相對於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的突變，即相當於一個高頻信號。這樣一來，在對殘差圖像進行小波變換時，這些幀內編碼的宏塊不僅會由於其內部細節而在變換後的各個高頻子帶中產生高頻係數，而且其邊界處的突變會在高頻子帶中產生更多的高頻係數。這些都不利於正常的圖像壓縮。對於小尺寸圖像塊宜用DCT方法進行編碼。因此，我們先對殘差圖像中的幀內編碼宏塊用DCT方法進行變換、量化、編碼，其結果作為總數據的一部分輸出到比特流中。對編碼後的圖像塊進行恢復得到其重構塊，再用原快減去重構塊得到殘差塊，即幀間編碼塊。由殘差塊代替殘差圖像中相應的幀內編碼塊。如此一來，殘差圖像就全部由幀間編碼塊組成了，從而在整體上趨近於零。
視頻圖像不僅在其每一幀內存在空間相關性，而且在幀間即時間方向也存在著很強的相關性，通過有效的方法消除這些冗餘信息可以大大地提高視頻的壓縮比。
結語
小波變換採用塔型分解的數據結構，與人眼由粗到精由全貌到細節的觀察思維過程相似，可以分級累進傳輸，實現漸進顯示。同時，由於小波變換壓縮編碼的量化失真隨機分布於整幅圖像，人眼難以觀察到，因而圖像重構效果較好。本文提出的方案已用於實際系統，取得了良好的效果。■
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作者簡介：於永彥，淮陰工學院計算機工程系教師，從事軟體工程、計算機通信方面的研究。
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