樊巧云　何博

摘 要：基于JPEG2000中感興趣區(qū)域（ROI）圖像壓縮標準，提出了一種新型ROI圖像壓縮算法。算法根據(jù)用戶指定的ROI條件，確定灰度值的重要位平面，然后將灰度值分割為重要灰度值和次要灰度值，優(yōu)先對重要灰度值進行編碼。根據(jù)比特率要求對次要灰度值進一步編碼。實驗結果表明：提出的算法同時具有最大平移法和一般平移法的優(yōu)點，不僅能夠靈活控制ROI和背景區(qū)域圖像質(zhì)量在碼率上的分配，還能支持任意形狀的ROI編碼而不需要編碼形狀信息。另外，由于在小波變換前就進行了灰度值分割，所以在低碼率時能夠有效提高計算速度并節(jié)省存儲空間。

關鍵詞：ROI； JPEG2000； 灰度值分割； 位平面

中圖分類號：TN919?34； TP751.1 文獻標識碼：A 文章編號：1004?373X（2013）02?0013?03

感興趣區(qū)域圖像壓縮是數(shù)字圖像壓縮編碼領域的一個研究熱點，其在高壓縮比下，能夠更好地保證重建圖像ROI質(zhì)量，是有效解決圖像質(zhì)量和壓縮比之間矛盾的一種重要手段，在遠程醫(yī)療、圖像檢索及無線電通信等領域有著重要的應用價值。傳統(tǒng)的感興趣區(qū)域壓縮方法有JPEG2000標準中的最大平移法和一般平移法。

最大平移法是將ROI所有小波系數(shù)提升到高于背景區(qū)域小波系數(shù)的位平面，從而使ROI的編碼位配置在比背景的編碼位更前的位置[1]，所以其優(yōu)點是：可以實現(xiàn)ROI質(zhì)量的最佳效果；解碼時可以根據(jù)小波系數(shù)的位平面索引確定ROI掩膜信息，不需要對掩膜進行編碼。但缺點是：不能靈活地控制ROI和背景區(qū)域的相對質(zhì)量：在編解碼任何背景區(qū)域信息之前，必須編解碼完成所有的ROI信息。由于平移值U必須足夠大來滿足最大平移法的要求，極大增加了小波系數(shù)的位平面數(shù)。因此，最大平移法適用于只要求圖像ROI質(zhì)量良好，背景區(qū)域信息可以忽略不計的情況。

一般平移法是根據(jù)用戶選定的一個適當平移值U來提升ROI小波系數(shù)的位平面[2]。不同的U值決定了圖像ROI和背景區(qū)域的相對壓縮質(zhì)量。但是由于位平面的平移值U的選擇是任意的，所以需要一個對應于ROI的形狀編碼器和相應的解碼器，從而大大增加了編解碼的復雜性和比特流。使其在實際應用中受到了限制，目前僅在圓形和橢圓形感興趣區(qū)域圖像壓縮的情況下用到該算法。

在有些應用場合，對圖像ROI壓縮質(zhì)量和背景的壓縮質(zhì)量是有各自的一定要求的，對ROI并不需要完全無損壓縮，對背景區(qū)域也不希望完全忽略，所以希望能夠根據(jù)實際情況靈活設置ROI和背景區(qū)域的相對質(zhì)量分配[3]。一般平移法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)ROI和背景區(qū)域的相對質(zhì)量分配，但是其分配并不是按照預先指定的質(zhì)量進行分配，而是按照碼率的要求進行的隨機分配，而且還需要ROI掩模形狀信息的支持。因此本文提出了一種基于用戶指定的ROI圖像壓縮質(zhì)量要求，對圖像的灰度值進行分割的方法，實現(xiàn)滿足ROI條件下的最佳編碼。該方法不僅具有上述兩種方法的優(yōu)點，而且，該方法在低碼率編碼時顯著提高了小波變換的計算速度和內(nèi)存的存儲效率[4]。

1 基于灰度值分割的ROI壓縮算法

本文算法根據(jù)用戶規(guī)定的ROI圖像壓縮質(zhì)量，計算出ROI像素的重要位平面數(shù)量，按照計算結果對圖像所有像素進行灰度值分割，形成兩部分：重要灰度值和次級灰度值。在一定碼率下，優(yōu)先對重要灰度值進行ROI編碼，實現(xiàn)圖像的最佳壓縮效果。下面詳細介紹該算法的實現(xiàn)步驟。

11.2 灰度值分割

按照如上所求出的重要位平面數(shù)量，將圖像所有像素灰度值（背景區(qū)域和ROI均包括）分割為重要灰度值和次要灰度值。當重要位平面數(shù)量S=5時，分割過程如圖1所示。

1.3 算法編碼過程

經(jīng)過分割后的重要灰度值包含滿足用戶要求的ROI圖像壓縮質(zhì)量所有位平面，因此利用最大平移法對重要灰度值進行編碼，對次級灰度值進行無ROI圖像編碼過程。按照上述流程，圖像小波系數(shù)的位平面編碼順序如圖2所示。

圖1 灰度值按S=5分割

圖2 位平面編碼順序

算法的編碼過程分為2部分。在第1部分，首先對重要灰度值的ROI（也就是ROI重要位平面）進行編碼；如果編碼完成后，還沒有超出最大存儲空間，開始對重要灰度值的背景區(qū)域進行編碼，這樣背景區(qū)域的信息就得到恢復。如果上述都編碼結束后，還有剩余存儲空間，在第2部分對分割后的次級編碼值進行編碼，直至達到存儲空間上限或者所有位平面都編碼完畢（這就是無損壓縮的情況）。位平面編碼采用多級樹集合分裂算法（Set Partitioning in Hierarchical Trees，SPIHT）[6]。每一個位平面掃描完畢后，如果超過存儲空間，停止編碼。算法的詳細流程如圖3所示。

1.4 算法特點

根據(jù)MIN（ROI_PSNR）值來靈活控制ROI和背景區(qū)域的相對質(zhì)量分配，具有一般平移法的優(yōu)點；由于對重要灰度值的編碼采用最大平移法，所以支持任意形狀的ROI編碼而不需要編解碼ROI掩膜，具有最大平移法的優(yōu)點。在低碼率的應用中，對于最大平移法和一般平移法，像素灰度值的所有位平面都參加小波變換，小波變換后再根據(jù)碼率的要求，對灰度值的低位平面忽略，不參與后續(xù)的編碼過程，這樣對小波變換過程來說，造成了存儲空間的浪費和計算量的增加。本文算法在進行小波變換之前就根據(jù)用戶規(guī)定的ROI壓縮質(zhì)量要求進行了灰度值分割，所以在低碼率時，只有灰度值的重要位平面參與小波變換，從而有效提高了計算速度并節(jié)省了存儲空間。

圖3 本文算法流程圖

2 實驗結果

使用Matlab對本文算法進行驗證，以Lena（512×512，8 b）作為測試圖像，ROI形狀是由規(guī)定參數(shù)定義的橢圓[7]；采用[97]提升小波變換[8]，小波變換次數(shù)為4次。

2.1 不同算法壓縮性能比較

設置用戶規(guī)定的ROI最低壓縮質(zhì)量為MIN（ROI_PSNR）為30 dB，40 dB，50 dB三個級別，ROI指的是ROI的PSNR，BG指的是背景區(qū)域的PSNR，bpp代表比特率（bit per pixel，bpp）。在不同MIN（ROI_PSNR）和bpp下對3種算法進行比較。（Inf代表是無窮大）。

從表1可以看到：如果一般平移法的提升因子U等于本文算法根據(jù)用戶規(guī)定MIN（ROI_PSNR）計算出的重要位平面數(shù)量U值時，兩者的ROI和背景區(qū)域圖像的圖像質(zhì)量相當，一般平移法略高于本文算法，但是一般平移法需要編解碼ROI形狀信息；低碼率時最大平移法ROI的壓縮質(zhì)量明顯高于本文算法和一般平移法，但是其背景區(qū)域圖像的壓縮質(zhì)量很低，所以無法滿足對整幅圖像有要求的壓縮過程。

三種方法在低碼率時的壓縮效果對比如圖4所示。

由表2中數(shù)據(jù)可以看出，在低碼率時，本文算法實際參與小波變換的比特數(shù)小于其他兩種算法參與運算的比特數(shù)，因此能有效提高計算速度并節(jié)省內(nèi)存。

3 結 語

本文算法可以根據(jù)用戶指定的ROI壓縮要求來選擇最佳的壓縮過程。算法同時具有一般平移法靈活控制ROI和背景區(qū)域圖像質(zhì)量在碼率上的分配的優(yōu)點和最大平移法不需要編解碼ROI掩膜的優(yōu)點，同時由于在小波變換前就進行了灰度值分割，所以在低碼率時，有效降低了參與小波變換的比特數(shù)，從而提高了計算速度并節(jié)省了存儲空間，因此本文算法具有更加廣泛的應用性。但是，本文算法不支持多個ROI同時編碼[9?10]，可以對此做進一步研究。

參考文獻

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