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        一種基于小波零樹編碼和K—mean聚類的圖像壓縮的實(shí)現(xiàn)

        2016-04-08 02:04:16陳慧龍飛段智云
        軟件 2016年2期

        陳慧++龍飛++段智云

        摘要:針對(duì)在低比特率時(shí)圖像存在嚴(yán)重的方塊效應(yīng)等不足,本文提出了一種基于小波零樹編碼和K-mean聚類的圖像壓縮算法。其中基于小波零樹的圖像編碼克服了圖像JPEG標(biāo)準(zhǔn)壓縮算法在統(tǒng)計(jì)值較少時(shí)的方塊效應(yīng)現(xiàn)象,通過K-mean聚類算法可以改善小波零樹編碼算法中沒有充分考慮到小波系數(shù)同一子帶中相鄰元素之間相關(guān)性的缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此改進(jìn)的圖像編碼算法具有較好的信噪比和壓縮比。

        關(guān)鍵詞:圖像編碼;小波變換;K-mean聚類

        中圖分類號(hào):TN919.81

        文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.02.008

        引言

        目前為止,JPEG標(biāo)準(zhǔn)在中高碼率對(duì)于靜止的圖像取得了較好的壓縮性能,并且具有壓縮效率高和圖像質(zhì)量損失少的優(yōu)點(diǎn),但自身也存在局限性。比如,圖像在低比特率時(shí),重構(gòu)圖像存在嚴(yán)重的方塊效應(yīng),不能很好地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸中傳描圖像的需要;JPEG的壓縮比普遍不高,一般小于50%;基于DCT變換的JPEG標(biāo)準(zhǔn)壓縮算法,如果圖像的重要信息集中在相對(duì)窄小的頻段,DCT變換能得到較好的結(jié)果,然而如果圖像的細(xì)節(jié)是非平穩(wěn)的,需要較寬的頻帶來表示,即需要許多變換系數(shù)的表述。基于小波零樹編碼和K-mean聚類的圖像壓縮算法,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了深入而廣泛的探討與研究。張琦在論文中提到了基于小波變換的圖像壓縮技術(shù),但復(fù)原之后的圖像有明顯的方塊效應(yīng);柳斌等將基于零樹量化的小波編碼用于圖像壓縮中,但是圖像細(xì)節(jié)描述時(shí)間長(zhǎng),算法復(fù)雜度較高;吳青等手巴基于層次聚類的方法用于圖像壓縮算法的優(yōu)化中,雖然可以實(shí)現(xiàn)時(shí)間優(yōu)化,但也存在壓縮率低的缺點(diǎn)。

        本文采用小波系數(shù)變換的圖像編碼,既可以克服了JPEG標(biāo)準(zhǔn)壓縮算法在低比特率下嚴(yán)重的方塊效應(yīng),又可以通過K-mean聚類算法改善小波零樹編碼算法中沒有充分考慮到小波系數(shù)同一子帶中相鄰元素之間相關(guān)性的缺陷,因此,在圖像壓縮的應(yīng)用中有一定的價(jià)值和前景。

        1 基于小波零樹編碼和K-mean聚類的圖像壓縮算法

        l.l 小波變換的零樹編碼

        小波零樹編碼用于圖像壓縮是小波分析應(yīng)用的一個(gè)重要方面,它的特點(diǎn)是壓縮比高,壓縮速度快,壓縮后能保持信號(hào)與圖像的特征不變,且在傳遞中可以抗干擾。本文采用嵌入式小波變換(EZW),它是以相對(duì)適中的復(fù)雜度等級(jí)產(chǎn)生達(dá)到最新技術(shù)發(fā)展水平的壓縮性能。

        通過掃描小波變換后生成二進(jìn)制樹結(jié)構(gòu)子帶的零樹來進(jìn)行編碼,每一棵零樹的形成需要對(duì)圖像進(jìn)行2次掃描。在生成第1棵零樹時(shí),首先找出變換后圖像的最大絕對(duì)值系數(shù),用它的一半作為初始閾值,對(duì)圖像進(jìn)行第1次掃描,將變換圖像中絕對(duì)值小于閾值的系數(shù)看作0,在按照零樹符號(hào)的定義形成零樹;在第2次掃描中,對(duì)那些絕對(duì)值大于閾值的節(jié)點(diǎn)按其絕對(duì)值是否超過閾值的2.5倍附加一個(gè)比特l或0來描述其精度。然后將閾值減半再經(jīng)2次掃描生成第2棵零樹,在第1次掃描生成零樹時(shí),以前已經(jīng)大于閾值的節(jié)點(diǎn)不再考慮,而第2次掃描附加比特時(shí)則要考慮以前非零的節(jié)點(diǎn)以繼續(xù)求精,如此往復(fù)下去,不斷生成零樹編碼直到達(dá)到需要為止。

        1.2 K-mean聚類算法

        K-me an聚類最早是由Mac Queer所提出來的,是以最小化適應(yīng)函數(shù)作為判斷準(zhǔn)則將所要分類的數(shù)據(jù)依次劃分到事先設(shè)定的類中。K均值聚類算法是采用多次迭代的反復(fù)循環(huán)過程的聚類算法,算法結(jié)束的標(biāo)志是迭代結(jié)束,換句話說也就是聚類間的數(shù)據(jù)元素不會(huì)再一次被調(diào)整。K-mean聚類算法實(shí)現(xiàn)的一般步驟如下:

        步驟一:將所要聚類的樣本數(shù)據(jù)量{Zii=l,2…n}聚成k類,則需要隨機(jī)產(chǎn)生聚類中心作為初始化類中心

        步驟四:如果J不變或代表點(diǎn)未發(fā)生變化則算法結(jié)束,否則程序轉(zhuǎn)向步驟二。

        2 基于小波零樹編碼和K-mean聚類的圖像壓縮算法的實(shí)現(xiàn)

        基于小波零樹編碼和K-mean聚類算法的圖像壓縮,可獲得更高的壓縮效率,且其計(jì)算復(fù)雜度低,其具體步驟如下:

        第一步:對(duì)輸入的圖像進(jìn)行小波變換,分別低頻小波子帶系數(shù)和高頻子帶系數(shù);

        第二步:將具有相同屬性的圖像小波變換后的低頻系數(shù)組織起來進(jìn)行描述,利用K-mean聚類算法分類低頻的小波子帶系數(shù),劃分成K類,對(duì)聚類后的低頻系數(shù)做移位預(yù)處理;

        第三步:圖像中每個(gè)低頻小波系數(shù)按照所屬的類中心,進(jìn)行小波零樹編碼;

        第四步:對(duì)圖像中其余的高頻小波系數(shù)進(jìn)行小波零樹編碼。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        實(shí)驗(yàn)采用的圖像是標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試庫圖像,在處理器為Intel Core 2,主頻1.26GHz的計(jì)算機(jī)上,通過MATLAB7.0對(duì)算法進(jìn)行仿真,本文采用最優(yōu)線性算法、JPEG算法和本文基于小波零樹編碼和K-mean聚類的圖像壓縮算法對(duì)Lena(256x256)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并進(jìn)行比較,計(jì)算峰值信噪比PSNR,表達(dá)式如下所示。

        設(shè)f(i,i)表示原圖像的第i列j行的像素值,f(i,j)表示插值后圖像的第i列i行的像素值,M為圖像的高,N為圖像的寬。

        同時(shí)選擇Borb、Boat和Lena圖像在相同的信噪比PSNR=20時(shí)進(jìn)行壓縮比的比較。

        本文算法克服了JPEG標(biāo)準(zhǔn)壓縮算法存在的方塊效應(yīng),其中,K代表的是K-mean聚類算法選取的類別數(shù)。表1給出了最優(yōu)線性算法、JPEG標(biāo)準(zhǔn)壓縮算法和本文算法在聚類類別數(shù)為K=50、100下的MSE和PSNR。從表1中可以看出,本文算法兩個(gè)指標(biāo)均優(yōu)于JPEG算法,隨著聚類類別數(shù)K的增大,效果會(huì)更好;本文算法比最優(yōu)線性和JPEG算法有更好的均方誤差和信噪比。表2給出,了相同PSNR條件下的壓縮比,即具有相同圖像質(zhì)量條件下的壓縮比,從表2中看出,本文算法能夠在保證圖像質(zhì)量一致的條件下,獲得比JPEG標(biāo)準(zhǔn)算法更大的壓縮比;相同信噪比下三幅圖像的壓縮比隨著K-mean聚類算法的類數(shù)增加有所增加。

        4 結(jié)論

        本文提出了一種通過小波零樹編碼和K-mean聚類算法的圖像壓縮算法,在客觀評(píng)價(jià)方面得到了較好的結(jié)果,通過小波系數(shù)分成高頻和低頻信息,分別采用不同的方法進(jìn)行量化編碼,取得了理想的效果,有一定的使用價(jià)值。本文通過采用小波域系數(shù)的零樹編碼算法,克服了JPEG標(biāo)準(zhǔn)壓縮算法在低比特率下嚴(yán)重的方塊效應(yīng),通過K-mean聚類算法,克服了嵌入式零樹編碼算法沒有充分考慮到圖像小波系數(shù)同一子帶中相鄰元素之間相關(guān)性的缺陷。本文算法的輸出碼可進(jìn)一步利用熵編碼提高壓縮比,或通過碼率分配進(jìn)一步提高壓縮性能。另外,如何結(jié)合實(shí)際應(yīng)用,更好地選擇聚類參數(shù)K值,亦可作為下一步研究的一個(gè)重點(diǎn),嘗試使用不同的聚類方法加以改進(jìn)也是研究的難點(diǎn)。

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