[发明专利]图像压缩的空间聚类编码法

说明书

本发明涉及一种图像压缩或解压方法，更确切地说，涉及一种静态图像压缩中小波系数的量化及编码方法。

在数字化时代，无论是数据保存还是数据传输，对它们的有效压缩是必须的，尤其对图像数据更是如此。所以，数据压缩技术一直是IT技术里的关键技术之一。图像数据压缩的主流是采用变换编码，它的压缩模式如图1所示。JPEG是对单幅图像进行压缩的一个国际标准，同时也是目前MPEG-1，MPEG-2，H.261等视频压缩的基础。JPEG就属于变换编码，其中的变换环节采用的DCT变换。DCT变换是一个数学变换(离散余弦变换)，它是JPEG算法的核心。由于DCT变换变换的计算复杂性，该算法必须将图像分成若干个小块进行处理。所以，当压缩到一定程度以后，图像会出现块状效应(俗称马赛克效应)。所以，JPEG算法的压缩率是有限的，不能太高，因而不适合极低码率的压缩。

另一方面，在军事应用领域，如军队图像、视频的通信等，用于对边境突发情况、热点地区的监控，也非常需要对于图像的压缩或解压方法。但是这种可用于军事领域的通信编码体制显然不适宜公开，这样有利于通讯保密，即使敌对势力破解了我方的信道编码，也无法解压我们的图像、视频。这也是建立我军自己的编码体系的重大意义。

本发明的目的在于为基于小波变换的图像压缩提供运算比较简单而压缩效率比较高的量化和编码方法。

本发明的技术方案如下：

本发明之图像压缩编码法包括以下步骤：

(a)对图像进行小波变换，得到小波系数图像；

(b)根据压缩比的要求的不同，选择分类数量、判决函数和量化门限，

   进行空间聚类量化；

(c)对分类结果和量化结果分别进行熵编码。

在对图像进行小波变换时，可采用W变换(离散超小波变换)。

依以上所述，其中所述步骤(a)变换次数根据图像大小自适应地决定。对大小为512×512的图像可分解为五层。编码时可根据上一层的结果指导下一层进行编码。

依以上所述，其中所述步骤(b)分类类型不宜太多，可以选2、4、8、16；压缩比很大时选2类，压缩比较小(图像质量很好)时，选16类。

上述之步骤(b)判决函数的选择要考虑计算复杂性。本发明在实施时选择的判决函数是求各像素的绝对值的和。

上述之步骤(c)根据每个子带的信源特性，对每个子带选择最合适的熵编码方法。可以通过比较压缩效果自适应地选择或者根据同类图像的经验预先设定。

离散小波变换(Discrete Wavelet Transform，简写为DWT)在时域和频域同时具有良好的局部化，可以有效消除方块效应，它引起图像压缩界的浓厚兴趣。已有些文献讨论小波基的选取，寻找合适的量化方法，以及熵编码方法。

本发明在实施方案中采用一种专有的离散超小波变换的小波滤波器(小波基)，简称为W-变换，该小波滤波器已申请专利，申请号为00113587.2。

本发明的主体部分是图像编码的空间聚类法。本发明在进行图像数据压缩时，先对图像进行离散超小波变换或者经典小波变换。根据小波变换的相似性，设计一个判决函数，用这个函数将小波系数进行分类，然后选择适当的量化门限对其进行量化处理。这样，可以按照小波系数分辨率的精细程度将小波系数进行空间聚类，构成一棵四叉树。然后对分类结果和量化小波系数分别进行自适应的熵编码。

本发明是基于小波变换的图像压缩空间聚类编码法，其编码运算简单，压缩效率高，可以有效消除图像的方块效应，能够适合极低码率的压缩，实用性强。

本发明可以应用于军事领域，用于军队图像通信的压缩或解压等，对边境突发情况、热点地区的进行监控等。本发明有利于建立我军自己的视频图像编码体系。

以下结合附图和实施例进一步说明本发明。

图1是图像数据压缩过程示意图，压缩过程主要包括变换、量化和编码三个环节；

图2是图像进行小波变换分解三层时的小波变换系数的分布图，图中的每一块称为一个子带；

图3是以本发明进行图像压缩测试结果同JPEG比较效果图。其中PSNR表示峰值信噪比，PSNR越大表示与原图像越保真。