[发明专利]基于自适应模板的视频无损压缩方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，涉及视频无损压缩方法，该方法可用于分辨率要求较高的航空、导航领域。

背景技术

近年来，数字图像与视频压缩有了很大的发展，先后出现了MPEG-4、JPEG2000、H.264/MPEG-4AVC等先进的压缩标准。这些标准大多数着眼于有损压缩上，但在很多实际应用中，无损数字图像和视频压缩却显得更加重要。例如，对海量的航空和遥感图像必须进行压缩以节省储存空间，提高传播效率，但如果使用有损压缩，被压缩了细节信息的图像将会遗漏重要的目标信息，从而造成失误。因此，对无损数字图像和视频压缩的研究逐步得到了学者们的重视。

数字视频的压缩主要从三个方面去除原始视频序列中的冗余信息：色度、空间和时间。色度冗余度一般通过RGB空间到YcbCr空间的转换来去除。空间冗余主要是由于帧内像素之间的相关性，在连续灰度的自然图像中这一点尤为明显。去除空间冗余已有很多方法，有些方法已经应用于无损图像的压缩中，如LOCO-I等。时间冗余主要是由于时间上相邻帧之间的相关性。在一些有损的视频压缩算法如MPEG1、MPEG2中主要是通过帧间预测方法有效地去除时间上的相关性。这种相关性不仅存在于相邻帧之间，也存在于时间上相对靠近的帧之间。针对目前视频无损压缩的研究现状，迫切需要对无损视频压缩领域的相关技术做进一步深入的研究。

无损的视频压缩和有损的视频压缩标准相似，许多模块采用了新的编码技术。其中有些算法是对以往算法的扩展，如支持新的块匹配算法、更多参考帧的运动估计和运动补偿等；有些则是对以往算法的改进，如运动估计的精度达到1/4像素；还有一些则是完全不同于以往标准中的算法，如空间域的预测编码，整数小波变换、基于上下文的熵编码等。由此可见，其编码效率的提高是由以上诸多模块共同实现的。

目前，无损视频压缩方法主要有以下几种：

1.Memon等人于1996年提出的一种混合时间域和空间域的压缩方法，作者还探讨了用于基于块运动补偿和频域的最佳预测的自适应算法如文献N.Memon and X.Wu.″Context-based，adaptive，lossless image coding″，IEEE Transactions onCommunications，1997，45(4)，pp：437-444.所述。Wu等人在1998年提出的CAL1C算法X Wu，W Choi，N Memon.″Lossless Interframe Image Compression via ContextModeling″，Proc of Data Compression Conf，pp：378-387，1998和Elias carotti等在2002年提出的帧间邻域后向自适应预测器和帧内空域预测器Carotti E S G，DeMartin J C，Meo A R.″Low-complexity Iossless video coding via adaptive spatio-temporal predietionProeeedings″，2003International Conference on Image Processing，Bareelona，2003，pp：197-200。这些压缩方法的压缩率根据视频流的不同一般在2-3倍之间。如果把JPEG-LS和CALIC直接用于无损视频的压缩，这样没有考虑视频在时间上的相关性，压缩率不高。Wu的方法虽然考虑了时间和空间预测的融合，但没有采用自适应策略，所以压缩率提高不多。Elias的方法使用了新的时域预测器，降低了算法复杂度，但也降低了预测的性能。2001年，G.C.K.分析了对运动补偿以后的残差图像的小波变换，发现它不能有效地降低熵，也就不能进行有效的压缩G CK Abhayaratne.D M Monco.″Embedded to Loeeless Coding of Compensated Prediction Residuals inLoseless Video Coding″，Proc of SPIE，2001，4310，pp：75-85。