基于Warped DCT的图像压缩编码研究

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目前,离散余弦变换理论已经相当成熟,被广泛应用到图像和视频编码中。在图像压缩编码中,DCT消除图像块各像素的空间相关性,使图像能量具有很好的集中效果,为压缩打下基础。然而,对含有大量高频成份的图像,DCT不能很好的将图像块能量集中于少数低频DCT系数上。Warped DCT根据输入信号的频率分布,通过频率卷曲使得变换后信号能量分布更适合于图像压缩编码,并且已经广泛应用到图像压缩和语音处理等领域。本论文详细介绍了Warped DCT理论和基于Warped DCT的图像压缩编码。Warped DCT是常规的DCT和一阶全通滤波器的级联,可以通过调整全通滤波器的控制参数来调整频率的卷曲。对于每个控制参数,要先验地计算出相应的Warped DCT矩阵。对于每个图像块,根据计算Warped DCT变换的结果,从参数集合中选择出使图像压缩效果最好的变换矩阵,并将其索引作为辅助信息传送到解码端。在解码端,准备好Warped DCT逆矩阵来重建图像。在高比特率下和对于含有大量高频成份的图像,基于Warped DCT的JPEG编码表现出了好于传统的基于DCT的JPEG基本系统的编码性能。本论文后半部分对基于Warped DCT的图像压缩算法进行了算法改进。基于Warped DCT的图像压缩算法只考虑了图像重建误差,忽略了特定的码率预算,因此在率失真意义上对其进行了算法改进,来改善算法的整体编码性能。基于Warped DCT的图像压缩算法通过频率卷曲改善了基于DCT的图像压缩算法的性能,在高比特率时取得了很好的效果,但是因为其卷曲滤波器参数的选择需要额外的信息消耗,使得在低比特率时,未能得到好于传统的基于DCT的图像压缩算法的效果。针对这种情况,在低比特率时,将其同采样和内插技术相结合对算法进行了改进。
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