基于小波理論的圖像-視頻內(nèi)嵌編碼技術(shù)研究.pdf

1、近年來，信息技術(shù)飛速發(fā)展，社會的信息化程度不斷提高，人們對圖像/視頻信息的需求越來越迫切，數(shù)字圖像/視頻的應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛，圖像/視頻編碼技術(shù)受到了前所未有的重視，眾多學(xué)者對此進(jìn)行了深入而廣泛的研究。 小波分析是當(dāng)前在圖像/視頻編碼研究領(lǐng)域倍受關(guān)注的一個數(shù)學(xué)分析方法。小波分析所具備的多分辨率特性、能量集中特性和熵保持特性為后期獲得高性能的編碼提供了巨大的潛力，這使得小波編碼成為圖像/視頻編碼研究的熱點(diǎn)之一。 本文系統(tǒng)

2、地介紹了作者近幾年來在基于小波理論的圖像/視頻內(nèi)嵌編碼領(lǐng)域的主要研究工作和成果，對當(dāng)前流行的基于小波理論的圖像/視頻內(nèi)嵌編碼技術(shù)進(jìn)行了比較細(xì)致的理論分析和算法研究，并對小波圖像/視頻內(nèi)嵌編碼技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了比較深入的探索。 內(nèi)嵌零塊和基于上下文的編碼算法-EZBC采用鏈表來控制位平面編碼。但是鏈表需要大量且非固定的存儲空間，這造成了EZBC算法硬件實(shí)現(xiàn)的障礙。在研究EZBC算法的基礎(chǔ)上，本文提出了一種無鏈表實(shí)現(xiàn)內(nèi)嵌零塊和基于

3、上下文編碼算法，即NLEZBC算法，并且設(shè)計了NLEZBC算法的實(shí)現(xiàn)架構(gòu)。NLEZBC算法構(gòu)造了一個位平面節(jié)點(diǎn)重要性狀態(tài)表，利用節(jié)點(diǎn)的重要性狀態(tài)來控制編碼過程和形成算術(shù)編碼器所需要的上下文，從而取代EZBC算法中的LIN和LSP鏈表。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在1bits/pixel壓縮時，NLEZBC算法中的重要性狀態(tài)表所需存儲空間大約為EZBC算法中鏈表所需存儲空間的20％左右；NLEZBC算法能在較低、固定存儲空間的情況下獲得和EZBC基本相

4、同的高壓縮性能，有利于硬件實(shí)現(xiàn)，有重要的實(shí)用價值。 三維EZBC算法結(jié)合可逆運(yùn)動補(bǔ)償時域?yàn)V波器(IMCTF)就形成了可逆的運(yùn)動補(bǔ)償三維EZBC算法，即IMC3D-EZBC算法。在對IMC3D-EZBC算法研究的基礎(chǔ)上，作者針對IMC3D-EZBC算法中的HVSBM算法和3D-EZBC算法分別進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種改進(jìn)的小波內(nèi)嵌視頻編碼算法，即快速的可逆運(yùn)動補(bǔ)償、無鏈表結(jié)構(gòu)三維內(nèi)嵌零塊和基于上下文編碼算法(FIMCN3D-EZBC)

5、。FIMCN3D-EZBC包括FIMCTF和NL3D-EZBC：基于HVSBM快速實(shí)現(xiàn)算法-FHVSBM來進(jìn)行運(yùn)動估計的IMCT被稱為快速IMCTF，即FIMCTF；無鏈表結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的3D-EZBC算法被稱為NL3D-EZBC。 FHVSBM算法有效地利用了所建立的多分辨率金字塔結(jié)構(gòu)。在細(xì)化過程中，不僅僅只對匹配子塊細(xì)化，而是在對匹配子塊細(xì)化的同時，細(xì)化運(yùn)動矢量。在對運(yùn)動矢量進(jìn)行細(xì)化時，本文充分利用上一金字塔級內(nèi)搜索塊的運(yùn)動矢量，

6、因此不再進(jìn)行全搜索，定義計算搜索塊在當(dāng)前金字塔級內(nèi)運(yùn)動位移更新值的搜索范圍為±1，大大減少了運(yùn)算量。NL3D-EZBC算法是本文將NLEZBC算法在視頻編碼的擴(kuò)展。NL3D-EZBC算法建立了一個三維的重要性狀態(tài)表來判斷節(jié)點(diǎn)或像素是否需要進(jìn)行編碼而不是用鏈表來記錄它們的坐標(biāo)值。實(shí)驗(yàn)表明，本文所提出的FIMCN3D-EZBC算法在運(yùn)動估計時，最大運(yùn)算量僅約為IMC3D-EZBC算法的33％左右，但是此時FIMCN3D-EZBC的性能已經(jīng)接

7、近原始算法，相差約0.3dB左右。 巨大的運(yùn)算量和大量的存儲器資源需求是JPEG2000硬件實(shí)時實(shí)現(xiàn)的瓶頸。本文針對此點(diǎn)，提出了兩種基于JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)、高效的率控制算法—基于碼塊重要性編碼順序的MSD算法(MSDS)和基于碼塊重要性編碼順序及門限的MSD算法(MSDST)。MSDS和MSDST算法均在對數(shù)域中對率失真斜率進(jìn)行比較，從而避免了斜率浮點(diǎn)運(yùn)算，使得算法更易于硬件實(shí)現(xiàn)。在MSDS算法中由于設(shè)定了碼塊重要性編碼順序，

8、所以具有比最小斜率丟棄算法(MSD)更高的編碼效率，而且獲得了與標(biāo)準(zhǔn)原始算法基本相同的高壓縮性能；MSDST算法在MSDS算法的基礎(chǔ)上，不僅設(shè)定了碼塊編碼順序，還設(shè)定了位平面編碼控制門限，從而進(jìn)一步降低了在編碼初期存在的冗余。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的MSDS和MSDST算法具有比MSD算法和傳統(tǒng)的率失真后壓縮優(yōu)化截取算法(PCRD)更高的編碼效率；而MSDST算法的編碼效率還略高于MSDS算法，尤其是在甚低比特率情況下。

9、 本文提出了一種緩存資源有限條件下、基于Motion-JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)的常質(zhì)量視頻編碼的碼率控制算法—單緩存器雙門限碼率控制算法(SBDTRC)。SBDTRC算法采用了單緩存器架構(gòu)和兩種截取門限：首先利用R-D斜率門限將所有候選編碼碼流放入緩存器內(nèi)，然后利用幀失真門限截取合適的、需釋放到輸出碼流中的編碼碼流。為了實(shí)現(xiàn)簡單，SBDTRC算法直接利用小波/子帶系數(shù)的失真來代替空間域中像素的失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SBDTRC算法的性能曲線