基于DSPs的小波图像压缩技术的研究
摘要
图像压缩编码长期以来利用离散余弦变换(DCT)作为变换编码的主要技术。然而利用DCT作为主要技术的变换编码方法存在着明显的方块效应，而且进一步提高压缩性能很困难。小波变换由于具有能够有效描述非平稳信号的独特优点而成为当前图像压缩编码研究的主要方向。本文从分析小波变换入手，通过对图像小波系数的分析，在综合多种压缩方法的基础上，提出了一种结合快速矢量量化和多级矢量量化的双正交小波变换编码算法。该算法充分利用了小波分解后各子带间的相关性，跨子带构造高维数矢量，利用改进的渐进构造聚类(PCC)结合LBG的算法生成了具有代表性的最优码书，并提取特征矢量快速实现矢量量化，最后通过二级量化进一步降低矢量量化的复杂度。本文还给出了该算法在DSPs上实现的设计方法，预测DSPs可以解决算法中大量乘法运算的难题。
The DCT was used as the main method of image transform coding for a long time. But there is obvious "block noise" in this transform coding method useing DCT. And it is difficult to improve the compression performance. Wavelet transform becomes the main subject of image compression coding for it has the advantage of describing non-steady signal. In this paper, we begin with the analysis of wavelet transform. After the analysis of image wavelet coefficients and methods of image compression, a method of vector-constitution among different subbands, making verctor book using PCC+LBG, and fast VQ is presented. At the same time a better compression performance is improved by using multistage vector algorithm, the design of this algorithm based on DSPs is given at the end of this paper.
The DCT was used as the main method of image transform coding for a long time. But there is obvious "block noise" in this transform coding method useing DCT. And it is difficult to improve the compression performance. Wavelet transform becomes the main subject of image compression coding for it has the advantage of describing non-steady signal. In this paper, we begin with the analysis of wavelet transform. After the analysis of image wavelet coefficients and methods of image compression, a method of vector-constitution among different subbands, making verctor book using PCC+LBG, and fast VQ is presented. At the same time a better compression performance is improved by using multistage vector algorithm, the design of this algorithm based on DSPs is given at the end of this paper.
引文
[1]J.M.Shapiro, Embedded image coding using zerotrees of wavelets coefficients, IEEE Trans.Signal Processing. Dec. 1993, vol. 41, 3445～3462
[2]Faouzi Kossentini, Mark J. T. Smith, Christopher F. Barnes, Image Coding Using Entropy-Constrained Residual Vector Quantization, October 1995, vol.4, 1349～1357
[3]Daubechies I, Orthonormal Bases of Compactly Supported Wavelets, 1998, 909～996
[4]M. Antonini, M. Barlaud, O. Mathieu, I. Daubechies, Image coding using wavelet transform, IEEE Trans. Image Processing, vol. 1,205～220
[5]任丽香、马淑芬、李方慧编著，高梅国审校，TMS320C6000系列DSPs的原理与应用，2000年7月，电子工业出版社
[6]Mallat S, A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Represention, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach Intell, 1989,11(7), 674～693
[7]Parthasarathy sriram, Michael W. Marcellin,Image Coding Using Wavelet Transforms and Entropy-Constrained Trellis-Coded Quantization, IEEE Transaction on Image Processing. VOL.4, JUNE 1995, 725～733
[8]赵松年、熊小芸，子波变换与子波分析，1997年3月，电子工业出版社，
[9]John D, Villasenor, Benjamin Belzer, Judy Liao, Wavelet filter Evaluation for Image Compression, IEEE Transaction on Image Processing. Vol.4, August 1995, 1053～1060
[10]李弼程、沙基昌、周铁强、罗建书，小波变换码中滤波器的选择，信号处理，vol．14，1998(12)，27～32
[11]A. Gersho and R. M. Gray. Vector Qantization and Signal Compression, 1992
[12]蒋良成，基于子波变换的图象编码方法的研究，东南大学博士研究生学位论文，1994年3月
[13]J. S. Lin, S. C. Tat, Image Sub-band Coding With Inter-band Prediction, Proc. IEEE TENCOM'410～413
[14]吴乐南编著，徐孟侠主审，数据压缩，2000年6月，电子工业出版社
[15]M.Antonini et al,Image Coding Using Vector Quantization in The Wavelet Domain,Proc.IEEE ICASSP'90,2297～2230
[16]马维祯，利用子波变换的图象压缩编码技术，信号处理，vol．11，1995(3)，129～137
[17]J.M Shapiro,embedded image coding using zerotrees of wavelet coefficents,IEEE Trans、On signal Processing,vol.41(12)1993,3445～3462
[18]GERSHO A.Optimal nonlinear iterpolative vector quantization [J].IEEE Trans Commun,1990,vol.38(9),1285～1287
[19]WANG X,CHAN E,MANDAL M K,et al.Wavelet-based image coding using nonlinear interpolative vector quantization[J],IEEE Trans.Image Processing,1996,5(3),518～522
[20]A.Said and W.A Pearlman,A new,fast,and efficient image coder based on set partitioning in hierarchial trees.IEEE Trans.Circuits and Systems for Video Technology,Jun.1996,vol.6,243～249
[21]林刚、刘泽民，基于空间方向小波等级树的图象编码，信号处理，2000(1)，vol．16，46～49
[22]王嘉、余松煜，一种改进的基于零树集合的小波图象压缩算法，数据采集与处理，2000(1)，vol．15，18～22
[23]王磊、戚飞虎，基于正交小波的快速矢量量化算法，上海交通大学学报，1998(3)，21～25
[24]张霞、万国金、吴建华、邹道文，矢量量化在图象压缩编码中的应用进展，数据采集与处理，1993(1)，vol．14，52～56
[25]沈兰荪、魏海，图象的无损压缩研究，数据采集与处理，1999(4)，vol．14，485～489
[26]吴蒙、甘志军，一种图象序列小波系数的分形编码算法，数据采集与处理，2000
(3)，vol．15，373～376
[27]赵健、李勇、廉保旺、赵乃煌、咎积成、张怡，一种基于小波变换的图象压缩方法，数据采集与处理，2000(2)，vol．15，166～169
[28]王琪、钟玉琢，一种结合量化的零数小波图象编码器，清华大学学报，2000(7)，vol．40，109～111，116
[29]施福忠，TMS320C6xDSP的软件开发和程序调试方法，微处理机，1999(11)，41～47
[30]国澄明、刘军、李铁盘，TMS320C50图象处理系统，信号处理，1995(3)，vol．11，221～224
[31]张雄伟、曹铁勇编著，DSP芯片的原理与开发应用(第2版)，2000年9月，电子工业出版社
[32]朱伯春、国澄明、王兆华，双片TMS320C40并行实时图象处理系统，通信学报，1998(1)，vol．19，23～28
[33]TMS320C62x/67x Programer's Guide,1999,Texas Instruments．
[34]TMS320C6000Peripherals Reference,1999,Texas Instruments．
[35]TMS320C6000 CPU and Instruction Set Reference Guide,1999,Texas Instruments．
[36]TMS320C6000 Assembly Language Tools User's Guide,1999,Texas Instruments．
[37]TMS320C6000 Optimizing C Compiler User's Guide,1999,Texas Instruments．
[38]TMS320C6x C Source Debugger,1999,Texas Instruments．
[39]TMS320C6201，TMS320C6201B Digital Signal Procissors Data Sheet,1999,Texas Instrument．
[40]TMS320C6000 Code Composer Studio User's Guide,2000,Texas Instrument．
[41]田红心、孙肖子，基于DSP静止图像压缩的实现，数据采集与处理，1998(10)，vol．13，155～158
[42]姜新华、范征字，快速小波变换在DSP中的实现方法，数据采集与处理，2000
(6)，vol．15，170～175
[43]崔锦泰著，程正兴译，小波分析导论，1997年1月，西安交通大学出版社出版发行
[2]Faouzi Kossentini, Mark J. T. Smith, Christopher F. Barnes, Image Coding Using Entropy-Constrained Residual Vector Quantization, October 1995, vol.4, 1349～1357
[3]Daubechies I, Orthonormal Bases of Compactly Supported Wavelets, 1998, 909～996
[4]M. Antonini, M. Barlaud, O. Mathieu, I. Daubechies, Image coding using wavelet transform, IEEE Trans. Image Processing, vol. 1,205～220
[5]任丽香、马淑芬、李方慧编著，高梅国审校，TMS320C6000系列DSPs的原理与应用，2000年7月，电子工业出版社
[6]Mallat S, A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Represention, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach Intell, 1989,11(7), 674～693
[7]Parthasarathy sriram, Michael W. Marcellin,Image Coding Using Wavelet Transforms and Entropy-Constrained Trellis-Coded Quantization, IEEE Transaction on Image Processing. VOL.4, JUNE 1995, 725～733
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[10]李弼程、沙基昌、周铁强、罗建书，小波变换码中滤波器的选择，信号处理，vol．14，1998(12)，27～32
[11]A. Gersho and R. M. Gray. Vector Qantization and Signal Compression, 1992
[12]蒋良成，基于子波变换的图象编码方法的研究，东南大学博士研究生学位论文，1994年3月
[13]J. S. Lin, S. C. Tat, Image Sub-band Coding With Inter-band Prediction, Proc. IEEE TENCOM'410～413
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[15]M.Antonini et al,Image Coding Using Vector Quantization in The Wavelet Domain,Proc.IEEE ICASSP'90,2297～2230
[16]马维祯，利用子波变换的图象压缩编码技术，信号处理，vol．11，1995(3)，129～137
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[22]王嘉、余松煜，一种改进的基于零树集合的小波图象压缩算法，数据采集与处理，2000(1)，vol．15，18～22
[23]王磊、戚飞虎，基于正交小波的快速矢量量化算法，上海交通大学学报，1998(3)，21～25
[24]张霞、万国金、吴建华、邹道文，矢量量化在图象压缩编码中的应用进展，数据采集与处理，1993(1)，vol．14，52～56
[25]沈兰荪、魏海，图象的无损压缩研究，数据采集与处理，1999(4)，vol．14，485～489
[26]吴蒙、甘志军，一种图象序列小波系数的分形编码算法，数据采集与处理，2000
(3)，vol．15，373～376
[27]赵健、李勇、廉保旺、赵乃煌、咎积成、张怡，一种基于小波变换的图象压缩方法，数据采集与处理，2000(2)，vol．15，166～169
[28]王琪、钟玉琢，一种结合量化的零数小波图象编码器，清华大学学报，2000(7)，vol．40，109～111，116
[29]施福忠，TMS320C6xDSP的软件开发和程序调试方法，微处理机，1999(11)，41～47
[30]国澄明、刘军、李铁盘，TMS320C50图象处理系统，信号处理，1995(3)，vol．11，221～224
[31]张雄伟、曹铁勇编著，DSP芯片的原理与开发应用(第2版)，2000年9月，电子工业出版社
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[33]TMS320C62x/67x Programer's Guide,1999,Texas Instruments．
[34]TMS320C6000Peripherals Reference,1999,Texas Instruments．
[35]TMS320C6000 CPU and Instruction Set Reference Guide,1999,Texas Instruments．
[36]TMS320C6000 Assembly Language Tools User's Guide,1999,Texas Instruments．
[37]TMS320C6000 Optimizing C Compiler User's Guide,1999,Texas Instruments．
[38]TMS320C6x C Source Debugger,1999,Texas Instruments．
[39]TMS320C6201，TMS320C6201B Digital Signal Procissors Data Sheet,1999,Texas Instrument．
[40]TMS320C6000 Code Composer Studio User's Guide,2000,Texas Instrument．
[41]田红心、孙肖子，基于DSP静止图像压缩的实现，数据采集与处理，1998(10)，vol．13，155～158
[42]姜新华、范征字，快速小波变换在DSP中的实现方法，数据采集与处理，2000
(6)，vol．15，170～175
[43]崔锦泰著，程正兴译，小波分析导论，1997年1月，西安交通大学出版社出版发行
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