基于小波變換的視頻圖像壓縮算法研究

l 引 言
隨著網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展，特別是3G技術(shù)的逐漸普及，多媒體信息特別是視頻圖像信息將越來越豐富。對數(shù)據(jù)量龐大的視頻圖像信息進行壓縮是非常必要的，因此視頻圖像的壓縮也一直吸引著廣大研究者進行不斷深入的探索。
小波變換具有良好的時、頻局域性，并且由于其在非平穩(wěn)圖像信號分析方面的靈活性和適應(yīng)人眼視覺特性的能力，已經(jīng)成為圖像編碼的有力工具。應(yīng)用三維小波變換進行視頻壓縮編碼，需考慮選用時、空域2組小波濾波器組。時域選用階數(shù)較低的濾波器組，而空域的濾波器組的選擇與靜止圖像變換編碼相似，常用的是雙正交D 9／7濾波器組，但是它的計算量較大，因此采用提升方法來實現(xiàn)，并且對提升格式的參數(shù)進行調(diào)整，可進一步減少運算量。

2 基于提升格式的三維小波變換的視頻編碼系統(tǒng)
本文采用的視頻編碼系統(tǒng)主要是由三維小波變換、量化、熵編碼和碼流組裝4個部分組成，如圖1所示。設(shè)圖像序列有M×N×L個像素，M，N分別為圖像的列、行數(shù)，L為一組中的幀數(shù)。首先，對輸入的L幀圖像進行三維提升型小波變換。然后用基于HVS的視覺閾值曲線對各個子帶的小波系數(shù)進行量化，且把每個子帶進一步分成固定大小的塊。之后對每個子塊進行位平面熵編碼，并得到各塊的率失真曲線。最后，在碼流組裝過程中進行碼流分配。該系統(tǒng)的解碼過程就是其逆過程。

3 算法實現(xiàn)
(1)小波分解：本文采用提升型小波變換對視頻信號進行3級的三維小波分解得到垂直、水平和幀方向的三維小波子帶。得到一個低頻分辨率的圖像逼近LLL3和代表不同分辨率、不同方向上的視頻序列細節(jié)信息的高頻三維小波子帶(LHHm，LHLm，LLHm，HLHm，HHLmHHHm，HLLm，其中m表示級數(shù)，即m=1，2，3)。低頻子帶LLLm代表視頻序列時間軸方向的上下文信息，包含圖像大部分的能量，需重點保護。對于時間軸上的高頻子帶采用本文的閾值量化法進行量化。時間軸低頻子帶的能量要高于高頻子帶，當運動劇烈時，經(jīng)小波分解后的時間軸高頻子帶內(nèi)的系數(shù)會急劇增大，會影響算法的整體壓縮效果，而時間軸低頻子帶其積聚了圖像信息的大部分能量，所以不能引入太大的失真。