是联合图像专家组(Joint Picture Expert Group)的英文缩写,是国际标准化组织(ISO)和CCITT联合制定的静态图像的压缩编码标准。和相同图像质量的其它常用文件格式(如GIF,TIFF,PCX)相比,JPEG是目前静态图像中压缩比最高的。我们给出具体的数据来对比一下。例图采用Windows95目录下的Clouds.bmp,原图大小为640*480,256色。用工具SEA(version1.3)将其分别转成24位色BMP、24位色JPEG、GIF(只能转成256色)压缩格式、24位色TIFF压缩格式、24位色TGA压缩格式。得到的文件大小(以字节为单位)分别为:921,654,17,707,177,152,923,044,768,136。可见JPEG比其它几种压缩比要高得多,而图像质量都差不多(JPEG处理的颜色只有真彩和灰度图)。正是由于JPEG的高压缩比,使得它广泛地应用于多媒体和网络程序中。
作为静态图像压缩的标准算法,JPEG算法必须满足以下要求:算法独立于图像的分辨率;具有低于1bit/象素的编码率,并且能够在五秒钟内建立图像,以满足实时要求;在压缩比大约是2的情况下能够无失真地恢复原图像;支持顺序编解码和渐进编解码;以及对各种图像成分及数据精度的自适应能力;最后,要求编解码设备简单易实现。
JPEG小组指定了一系列实现静态图像压缩编码的方法,这些方法的选择决定于具体应用的要求及性能价格比的考虑。这些方法基本上可以分为两类:基于离散余弦变换的编码和基于空间域预测编码的方法。前者,即离散余弦变化的方法压缩倍率较高但算法复杂,较难实现;后者,即预测编码的方法虽然压缩倍率较低,但是可以实现无损压缩。
JPEG中允许四种编解码模式:
(1)基于DCT的顺序模式(sequential DCT-based)
(2)基于DCT的渐进模式(progressive DCT-based)
(3)无失真模式(Lossless)
(4) 层次模式(hierarchical).
其中,(1)和(2)是基于DCT的有损压缩;(3)是基于线性预测的无损压缩;(4)可以是DCT与线性预测的分层混合。
JPEG算法可分为基本JPEG和扩展,即Baseline System 与Extended System。在Baseline System中生成的编码文件,在Extended System中一定可以正确解码。
JPEG有损压缩算法在三个成功的阶段中操作。
DCT Coefficient Lossless
Transformation → Quantization → Compression 这三个步骤形成了一个强有力的压缩器。,可以将连续色调图像压缩到少于原大小的10%,同时丢失很少的原始逼真度。
1.3 JPEG压缩编码技术的目的与意义
近年来越来越多的研究人员开始注重图像压缩技术,其主要原因就在于图像文件不仅占据内存空间,而且也占据大量的传输带宽,这使得许多信息行业必须通过使用图像压缩系统,才能解决因为图像数据量大而带来的存储和传输问题。利用压缩技术我们可以解决许多原先不能解决的问题。随着数字化媒体技术的发展,产生了许多新的技术,例如远程诊断和图像建档及通信系统。在这些应用中,数字医学图像的传输和存储,给图像压缩技术提出了新的要求。例如,医学图像的数据量往往大过普通图像的好多倍,在有效地利用通信带宽或节约存储空间的意义上,有损压缩是更期望被采用的;另一方面,对医学图像的任何处理,都会给诊断结果带来潜在的影响。如何决定哪些信息可以被压缩,哪些信息不可以被压缩?基于感兴趣区域的图像压缩,能够在编码过程中结合观察者的主观判断,是解决这一问题最有希望的途径。
有了图像压缩技术,我们就可以提出一种对图像的感兴趣区域进行交互式传输编码的方案。首先对图像进行最基本的压缩,然后根据图像接收者要求的感兴趣区域,以及这些区域解码恢复后要达到的视觉质量,对感兴趣区域进行特定压缩率的编码。在将来的改进过程中,我们还可以做到远端不必等待所有的数据都传到,即可从传输的信息数据流中解压出逐步清晰的图像;用户在观察中可以多次指定新的感兴趣区域,编码过程在己经发送的数据基础上继续编码,而不需要重新开始。我们已经看出图像数据的压缩不仅仅可以用一些简单的数字就可以说明其必要性,同时也说明了它的必然性。
图像压缩是一个很有发展前途的研究领域,这一领域的突破对于通信和多媒体事业的发展将具有深远的影响。国际上静态图像压缩技术己经趋向成熟化发展,但就国内的情况而言,静态图像压缩技术的应用还是很不普遍,人们的理论研究,诸如探索图像压缩编码等,在将成熟技术转化为实际应用方面做的还不够。目前国内图像压缩主要应用在图像传输,特别是在卫星向地面传输图像[4]。图像压缩分为无损及有损压缩两类,无损压缩由于其压缩比有一定的极限所以目前己经不是研究的热点,大家的研究主要集中在有损压缩上。所谓有损压缩就是压缩后图像的某些信息会丢失[5]。由于各类专业图像所关心的信息不同,其压缩方法也不相同,针对各种类型图像开发专用的压缩算法是当前研究的热点。当对其有损压缩(大压缩比)后发到地面后,有些细节就丢失了,而这些细节往往正是我们关心的,因此在对这类图像压缩时,必须采用特殊的算法以保证在压缩后能保留这些细节。另外,像对于指纹这样的特殊图像,如何在压缩后保存其完整特征也是一个重要的研究方向。因此,在图像压缩方面投入一定的资金和人力,进行深入的研究,将有助于提高我国在高科技领域方面的国际竞争力。
1.4 毕业设计内容
根据JPEG压缩编码的基本压缩原理编写JPEG仿真程序,利用MATLAB软件对程序进行运行调试,验证了JPEG压缩编码算法的可行性。通过比对输出图像压缩前后实际效果,探讨压缩比,峰值信噪比等评价图像数据压缩程度及压缩质量的关键参数,对JPEG压缩编码算法的实用性和优越性进行了研究。
第2章 JPEG图像压缩原理
2.1 图像压缩技术基础
图像数据的压缩基于两点:(1)图像信息存在着很大的冗余度,数据之间存在着相关性,如相邻像素之间色彩的相关性等。(2)人眼是图像信息的接收端。因此,可利用人的视觉对于边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应),以及人眼对图像的亮度信息敏感、对颜色分辨率弱的特点实现高压缩比,而解压缩后的图像信号仍有着满意的主观质量。
从信号系统的角度理解,数据的压缩就是对原来信号进行某种变换。借助这种变换,信号的表达更经济,存储传输更为方便。从信息论角度理解,信号本身的具体表达形式不过是其内在携带信息的外在表象,一定的信息可以用各种形式加以体现,每种表达形式的表达效率并不相同,存在着信息冗余。数据压缩的目的就是寻找在一定约束条件下最为高效的信息表达方式。从压缩技术的角度理解,数据压缩一般分为:建模、去相关、量化、编码四道工序。
由此发展出数据压缩的两类基本方法:第一类压缩过程是可逆的,也就是说,从压缩后的图像能够完全恢复出原来的图像,信息没有任何丢失,称为无损压缩;第二类压缩过程是不可逆的,无法完全恢复出原图像,信息有一定的丢失,称为有损压缩。选择哪一类压缩,要折衷考虑,尽管我们希望能够无损压缩,但是通常有损压缩的压缩比(即原图像占的字节数与压缩后图像占的字节数之比,压缩比越大,说明压缩效率越高)比无损压缩的高。
无损压缩是将相同的或相似的数据或数据特征归类,使用较少的数据量描述原始数据,达到减少数据量的目的。无损压缩又称信息保持编码,或叫做熵保持编码。图像的无损压缩通常分为两步,即去相关和编码。去相关就是要去除图像冗余,降低信源熵。
在对数据进行编码时,可对那些经常出现的数据指
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