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使用混合变换图像压缩技术

尼基塔邦萨尔* 1,Dubey桑杰库马尔2
  1. 计算机科学与工程系、友好大学、诺伊达,印度北方邦
  2. 计算机科学与工程系、友好大学、诺伊达,印度北方邦
通讯作者:尼基塔•邦萨尔电子邮件:nnikita3@gmail.com
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文摘

数字图像压缩的形式需要巨大的存储容量进而需要大量通过网络传输带宽的传输。图像压缩降低了图像的存储空间并保持图像的质量。有各种压缩技术可以在文学。离散余弦变换(DCT)是一种广泛使用的图像压缩方法和离散小波变换(DWT)是另一个提供改善图像的质量。本研究提出了一种图像压缩方案使用DCT和DWT命名为混合压缩技术。DCT有高能压缩性质,常常需要更少的计算资源和DWT多分辨率转换。目标是获得更高的压缩率与保留重建图像的质量。

关键字
图像压缩、DCT DWT。

介绍
数据压缩的方法来减少冗余数据,减少数据存储需求和沟通成本。减少存储要求是相当于增加存储介质的容量,因此通信带宽[6]。数据表示成一个混合的信息和冗余。信息是,部分数据必须保存永久的原始形式,正确解释意义或数据的目的。冗余是部分的数据可以删除不需要的时候,可以插入在需要的时候为了解释的确切数据。有两种类型的压缩系统[9]:-
有损压缩系统:-有损压缩技术可以使用其中的一些细节图片可以牺牲拯救更多的带宽或存储空间[9]。
b。无损压缩系统:-无损压缩系统旨在获取解压图像与原来相同。

要求图像压缩系统:
一个图像压缩系统需要以下两个部分:
一个编码系统。
b。解码系统
编码系统需要原始图像作为输入,处理和压缩作为输出。而解码系统需要一个压缩图像作为输入,并给出了图像作为输出更多的相同的原始图像。如今,DCT和DWT是最受欢迎的图像压缩技术。技术是基于频率的技术。这两种技术都有自己的优点和缺点。更喜欢DWT给压缩比不丢失更多的图像信息,但需要更多的处理能力[14]。虽然DCT需要处理能力较低,但这意味着它有块工件图像的一些信息的损失。我们的主要目标是将两个压缩技术的优势和发展DCT和DWT的混合。近年来,发展混合动力方案有效的图像压缩中获得了极高的人气研究者[1]。本文的目的是为了取得更好的压缩比通过使用这两种技术以更少的计算资源或开销,用更少的时间和没有多少损失信息的图像。

离散余弦变换(DCT)
离散余弦变换(DCT)把图像分解为不同地区不同的重要性。DCT表达一系列有限的几个数据点的数目不同频率的余弦函数振荡[2]。特别是,DCT是Fourier-related变换与离散傅里叶变换(DFT)相似,但只使用实数[4]。DCT是酉变换,这意味着反演可以实现[7]。

通过DCT图像处理:
离散余弦变换(DCT)是广泛应用于图像处理进行编码和解码。

DCT编码技术:
步骤,编码或压缩图片:-
步骤1。首先图像分解成N * N块像素。这里N可能4、8等。
步骤2。工作从上到下,从左到右,每个块DCT应用于。
步骤3。每一块元素是通过量化手段压缩除以一些特定的值。
第四。这个数组压缩块构成的图像存储在一个下降的空间。
首先整个图像分成小N * N块DCT是应用在这些街区。
后,减少了存储空间DCT系数量化通过除以某个值或量化矩阵。这大价值成为小,需要体积小的空间。这一步是有损的一步。如果我们取小值量化然后我们得到更好的质量或少MSE(均方误差),但压缩比[14]。块大小也会影响质量和压缩比。简单,块大小高的压缩比,但损失的更多信息和质量。
图像

在DCT解码技术:
解码系统是精确编码的逆过程。有四个步骤获得原始图像的不确切,但是相同的原始压缩[14]。
步骤1。首先,从磁盘加载压缩。
步骤2。图像将被分解成N * N块像素。
步骤3。每一块de-quantized运用反量化的过程。
第四。现在应用逆DCT在每一块。然后这些块合并成一个图像与原始图像相同。
在解码过程中,N的值是一样使用的编码过程。然后de-quantization过程是由与量化值或量化矩阵相乘。这是有损的技术输出图像不精确复制原始图像与原始图像相同。所以这个过程效率是衡量压缩比。压缩比定义为存储的原始图像和存储的比例压缩[14]。
在解码过程中,N的值是一样使用的编码过程。然后de-quantization过程是由与量化值或量化矩阵相乘。这是有损的技术输出图像不精确复制原始图像与原始图像相同。所以这个过程效率是衡量压缩比。压缩比定义为存储的原始图像和存储的比例压缩[14]。
图像

离散小波变换(DWT)
图像编码的研究活动一直集中在DWT,已成为一个标准的工具在图像压缩应用程序,因为他们的数据还原功能(10,16、17)。在DWT,整个图像转换和压缩作为一个单独的数据对象而不是块的块在一个基于DCT压缩系统。
小波分析可用于图像的信息划分为近似和详细的子信号[15]。近似子信号显示像素值的一般趋势,和三个详细的子信号显示垂直,水平和对角细节。如果这些细节是非常小的比他们可以设置为零没有显著改变形象。压缩比增加0数量的增加。有两种类型的过滤器[15]:-
高通滤波器:高频信息保存、低频信息丢失。
低通滤波器:低频信息,高频信息的丢失。
H = 1 /√2 (1) [2]
L = 1 /√2 (1) [2]
所以信号有效地分解为两个部分,一个详细的部分(高频)和近似部分(低频)。
图像
图像
图像
在下面的图中,一个图像显示在应用编码过程。这个图有四个街区。第一个上半块显示了近似,而第二个上半部分显示了水平的细节。第一个低水平块显示垂直细节和第二低水平显示了对角细节。
图像

在DWT解码技术:
在DWT,解码过程不是完全相反的编码过程。图像的解码步骤如下所示。
步骤1。提取图像低通滤波器和高通滤波器的图像压缩仅仅通过上半部分矩形矩阵。
步骤2。现在,这两个图像采样,2。
步骤3。现在,两个图像的总和纳入一个图像被称为r1。
第四。现在,再提取图像低通滤波器和高通滤波器的图像通过垂直分裂。上半年是低通滤波图像,下半年是高通滤波图像。
顾不上。现在,需要求和的获得的图像和图像称为重建图像。
图像
图像

提出了DCT和DWT TRANDFORM(混合)
相结合的方法,进行DCT和DWT的图像以某种顺序一个接一个为了压缩图像更和达到更高的压缩比。压增加而增加窗口大小对DCT和DWT随窗口大小增加。
图像
在这种方法中,首先图像分为若干块大小32 * 32的图像。2 d-dwt 1级应用在每个块四子带图像结果图像的命名会,LH, HH,霍奇金淋巴瘤。然后在每个子带2 d-dwt 2级应用又再次导致四个不同频率的子带。首先这些8 * 8的缩放的图像块进行执行和完成重新调节通过比例因子。
图像
然后在这些8 * 8块2 d-idct随后执行2 d-idwt 1级的8 * 8的图像块导致16 * 16的图像块。然后2 d-idwt 2级应用导致32 * 32的图像块。
图像
然后合并是为了执行检索压缩。压缩图像占据更少的空间也比原始图像更少占用的空间形象当压缩通过DCT和DWT单独。

结果和讨论
DCT图像压缩技术,更有效地执行中比特率。DCT的缺点是只有空间相关性的像素被认为是和邻近的像素块的相关性是被忽视的。使用DCT块不能decorrelated边界。DWT提供高质量在低比特率压缩。使用较大的DWT产生模糊函数或小波滤波器在图像边缘附近。DWT执行优于DCT在它避免了屏蔽构件降低重建图像。然而DWT提供低质量比DCT压缩率低,需要再压缩时间。因此混合技术的结合提出了DCT和DWT的优点,达到更比通过DCT和DWT的压缩比。

结论
本文混合DCT和DWT的图像压缩和解压缩提出了。可以看出MSE低和PSNR富含DWT比基于DCT压缩。得出总体性能的混合比DCT和DWT的基础上压缩率。实现高压缩比DCT和DWT没有太多损失图像的信息。图像压缩的混合动力技术将需要更少的存储空间和带宽,同时通过网络传输。

引用
  1. 辛格,诉Kumar和h k Verma“DWT-DCT混合医学图像压缩方案。“地中海J Eng抛光工艺,卷。31日。2、109 - 122年,2007页。
  2. m·辛格和公元他,:“图像压缩技术使用混合离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)法”,国际先进研究期刊》的研究在计算机科学和软件工程,卷2期2012。
  3. k .行长Ganpati和A . k . Sharma“图像压缩算法的比较研究”,国际杂志》的研究在计算机科学中,eISSN 2249 - 8265,卷2,37-42,2012页。
  4. h·辛格和s·沙玛,“混合图像压缩利用DWT, DCT和哈夫曼编码技术”,国际期刊的新兴技术和先进的工程,2卷,10号,2012年。
  5. 美国Grgic, m . Grgic Branka Zovko-Cihlar,“使用小波图像压缩的性能分析”,IEEE工业电子、48卷,3号,2001年
  6. m·古普塔和a·k·加戈,“使用DCT图像压缩算法的分析”,国际期刊的工程研究和应用程序(IJERA), ISSN: 2248 - 9622,卷2,问题1,pp.515 - 521, 2012。
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  8. r . m . Haralick“统计和结构纹理的方法”,Proc, IEEE 67卷,786 - 804年,1979页。
  9. P。Telagarapu v . j . Naveen a l . Prasanthi逝者桑德拉让,“使用DCT和小波变换图像压缩”,国际期刊的信号处理、图像处理和模式识别、4卷,3号,2011年
  10. a . s .刘易斯和g·诺尔斯,“使用二维小波变换图像压缩,IEEE反式。图像处理,1卷,第250 - 244页,1992年。
  11. 斯和s . Thiyagarajan混合变换图像压缩技术,理论和应用信息技术杂志》,卷。41岁的2号,2012年。
  12. s . Anitha“图像压缩使用离散余弦变换和离散小波变换”,国际科学和工程研究期刊》的研究,2卷,8号,2011年。
  13. t·辛格Chopra, h·考尔和a·考尔“图像压缩利用小波和小波包变换”,国际期刊的计算机科学和通信,我S S N: 0 9 7 6 - 8 4 9 1卷1,问题1,2010
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  15. r·c·冈萨雷斯和r·e·伍兹。(1992),数字图像处理(第二版),台北:普伦蒂斯霍尔。
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  17. m . Antonini m . Barl p·马修和Daubechies,使用小波变换图像编码,“IEEE反式。图像处理,1卷,第220 - 205页,1992年。