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D Gowri Sankar Reddy1和P Janardhana Reddy2
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网络技术和媒体服务提供无处不在的便利为个人和组织收集和处理图像的多媒体网络的主要挑战是图像压缩存储和带宽的需求。图像压缩的一个好的策略可以让我们更好地解决高压缩率不降低图像的质量。在本文中,我们提出了一个简单而有效的方法通过过滤图像预处理步骤和自适应块大小块截断编码在编码阶段。结果呼吁寻找最优块大小当如JPEG2000标准进行比较。
关键字 |
存储、带宽需求、过滤图像自适应块大小,JPEG 2000。 |
介绍 |
图像压缩需要成像技术,以确保高质量的服务。图像压缩可以提高数字系统的性能,减少时间和成本没有显著减少图像存储和传输的图像质量。面对数字图像压缩的挑战是虽然高压缩率的图像,重建图像的可用性依赖于原始图像的一些重要特征,图像压缩可以减少所需的数据来表示一幅图像与原始图像的相似性密切删除冗余信息。压缩编码一个像素阵列为统计不相关的数据集,用于存储和传输,可以解码重建原始图像的无损压缩或近似的图像有损压缩。数字图像通常有三种类型的冗余;1)编码冗余, |
2)国际米兰像素冗余和 |
3)Psychovisual冗余。 |
压缩算法利用这些冗余压缩图像。可变长度的编码冗余是指使用代码来匹配原始图像的统计数据。像素间冗余也称为空间冗余使用这一事实大区域像素值是几乎相同的。Psychovisual冗余是基于人类感知的图像信息。 |
得到良好的压缩比近期作品提出了不同的方法如adaptive-regressive建模插值法,自适应采样方法,这些方法是实现良好的压缩比下采样整个图像将减少了图像的质量,它将创建屏蔽构件,冯吴的边缘修补方法,Weisi李的鑫李的edge-directed插值法和Loganathan Kumaraswamy的一种改进的主动轮廓医学图像压缩技术与无损地区感兴趣的方法,如果我们遵循这些图像压缩方法我们将得到一些复杂性得到良好的压缩比,如果图像有多个地区的利益。Jiaji吴,燕,Shi,焦的采样和重叠变换方法,在这种方法来获得更高的压缩比,我们将样本在平滑区域,在这个方法中我们可能损失的信息如果我们感兴趣的区域,图像平滑区域高,它会创建铃声和屏蔽构件, |
在本文中,我们提出一个新的方法来减少信息损失的复杂性和感兴趣的区域的图像。在这方法,我们专注于所有三种类型的冗余,编码冗余会通过使用块截断编码方法,并在non-region感兴趣的我们将避免眼睛像素不集中,即基于人类感知的图像我们将减少像素的数量非地区的利益。 |
下面的框图解释来实现最优压缩比之间的点和我们所需的图像的PSNR值。在这个方法第一步涉及过滤图像像素根据我们的要求 |
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在下一步小波变换应用于图像过滤,改造后我们将转换后的数据的标量量化过程的形象,然后应用块截断编码方法为目的的编码图像的量化数据。在接收端接收压缩数据,然后重建原始图像。 |
预处理 |
在预处理步骤避免冗余像素non-region,固定阈值可能会失去信息感兴趣的区域,图像的边缘和其他部分,所以由于损失的信息可能会产生阻塞工件。 |
减少问题提出一步首先我们会发现在所需的图像像素值的范围,根据这个范围我们将避免剩下的像素,例如考虑5 x5大小的形象。 |
这张照片我们地区的利益是我们首先考虑的高亮部分然后让感兴趣的像素在该地区没有任何损失的信息,然后根据人类感知选择像素随机。 |
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如上解释首先我们将允许感兴趣的区域中的所有像素,然后我们将随机选择像素non-region的利益,在我们的方法,我们将继续这个随机选择到我们满意,在我们的实验我们得到满足为statue.jpg红(R)(19到255岁),绿色(G)(17 - 255),蓝色(B)(0 - 242),为pisa.jpg R (25 - 255), G (11 - 252), B(5 - 230),为choppers.jpg R (6 - 249), G (9 - 255), B [26 - 255], child.jpg R (25 - 255), G (35 - 251), B [31 - 250]。 |
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如果像素只允许这个范围内,我们没有任何信息丢失在我们感兴趣的区域像素数量也减少了,上面的图片看起来一样的原始图像,但像素数量减少。 |
这种预处理方法将使用完整有损和无损图像压缩,进一步将减少复杂性涉及图像的图像压缩有多个地区的利益。 |
块截断编码(BTC)与自适应块大小。 |
块截断编码(BTC)是一个简单和快速压缩技术包括减少计算复杂度。它是比特自适应moment-preserving量化器保留某些统计时刻的小块的输入图像量化输出。最初的BTC算法保留标准的均值和标准差。统计管理费用均值和标准差编码块的一部分。BTC已经得到普及由于其实际效用。 |
在BTC增加压缩比的块大小也增加,这增加了块大小导致信息丢失。在这种方法中,块大小不同获得更好的压缩比而不减少PSNR,成功获得进一步图像相关的块大小。 |
在这个最优块大小的选择过程我们的方法使用两个参数第一个是最大和最小值之间的差异。在本文中,我们使用最大和最小值之间的差异是30。 |
第二个参数是基于乘法因子多少数量的块在最大和最小值之间的差异大于设定的值,在本文中,我们使用乘法因子(n)为0.1即10%的街区。的差异超过阻塞大于10%的我们的方法不增加块大小,否则我们的方法增加了块大小。 |
下面的流程图 |
diff =最大和最小值之间的差异 |
“k”表示有多少数量的块之间的差异最大和最小值大于设定的值 |
n =乘法因子,它用于我们的质量要求。 |
(m1 n1) =图像文件的大小。 |
b =块大小。 |
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结果 |
我们的方法评估四个图像“雕像”,“比萨”,“直升机”,“孩子,为此,我们采用压缩比(CR)和峰值信噪比(PSNR)。下面的表显示了标准JPEG 2000的结果不同的块大小。 |
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B。S =块大小, |
CR =压缩比, |
PSNR =峰值信噪比 |
下面的表显示了我们的方法的结果在我们的方法,我们将使用预处理步骤和自适应块大小在编码阶段 |
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交锋S =最优块大小, |
CR =压缩比, |
PSNR =峰值信噪比 |
图是简单的方法来比较实验的结果,下面的图表展示了标准JPEG 2000之间的比较,我们的方法。 |
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在上面的图内括号表示块大小 |
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结论 |
一种新的图像压缩方案提出了基于可变阈值和自适应块大小提供足够高的压缩比,没有明显的图像质量退化。这种方法的有效性已被合理使用一组真实的图像。验证了该方法的性能,比较该技术和标准JPEG 2000被发现。从实验结果很显然,提出压缩技术提供了更好的性能,该方法基于变量阈值和自适应块大小压缩技术保持更好的图像质量和更少的复杂性。 |
引用 |
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