袁建亮，朱遠(yuǎn)平

（天津師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，天津300387）

在實(shí)際應(yīng)用中，觀察者往往只對(duì)圖像的某一部分感興趣，如圖片中的文字區(qū)域、醫(yī)學(xué)圖像中的病理部位、遙感圖像中的目標(biāo)物體以及交通圖像中的汽車牌照等，這些區(qū)域統(tǒng)稱為感興趣區(qū)域（regions of interest，ROI），而感興趣以外的區(qū)域稱為背景區(qū)域（background，BG）.感興趣區(qū)域壓縮重構(gòu)質(zhì)量的高低直接決定了對(duì)重構(gòu)圖像的整體評(píng)價(jià).而JPEG2000是基于離散小波變換（discrete wavelet transform，DWT）的最新靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)[1]，它支持對(duì)ROI編碼.ROI壓縮編碼技術(shù)對(duì)圖像中的ROI進(jìn)行無(wú)損壓縮或近似無(wú)損壓縮（不影響視覺(jué)觀察），對(duì)BG進(jìn)行有損壓縮，既可以滿足人們對(duì)圖像的質(zhì)量要求，又可以降低圖像傳輸時(shí)間和節(jié)約存儲(chǔ)空間.圖像壓縮研究的主要方向有壓縮編碼結(jié)合人眼生理和心理視覺(jué)特性、基于分形幾何的分形編碼壓縮、基于模型的編碼技術(shù)、小波編碼以及基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼等[2].目前關(guān)于圖像ROI提取的研究主要有2種方法：（1）利用圖像分割技術(shù)提取ROI；（2）從人眼視覺(jué)特性出發(fā)，通過(guò)模擬人眼視覺(jué)特點(diǎn)，尋找特定的視覺(jué)敏感區(qū)域，并將這些視覺(jué)敏感區(qū)域排序作為ROI.根據(jù)人眼的視覺(jué)特性，Claudio[3]提出提取局部極大值的6種圖像處理算法.對(duì)ROI進(jìn)行編碼的研究也非常多，最基本的是對(duì)圖像ROI采用（5/3）小波變換，對(duì)BG部分采用（9/7）小波變換的方法[4].近年來(lái)，針對(duì)ROI部分系數(shù)改進(jìn)方法的研究成果較多.如Liu等提出的PSBshift[5]和MSBshift[6]就是利用JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的2種ROI編碼方法的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)ROI系數(shù)進(jìn)行提升.還有一些針對(duì)ROI在不同領(lǐng)域應(yīng)用的研究，將ROI編碼用于圖像檢索[7]、身份證圖像的壓縮[8]以及圖像車牌識(shí)別系統(tǒng)的圖像存儲(chǔ)系統(tǒng)[9]等，但這些研究只單純地將ROI編碼思想與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，沒(méi)有對(duì)算法本身進(jìn)行改進(jìn).本研究首先對(duì)JPEG2000壓縮編碼原理進(jìn)行系統(tǒng)分析，然后用改進(jìn)的EBCOT方法實(shí)現(xiàn)了基于JPEG2000的ROI有損壓縮編碼，最后采用混合編程進(jìn)行算法仿真.

1 JPEG2000壓縮過(guò)程及原理

JPEG2000壓縮過(guò)程主要包括圖像預(yù)處理、小波變換、量化和熵編碼4部分，首先對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后進(jìn)行小波變換得到小波系數(shù)，再對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行量化和熵編碼.在解碼端，采用相反過(guò)程來(lái)重構(gòu)圖像.圖1和圖2分別為JPEG2000圖像編碼的編解碼流程[10-11].

圖2 基于DWT的JPEG2000解碼器流程Fig.2 Flowchart of JPEG2000decoder based on DWT

JPEG2000圖像編碼的具體流程為：

（1）DC電位平移.將原始圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，劃分為互不重疊的區(qū)域稱為片，將片中數(shù)據(jù)進(jìn)行DC系數(shù)平移，將無(wú)符號(hào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有符號(hào)數(shù).

（2）分量變換.對(duì)具有多個(gè)分量的圖像先通過(guò)某種變換降低幾個(gè)分量之間的相關(guān)性，提高壓縮效率.目前JPEG2000主要是對(duì)RGB分量采用ICT（irreversible color transform）或 RCT（reversible color transform）將色彩信息轉(zhuǎn)換為頻道信息，解壓縮時(shí)進(jìn)行相應(yīng)的逆變換恢復(fù)原分量的值.

ICT的定義為

式（1）中：Y為亮度分量；Ch為藍(lán)色色度分量；Cr為紅色色度分量.

RCT的定義為

式（2）中：Y為亮度分量；U和V均為色度分量.

（3）小波變換.不同于離散余弦變換（discrete cosine transform，DCT），小波變換具有對(duì)信號(hào)進(jìn)行多分辨率分析（multi-resolution analysis，MRA）和反映信號(hào)局部特征的優(yōu)點(diǎn).通過(guò)“變尺度”和“平移”運(yùn)算，小波變換在空間域和頻域上為圖像提供大小可變的滑動(dòng)窗口，在不同的尺度上對(duì)圖像進(jìn)行分析，獲取圖像在不同空間域和頻域上的局部特征.對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行多級(jí)小波變換，可得到不同空間分辨率的圖像逼近，使得壓縮碼流具有空間分辨率可分級(jí)的特性.這一特點(diǎn)允許壓縮碼流在不同的分辨率解碼器上解碼顯示[12].

JPEG2000采用的小波算法為小波提升算法，利用5/3或9/7濾波器組對(duì)分塊的圖像進(jìn)行提升運(yùn)算，前者可用于有損或無(wú)損圖像壓縮；后者只能用于有損圖像壓縮，其基本思想是將每一級(jí)濾波運(yùn)算分解為分裂、預(yù)測(cè)和更新3個(gè)過(guò)程.二維Mallat算法采用了可分離的濾波器設(shè)計(jì)，相當(dāng)于分別對(duì)圖像數(shù)據(jù)的行和列作一維小波變換，對(duì)圖像（m×n）進(jìn)行1次離散小波變換分解（式（3）～式（6））得到 4個(gè)子頻帶 a（LL）、v（LH）、h（HL）和 d（HH），其中 a（LL）表示圖像中的低頻信息，v（LH）表示垂直方向上的高頻信息，h（HL）表示水平方向上的高頻信息，d（HH）表示對(duì)角線方向上的高頻信息，N層小波分解就是不斷地對(duì)低頻信息a（LL）進(jìn)行分解的過(guò)程.3層離散小波變換的頻率分布情況如圖3所示.

式（3）～式（6）中：a1代表低頻信息；h1代表水平方向上的高頻信息；v1代表垂直方向上的高頻信息；d1代表對(duì)角線上的高頻信息.

圖3 3層離散小波變換的頻率分布情況Fig.3 Frequency distribution of 3-layer DWT

（4）量化.經(jīng)過(guò)N級(jí)小波變換，得到（3N+1）個(gè)子帶.由于每個(gè)子帶的小波系數(shù)反映了圖像在不同頻域的特征，具有不同的統(tǒng)計(jì)和視覺(jué)特性，因此對(duì)每個(gè)子帶采用不同的量化步長(zhǎng)進(jìn)行量化.量化后的小波系數(shù)用符號(hào)和幅度值來(lái)表示.

（5）熵編碼.熵編碼在JPEG2000里實(shí)現(xiàn)的是優(yōu)化截?cái)嗟那度胧綁K編碼算法（embeded block coder with optimized truncation，EBCOT）.該算法采用2層編碼結(jié)構(gòu)，tile1編碼分為位平面編碼和基于上下文的算術(shù)編碼2部分，tile2編碼是分層、打包和形成碼流的過(guò)程.這層編碼完成了JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)具有的許多優(yōu)良性能，如壓縮質(zhì)量和分辨率可分級(jí)性.分層裝配的目的是按率失真最優(yōu)的原則，選取合適的截?cái)帱c(diǎn)截?cái)嗝恳环謮K的壓縮碼流，裝配成具有分辨率可伸縮性（RLCP）或質(zhì)量可伸縮性（LRCP）的滿足預(yù)定編碼長(zhǎng)度的最終碼流[13]，如圖4所示.

圖4 熵編碼形成的碼流結(jié)構(gòu)Fig.4 Code-stream structure formed by entropy coding

2 感興趣區(qū)域ROI壓縮編碼算法

在實(shí)際的處理過(guò)程中，要實(shí)現(xiàn)ROI以高于BG的質(zhì)量和優(yōu)先級(jí)編解碼，就要通過(guò)提升ROI對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)或降低BG對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn).實(shí)現(xiàn)ROI編碼就是在圖像編碼的基礎(chǔ)上增加ROI區(qū)域的確定過(guò)程、ROI模板生成過(guò)程、小波系數(shù)調(diào)整和ROI形狀及位置信息的編解碼過(guò)程以及由此引起對(duì)原算法的相應(yīng)調(diào)整過(guò)程.

2.1 最大偏移法（Max shift方法）

最大偏移法實(shí)現(xiàn)ROI的編碼原理如下：（1）在空間域確定ROI區(qū)域；（2）在小波域生成ROI模板；（3）判斷所有屬于BG的小波系數(shù)，確定其最大值max（bg）和 S，使 S=INT［log2｜max（bg）｜］，INT 表示取整；（4）對(duì)所有屬于ROI的系數(shù)進(jìn)行提升，即乘以2S使對(duì)于任意屬于ROI的小波系數(shù)都大于等于2S，然后對(duì)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行編碼.在解碼端，首先解碼S值，然后解碼所有的小波系數(shù)，那些大于2S的ROI系數(shù)被平移到它們最初的值[14].

Max shift法與一般方法的比較情況如圖5所示.

圖5 Max shift法與一般方法的比較Fig.5 Compression of Max shift method and general method

與一般的基于尺度方法相比，Max shift方法的優(yōu)點(diǎn)是不用編碼ROI的形狀和位置信息（因?yàn)镽OI系數(shù)被完全提升），可以對(duì)任意子帶進(jìn)行提升，實(shí)現(xiàn)任意形狀的ROI編碼.但它也有對(duì)應(yīng)的不足之處，如在解碼BG之前必須完全解碼ROI，不能隨意調(diào)節(jié)S值以獲得相對(duì)ROI不同的優(yōu)先級(jí).可以將此ROI編碼思想用于其他編碼算法以實(shí)現(xiàn)ROI編碼.

2.2 EBCOT方法

本研究采用改進(jìn)的EBCOT方法來(lái)實(shí)現(xiàn)ROI的有損壓縮編碼，算法流程如圖6所示.

圖6 基于EBCOT方法實(shí)現(xiàn)ROI有損壓的碼流程圖Fig.6 Flowchart of ROI lossy compression based on EBCOT method

算法的具體步驟為：

（1）確定縮放比例S和圖像的ROI模板，找出屬于ROI區(qū)域的小波系數(shù).

（2）將小波系數(shù)表示成比特平面，然后對(duì)最高有效的S個(gè)位平面用EBCOT算法進(jìn)行編碼.對(duì)于BG區(qū)域，始終編碼為0，并且重要性標(biāo)志一直設(shè)為0；對(duì)于ROI區(qū)域，按照正常的編碼方法進(jìn)行編碼.

（3）在前S個(gè)比特平面編碼完成后，再次從第1個(gè)比特平面開(kāi)始編碼，對(duì)前S個(gè)比特平面進(jìn)行第2次編碼.對(duì)ROI區(qū)域內(nèi)的小波系數(shù)跳過(guò)編碼，對(duì)其余小波系數(shù)采用正常的編碼方法進(jìn)行編碼.

（4）對(duì)S比特平面以下的所有小波系數(shù)（包括ROI區(qū)域和BG區(qū)域）按照EBCOT編碼方法進(jìn)行編碼.

在解碼端，由于沒(méi)有BG系數(shù)的移位，只需要按照碼流的順序進(jìn)行解碼即可.因?yàn)镽OI的編碼優(yōu)先于BG區(qū)域的編碼，所以當(dāng)碼流被截?cái)鄷r(shí)，ROI的解碼質(zhì)量肯定高于BG的解碼質(zhì)量.

3 壓縮重構(gòu)圖像的判別標(biāo)準(zhǔn)

在有損編碼的算法中，由于刪除信息冗余度的同時(shí)也將不相干信息刪除，因此在解碼時(shí)不能精確恢復(fù)原始圖像，只能對(duì)原始圖像進(jìn)行近似重構(gòu).假設(shè)原始圖像的像素個(gè)數(shù)為m×n，灰度f(wàn)（xi，yi），i=（1，2，…，n），j=（1，2，…，m），經(jīng)過(guò)壓縮后重構(gòu)圖像的灰度為f′（xi，yi），通用的評(píng)價(jià)重構(gòu)圖像指標(biāo)有MSE和PSNR.MSE是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法，可以用于評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的變化程度，在圖像中反映的是壓縮圖像與原圖像對(duì)應(yīng)像素差值的累積和，在實(shí)際中，經(jīng)常用到的是峰值信噪比（PSNR）.當(dāng)PSNR超過(guò)30db時(shí)，人的視覺(jué)很難分辨出原始圖像與重構(gòu)圖像的差別[15].

4 算法仿真實(shí)驗(yàn)

4.1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

對(duì)于實(shí)際生活中的大量文本圖像，感興趣區(qū)域通常僅為文本內(nèi)容，對(duì)圖像信息要求并不高，所以在盡量保持文本內(nèi)容可讀的前提（低倍率壓縮ROI）下，高倍率壓縮BG信息，用最小的存儲(chǔ)空間來(lái)保存和傳輸文本圖像.基于此目標(biāo)，在Visual Studio 2010和MATLAB R2011a環(huán)境下，對(duì)基于JPEG2000的ROI壓縮編碼算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，選擇不同的圖像，手工指定圖像上的ROI，即文本區(qū)域，然后在壓縮時(shí)對(duì)ROI和BG分別指定不同的壓縮率獲得重構(gòu)圖像.將不同壓縮率的ROI與BG自由組合，得到不同壓縮率的重構(gòu)圖像.實(shí)驗(yàn)中，選用大小為1600×1200×3的彩色圖像作為實(shí)驗(yàn)圖像，假定文字部分作為ROI，其余部分為BG，如圖7所示，對(duì)其按不同的壓縮率進(jìn)行壓縮處理.

圖7 原圖像和分割部分Fig.7 Original image and segment part

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

采用本研究提出的方法，對(duì)BG、ROI和最終的壓縮重構(gòu)圖像分別進(jìn)行測(cè)試，得到不同壓縮率與PSNR之間的關(guān)系如表1所示.

表1 不同壓縮率與PSNR對(duì)比Tab.1 Comparison of different compression ratio and PSNR

由表1可以得出，本研究提出的算法對(duì)BG進(jìn)行高倍率壓縮，對(duì)ROI進(jìn)行低倍壓縮，使壓縮圖像在保持較高PSNR的前提下，提高壓縮倍率，達(dá)到了預(yù)期的效果.為進(jìn)一步考察算法的準(zhǔn)確性，本研究采用一般壓縮方法對(duì)圖7進(jìn)行處理，2種方法的對(duì)比結(jié)果如圖8所示.

圖8 壓縮率與PSNR的關(guān)系圖Fig.8 Relationship diagram of compression ratio and PSNR

同時(shí)，分別采用一般壓縮方法和本研究方法，對(duì)6幅其他文本圖像進(jìn)行處理，得到平均PSNR，結(jié)果如圖9所示.

圖9 多幅壓縮圖像壓縮率與PSNR的關(guān)系圖Fig.9 Relationship diagram of many reconstructed images compression ratio and PSNR

由圖8和圖9可以得出：（1）基于ROI壓縮方法的性能優(yōu)于一般壓縮方法，無(wú)論是高壓縮還是低壓縮，PSNR值均高0～2db.（2）隨著壓縮率的不斷提高，重構(gòu)圖像的PSNR值逐漸減低.對(duì)于BG，壓縮200～300倍后，依然具有很高的PSNR值；對(duì)于ROI區(qū)域，在允許部分信息損失的前提下，壓縮100～200倍后，視覺(jué)觀察變化不大；對(duì)于整幅圖像，壓縮50～200倍后，依然可以得到很好質(zhì)量的壓縮重構(gòu)圖像.

5 結(jié)論

本研究提出一種基于JPEG2000感興趣區(qū)域圖像壓縮方法.該方法對(duì)不同區(qū)域采用不同的壓縮率，對(duì)ROI進(jìn)行低倍率有損壓縮，對(duì)BG進(jìn)行高倍率有損壓縮，可以保證重要信息不丟失的前提下，高倍率地壓縮BG圖像.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于ROI壓縮方法的性能優(yōu)于一般壓縮方法，在獲得更高壓縮率的情況下，壓縮重構(gòu)圖像可以保持較高的峰值信噪比，很好地解決了壓縮率和圖像質(zhì)量之間的矛盾.

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