[发明专利]在低压缩码率下降低图像方块效应的JPEG编码方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种JPEG图像编码的改进方法，具体涉及图像处理领域中一种在低压缩码率下降低图像方块效应的JPEG编码方法。

背景技术

无线传感器网络作为一种综合信息系统，融合了信息采集、处理及传输于一体，在军事、环境、医疗、智能家居等诸多领域拥有广阔的应用前景。随着市场需求的推动，温度、湿度、压力等这些无线传感器网络所能提供的简单数据，已无法满足人们对监测环境的全面掌控。人们迫切需要将信息量更丰富的图像、音视频等多媒体信息引入进来，使环境监测在实际操作中更精准、更细致，于是便出现了无线多媒体传感器网络。

无线多媒体传感器网络的显著特点就是以多媒体数据流的形式实现监测和数据传输，这对节点传感器的数据处理、存储能力以及网络带宽有了更高的要求。节点处理器的工作频率由原先的几兆赫兹提高至数十甚至数百兆赫兹，存储能力也由千字节级别增至兆字节级别。网络带宽资源也需要相应增加，才能满足大数据量传输的需求。即便如此，如果不采用数据处理技术，以传感器节点的能力，仍然无法将数据及时准确地传送至终端用户进行分析。因此，拥有一个高效的视频图像编码器是十分重要的。

目前压缩率较高的图像编码标准有H.26x和MPEG-x系列，但这些标准计算量大，实现较复杂，无法满足无线传感器网络对功耗以及芯片面积的要求。相比较而言，算法简单的静态图像编码方式，如JPEG编码，更适合无线多媒体传感器网络。而Motion-JPEG作为一种视频压缩格式，其每帧图像都采用JPEG编码来完成。MJPEG不使用帧间压缩技术，通过对连续静态图像进行编码来实现运动图像的编码，可在无线多媒体传感器网络的视频监测技术中得到应用。但JPEG编码的缺点在于压缩率较低，编码文件较大，不适合无线传感器网络的窄带宽传输。若增大压缩比，在低码率环境下由于JPEG编码的特性，又会产生强烈的方块效应，人眼无法接受。因此，提出一种在低压缩码率下降低图像方块效应的JPEG编码方法，不仅能够在增大图像压缩比的同时保证一定的图像质量，而且也可减轻图像传输对无线网络带宽的压力，有一定的实际应用价值。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种JPEG图像编码的改进方法，改善目前在低压缩码率(小于0.25比特每像素)环境下采用JPEG编码后的重建图像出现强烈方块效应的问题。

为了达到上述目的，本编码器所用方法的技术方案如下：

一种在低压缩码率下降低图像方块效应的JPEG编码方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1，对原始图像数据进行8×8分块；

步骤2，以步骤1得到的8×8数据块为单位，进行全相位反离散余弦双正交变换，将空间域中的数据转换至频域内，所得变换系数送入量化器；

步骤3，量化器使用预先设定的量化步长对步骤2产生的变换系数进行均一量化，得到直流系数和交流系数；

步骤4，对步骤3产生的量化系数进行Z字型扫描，按照从低频到高频的顺序，以数据流形式送入熵编码器进行编码；

步骤5，熵编码器对步骤4产生的数据流进行熵编码。

本发明方法采用全相位反离散余弦双正交变换(all phase inverse discrete cosine biorthogonal transform,APIDCBT)算法替换传统JPEG编码中的离散余弦变换算法，使图像数据由空间域向频域转换时，高频系数有所衰减，量化过程中无需使用较大的量化步长，减少了增大压缩率造成的高频系数丢失，重建图像相邻分块间的像素亮度或色度的相关性增强，改善了方块效应；采用行列分解法完成二维全相位反离散余弦双正交变换，在行或列处理中，将变换矩阵中的余弦系数或行系数转换为分数的形式，通过加法器和移位器实现乘法操作，提高了编码器的工作速度并降低电路功耗；改进量化方式，采用均一量化代替使用传统JPEG编码推荐的量化表进行量化，节省了存储量化表占用的空间；量化器使用倒数乘法运算实现量化中除法操作，采用华莱士树结构实现该乘法运算，大大降低了计算复杂度，同时又提高了电路的运行速度。

本发明的优点在于改变了传统JPEG编码在增大数据压缩比时产生的高频系数丢失严重的现象，重建图像时高频系数对应的图像细节部分也能得到较好的恢复，从而改善了在低压缩码率下方块效应较明显的问题。所述方法在保证图像质量的同时克服了传统JPEG编码压缩率较低的缺点，使得图像文件更适合窄带宽传输，在无线多媒体传感器网络的图像处理领域具有良好的应用前景。

附图说明