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    小波转换影像压缩管理论文_影像压缩

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    小波转换影像压缩管理论文

    小波转换影像压缩管理论文 摘要 由於在现今资讯流通普遍的社会中,影像的需求量越来越大,影像的数位 化是必然的趋势。然而在数位化过的影像所占的资料量又相当庞大,在传输与处 理上皆有所不便。将资料压缩是最好的方法。如今有一新的模式,在压缩率及还 原度皆有不错的表现,为其尚未有一标准的格式,故在应用上尚未普及。但在不 久的未来,其潜力不可限量。而影像之於印刷有密不可分的关系。故以此篇文章 介绍小波(WAVELET)转换的历史渊源。小波转换的基础原理。现今的发展对 印刷业界的冲击。影像压缩的未来的发展。

    壹、前言 由於科技日新月异,印刷已由传统印刷走向数位印刷。在数位化的过程中, 影像的资料一直有档案过大的问题,占用记忆体过多,使资料在传输上、处理上 都相当的费时,现今个人拥有TrueColor的视讯卡、24-bit的全彩印表机与扫描器 已不再是天方夜谭了,而使用者对影像图形的要求,不仅要色彩繁多、真实自然, 更要搭配多媒体或动画。但是相对的高画质视觉享受,所要付出的代价是大量的 储存空间,使用者往往只能眼睁睁地看着体积庞大的图档占掉硬碟、磁带和光碟 片的空间;
    美丽的图档在亲朋好友之间互通有无,是天经地义的事,但是用网路 传个640X480TrueColor图形得花3分多钟,常使人哈欠连连,大家不禁心生疑虑, 难道图档不能压缩得更小些吗?如此报业在传版时也可更快速。所以一种好的压 缩格式是不可或缺的,可以使影像所占的记忆体更小、更容易处理。但是目前市 场上所用的压缩模式,在压缩的比率上并不理想,失去压缩的意义。不然就是压 缩比例过大而造成影像失真,即使数学家与资讯理论学者日以继夜,卯尽全力地 为lossless编码法找出更快速、更精彩的演算法,都无可避免一个尴尬的事实:压 缩率还是不够好。再说用来印刷的话就造成影像模糊不清,或是影像出现锯齿状 的现象。皆会造成印刷输出的问题。影像压缩技术是否真的穷途末路?请相信人 类解决难题的潜力是无限的。既然旧有编码法不够管用,山不转路转,科学家便 将注意力移转到WAVELET转换法,结果不但发现了满意的解答,还开拓出一条 光明的坦途。小波分析是近几年来才发展出来的数学理论。小波分析,无论是作 为数学理论的连续小波变换,还是作为分析工具和方法的离散小波变换,仍有许 多可被研究的地方,它是近几年来在工具及方法上的重大突破。小波分析是傅利 叶(Fourier)分析的重要发展,他保留了傅氏理论的优点,又能克服其不足之处。可达到完全不失真,压缩的比率也令人可以接受。由於其数学理论早在1960年代 中叶就有人提出了,而到现在才有人将其应用於实际上,其理论仍有相当大的发 展空间,而其实际运用也属刚起步,其後续发展可说是不可限量。故研究的动机 便由此而生。

    贰、WAVELET的历史起源 WAVELET源起於JosephFourier的热力学公式。傅利叶方程式在十九世纪 初期由JosephFourier(1768-1830)所提出,为现代信号分析奠定了基础。在十九到 二十世纪的基础数学研究领域也占了极重要的地位。Fourier提出了任一方程式, 甚至是画出不连续图形的方程式,都可以有一单纯的分析式来表示。小波分析是 近几年来才发展出来的数学理论为傅利叶方程式的延伸。

    小波分析方法的提出可追溯到1910年Haar提出的小波规范正交基。其後 1984年,法国地球物理学J.Morlet在分析地震波的局部性质时,发现传统的傅利 叶转换,难以达到其要求,因此引进小波概念於信号分析中,对信号进行分解。

    随後理论物理学家A.Grossman对Morlet的这种信号根据一个确定函数的伸缩,平 移系{a-1/2Ψ[(x-b)/a];
    a,bR,a≠0}展开的可行性进行了研究,为小波分析的形成开 了先河。

    1986年,Y.Meyer建构出具有一定衰减性的光滑函数Ψj,k(x),其二进制伸 缩与平移系{Ψj,k(x)=√2jΨ(2jx-k);
    j,kZ}构成L2(R)的规范正交基。1987年,Mallat 巧妙的将多分辨分析的思想引入到小波分析中,建构了小波函数的构造及信号按 小波转换的分解及重构。1988年Daubechies建构了具有正交性(Orthonormal)及 紧支集(CompactlySupported);
    及只有在一有限区域中是非零的小波,如此, 小波分析的系统理论得到了初步建立。

    三、WAVELET影像压缩简介及基础理论介绍 一、WAVELET的压缩概念 WAVELET架在三个主要的基础理论之上,分别是阶层式边码 (pyramidcoding)、滤波器组理论(filterbanktheory)、以及次旁带编码(subbandcoding), 可以说wavelettransform统合了此三项技术。小波转换能将各种交织在一起的不同 频率组成的信号,分解成不相同频率的信号,因此能有效的应用於编码、解码、 检测边缘、压缩数据,及将非线性问题线性化。良好的分析局部的时间区域与频率区域的信号,弥补傅利叶转换中的缺失,也因此小波转换被誉为数学显微镜。

    WAVELET并不会保留所有的原始资料,而是选择性的保留了必要的部份, 以便经由数学公式推算出其原始资料,可能不是非常完整,但是可以非常接近原 始资料。至於影像中什度要保留,什麽要舍弃,端看能量的大小储存(跟波长与 频率有关)。以较少的资料代替原来的资料,达到压缩资料的目的,这种经由取 舍资料而达到压缩目地的作法,是近代数位影像编码技术的一项突破。即是 WAVELET的概念引入编码技术中。

    WAVELET转换在数位影像转换技术上算是新秀,然而在太空科技早已行 之有年,像探测卫星和哈柏望远镜传输影像回地球,和医学上的光纤影像,早就 开始用WAVELET的原理压缩/还原影像资料,而且有压缩率极佳与原影重现的效 果。

    以往lossless的编码法只着重压缩演算法的表现,将数位化的影像资料一丝 不漏的送去压缩,所以还原回来的资料和原始资料分毫无差,但是此种压缩法的 压缩率不佳。将数位化的影像资料转换成利於编码的资料型态,控制解码後影像 的品质,选择适当的编码法,而且还在撷取图形资料时,先帮资料「减肥」。如 此才是WAVELET编码法主要的观念。

    二、影像压缩过程 原始图形资料→色彩模式转换→DCT转换→量化器→编码器→编码结束 三、编码的基本要素有三点 (一)一种压缩/还原的转换可表现在影像上的。

    (二)其转换的系数是可以量化的。

    (三)其量化的系数是可以用函数编码的。

    四、现有WAVELET影像压缩工具主要的部份 (一)WaveletTransform(WAVELET转换):将图形均衡的分割成任何 大小,最少压缩二分之一。

    (二)Filters(滤镜):这部份包含WaveletTransform,和一些着名的压缩方法。

    (三)Quantizers(量化器):包含两种格式的量化,一种是平均量化, 一种是内插量化,对编码的架构有一定的影响。

    (四)EntropyCoding(熵编码器):有两种格式,一种是使其减少,一 种为内插。

    (五)ArithmeticCoder(数学公式):这是建立在 AlistairMoffatslineartimecodinghistogram的基础上。

    (六)BitAllocation(资料分布):这个过程是用整除法有效率的分配任 何一种量化。

    肆、WAVELET影像压缩未来的发展趋势 一、在其结构上加强完备性。

    二、修改程式,使其可以处理不同模式比率的影像。

    三、支援更多的色彩。可以处理RGB的色彩,像是YIQ、HUV的色彩定义 都可以分别的处理。

    四、加强运算的能力,使其可支援更多的影像格式。

    五、使用WAVELET转换藉由消除高频率资料增加速率。

    六、增加多种的WAVELET。如:离散、零元树等。

    七、修改其数学编码器,使资料能在数学公式和电脑的位元之间转换。

    八、增加8X8格的DCT模式,使其能做JPEG的压缩。

    九、增加8X8格的DCT模式,使其能重叠。

    十、增加trelliscoding。

    十一、增加零元树。

    现今已有由中研院委托国内学术单位研究,也有不少的研究所的硕士论文发表。国外更是如火如荼的展开研究。相信实际应用於实务上的日子指日可待。

    伍、影像压缩研究的方向 1.输入装置如何捕捉真实的影像而将其数位化。

    2.如何将数位化的影像资料转换成利於编码的资料型态。

    3.如何控制解码影像的品质。

    4.如何选择适当的编码法。

    5.人的视觉系统对影像的反应机制。

    小波分析,无论是作为数学理论的连续小波变换,还是作为分析工具和方 法的离散小波变换,仍有许多可被研究的地方,它是近几年来在工具及方法上的 重大突破。小波分析是傅利叶(Fourier)分析的重要发展,他保留了傅氏理论的 优点,又能克服其不足之处。

    陆、在印刷输出的应用 WAVELET影像压缩格式尚未成熟的情况下,作为印刷输出还嫌太早。但 是後续发展潜力无穷,尤其在网路出版方面,其利用价值更高,WAVELET的出 现就犹如当时的JPEG出现,在影像的领域中掀起一股旋风,但是WAVELET却有 JPEG没有的优点,JPEG乃是失真压缩,且解码後复原程度有限,能在网路应用, 乃是由於电脑的解析度并不需要太高,就可辨识其图形。而印刷所需的解析度却 需一定的程度。WAVELET虽然也是失真压缩,但是解码後却可以还原资料到几 乎完整还原,如此的压缩才有存在的价值。

    有一点必须要提出的就是,并不是只要资料还原就可以用在印刷上,还需 要有解读其档案的RIP,才能用於数位印刷上。等到WAVELET的应用成熟,再 发展其适用的RIP,又是一段时间以後的事了。

    在网路出版上已经有浏览器可以外挂读取WAVELET档案的软体了,不过 还是测试版,可是以後会在网路上大量使用,应该是未来的趋势。对於网路出版 应该是一阵不小的冲击。

    图像压缩的好处是在於资料传输快速,减少网路的使用费用,增加企业的利润,由於传版的时间减少,也使印刷品在当地印刷的可能性增高,减少运费, 减少开支,提高时效性,创造新的商机。

    柒、结论 WAVELET的理论并不是相当完备,但是据现有的研究报告显现,到普及 应用的阶段,还有一段距离。但小波分析在信号处理、影像处理、量子物理及非 线性科学领域上,均有其应用价值。国内已有正式论文研究此一压缩模式。但有 许多名词尚未有正式的翻译,各自有各自的翻译,故研究起来倍感辛苦。但相信 不久即会有正式的定名出现。这也显示国内的研究速度,远落在外国的後面,国 外已成立不少相关的网站,国内仅有少数的相关论文。如此一来国内要使这种压 缩模式普及还有的等。正式使用於印刷业更是要相当时间。不过对於网路出版仍 是有相当大的契机,国内仍是可以朝这一方面发展的。站在一个使用其成果的角 度,印刷业界也许并不需要去了解其高深的数理理论。但是在运用上,为了要使 用方便,和预估其发展趋势,影像压缩的基本概念却不能没有。本篇文章单纯的 介绍其中的一种影像压缩模式,目的在为了使後进者有一参考的依据,也许在不 久的将来此一模式会成为主流,到时才不会手足无措。

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