第１２卷２０１０年６月 第６期 撬 ◎’ Ｖ０ｌＩ１２ Ｎｏ．６ Ｊｕｎｅ．２０１０ ＣＣＳＤＳ与ＪＰＥＧ２０ＯＯ图像压缩 算法结构的对比分析 史承兴，雷婷 （西安电子科技大学电子工程学院，陕西 西安７１００７１） 摘 要：介绍了空间数据咨询委员会于２ｏ０５年ｌ１月提出的ＣＣＳＤＳ图像压缩算法。并将其与当 前流行的ＪＰＥＧ２０ｏ０图像压缩算法在结构上进行了对比分析，指出了ＣＣＳＤＳ￣像压缩算法可以 改进的地方。 关键词：ＣＣＳＤＳ；ＪＰＥＧ２０００；图像压缩；算法结构 ０引言 变换则可实现无损压缩。经过三级离散小波变换 （ＤＷｒ）后，图像被分为十个子带，分别记为ＬＬ３， 随着航空航天技术的发展．人类也加快了对 ＬＨ３，ＨＬ３，ＨＨ３，ＬＨ２，ＨＬ２，ＨＨ２，ＬＨ１，ＨＬ１和 太空探索的脚步，从而对空间图像的实时性、高 ＨＨ，，图２所示是ＤＷＴ后的数据重排格式。 效性传输提出了更高的要求．也加大了对压缩性 能良好且复杂度低的图像压缩算法的需求。在这 １．２位平面编码（ＢＰＥ） 一形势下，ＣＣＳＤＳ组织于２００５年１１月发布了一套 小波变换后。每６４个小波变换系数组成一个 用于空间领域的图像压缩算法标准，该算法主要 编码块（Ｂｌｏｃｋ），每块包括一个唯一来自最低频 定位于太空飞行器上的高速设备。因而不需要复 带（Ｌ ）的系数（称为直流系数ＤＣ）和６３个交流 杂的算法知识背景就可以理解并应用。 系数（ＡＣ）。按ＬＨｍ、ＨＩＪｍ和ＨＨ 子带各自不同尺 度上的对应关系，ＡＣ系数又由三个家族组成， １ ＣＣＳＤＳ图像压缩算法简介 可用Ｆｎ表示（ｎ＝０，１，２），图２所示为其格式。 ＣＣＳＤＳ算法是一种基于离散小波变换的图像 将若干个由小波系数进行重排得到的编码块 可以组成一个编码段（Ｓｅｇｍｅｎｔ），每个编码段中 压缩算法，ＣＣＳＤＳ图像压缩算法的编、解码的基 的编码块可按照光栅扫描顺序选定。在ＣＣＳＤＳ算 本结构如图１所示。 法中，编码段中的数据通常以群（ｇａｇｇｌｅ）为单位 位平面编码 码流文件 进行统一编码，并分别对动态门限截断（或称为 ●＿＿＿●＿＿＿＿－＿＿－＿＿＿一 存储或传输 逐次逼近量化方法（ＳＡＱ））后的ＤＣ系数进行Ｒｉｃｅ ・——－１离散小波逆变换卜一— 位平面解码｝．－—＿叶码流文件Ｉ 编码。同时对ＡＣ系数进行系数字的映射及熵编 图１ ＣＣＳＤＳ像压缩算法的基本结构图 码。编码后的每个编码段内形成一种嵌入式的码 １．１离散小波变换 流数据格式，这种数据格式支持码流的渐进传 输，同时可以实现码率控制。 ＣＣＳＤＳ图像数据压缩标准建议书中采用的是 重构图像的质量和压缩比与每个编码段内的 ９／７双正交浮点离散小波变换和９／７整数离散小波 编码最大字节数直接相关。与ＪＰＥＧ２０００中的优化 变换。其中９／７双正交浮点离散小波变换可实现 截断算法不同，ＣＣＳＤＳ算法各段编码后的码流最 较高压缩效率的有损压缩；而９／７整数离散小波 大字节数可以直接根据压缩前确定的压缩码率 （Ｂｉｔ ｐｅｒ ｐｉｘｅｌ，ｂｐｐ）计算，且各编码段内的最大 收稿日期：２０ｏ９—１２—１６ 狮脚．ｅｃａ ｃｎ ２０１０．６电子元器件主用 ８９ 第１２卷第６期 电子元器件主硐 Ｖｏ１．１２ Ｎｏ．６ ２０１０年６月 Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ＆Ｄｅｖｉｃｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｊｕｎｅ．２０ｌ０ ＤＣ系数 父系数Ｐ 口 图 彳系 Ｌ ‘ ： …父系数Ｐ 父系数Ｐ ｎ 圈 、系 数（ 囹 囟 ｊ ＴＨ ＨＨ， 寻系 ． 子系数Ｇ 圈…一 ‘＇ Ｌ】 ］｝ ● ＨＨ】 ＩＩＬＩ ｈ系 数（ Ｉ 孙系数Ｑ 家庭 瘟 凌 潮 ＬＨ ＨＨ。 图２ ＤＷＴ后的数据重排格式 字节数相同。当段内码流的数据量达到最大字节 ＤＷＴ均为Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ ｆ ９，７１滤波器。这在 数后，即可针对该段编码的阶数进入下一个编码 ＪＰＥＧ２Ｏ００已用提升方案实现，而在ＣＣＳＤＳ算法中 段的编码操作。未编人码流的数据可在解码时进 尚未实现提升方案。另外，两种算法标准中所要 行估计补偿。 求的ＤＷＴ变换级数也不相同，ＣＣＳＤＳ图像压缩算 解码过程为编码过程的逆过程，这里不再赘 瓣圈瓣圜 法是按三级二维ＤＷＴ来对图像进行变换的，测试 述 结果表明，ＣＣＳＤＳ算法的小波变换级数从三级到 四级时，其ＰＳＮＲ提高不超过０．５ ｄＢ，从三级到五 ２ ＣＣＳＤＳ与ＪＰＥＧ２０００算法的结构比较 级至多提高０．６３ ｄＢ。而实现大的分解级数的复杂 度非常高．与ＰＳＮＲ的提高相比得不偿失。故在 ２．１变换域编码 ＪＰＥＧ２０００中并没有严格规定ＤＷＴ的级数，而是 变换域编码就是将通常在时域或空域描述的 根据实际情况在１～５级之间进行选定。 信号变换到另外一些正交矢量空间中进行编码， 并使变换域中描述的各信号分量之间的相关性减 ２．２图像的预处理 小或互不相关。从而使其比变换前的能量更加集 ＣＣＳＤＳ图像压缩算法标准中并没有规定对小 中，达到更好的压缩效果。变换域编码的另一个 波变换前的图像采取任何预处理措施，但在 优点是抗误码能力较强。正是由于ＤＷＴ具有良好 ＪＰＥＧ２０００算法的小波变换前则进行了两个预处理 的能量聚集特性，所以，这两种算法都采用ＤＷＴ 过程：一是对所需编码的图像进行分块处理；二 来获得较高的压缩性能和抗误码能力。ＣＣＳＤＳ无 是对分块后的图像进行直流平移。ＪＰＥＧ２ｏ００中的 损图像压缩算法采用９／７整数ＤＷＴ，而ＪＰＥＧ２０００ 分块处理有利于增强算法的抗误码性能，但也相 则采用５，３整数ＤＷＴ。两种算法所采用的浮点 应降低了压缩性能。ＪＰＥＧ２０００的预处理采用的直 ９０ 电子元器件主硐２０１０．６ ｗ￣ｔｒｗ．ｅｃｄ￣ｃｌ＇ｔ 第１２卷第６期 ２０１０年６月 鼹恭 Ｖｏ１．１２ Ｎｏ．６ Ｊｕｎｅ．２０１０ 流平移也可以在ＣＣＳＤＳ中实现。即对ＣＣＳＤＳ算法 进行小波变换前的源图像进行直流平移后再进行 ＤＷＴ变换。实现预处理后，可对ｌｅｎａ图像进行测 试，测试结果如表１所列（编码段大／Ｊ￣Ｓ＝６４）。从 表１中可以看出．对源图像进行直流平移后的重 建图像质量要比不进行直流平移预处理的图像重 建质量略高。本文使用峰值信噪比ｆＰＳＮＲ）和结 Ｄ０ Ｈ０ Ｄ２ Ｖ０ Ｘ Ｖｌ Ｄｌ Ｈ１ Ｄ３ 图３ Ｘ的八领域格式 需要考虑如图３所示的当前位的八领域，如果八 领域内有１。则认为该系数在当前位平面是重要 的．并进入重要性编码通道。而当八领域全为０ 构相似度（ＳＳＩＭ）评估算法效果。 时，该系数则是不重要的，即进入清零通道编 表ｌ 直流平移前后的测试结果对比 码。 从以上对两种算法的重要性判断可以看出： ＣＣＳＤＳ算法的重要性系数判断复杂度较低，它不 需要判断其八领域在当前位平面的比特值，而只 考虑系数本身。但由于该算法采用编码块的数据 组织方式．而一个系数的八领域的系数可能来自 不同的子带，其幅值大小必然存在较大差别，若 ２－３小波系数的处理 再像ＪＰＥＧ２０００中系数重要性判断一样判断八领域 在ＣＣＳＤＳ图像压缩算法中，首先将ＤＷＴ后的 的情况，这无疑是一种徒劳，而且会降低算法压 小波系数矩阵重排成编码块（ｂｌｏｃｋ）的形式，每 缩性能，同时也会增加算法的复杂度。 个编码块由来自ＬＨ３、ＨＬ３和ＨＨ３子带的３个父系 ２．５熵编码的效果 数，１２个子系数和４８个孙系数组成。完成编码块 的重排后，就可进行编码段（ｓｅｇｍｅｎｔ）划分，即 ＪＰＥＧ２０００中采用的ＭＱ算术编码，是一种用 将Ｓ个连续的ｂｌｏｃｋ组成一个编码段。后面的编码 于二进制数据的自适应算术编码。是算术编码的 一过程在编码段间独立进行，这样重排之后．无疑 种变形形式，其编码器框图如图４所示。假如 会增强ＣＣＳＤＳ图像压缩算法的抗误码能力．也提 输入信号为Ｄ、ＣＸ，其中Ｄ为二进制码字，ＣＸ为 高了算法的压缩性能。而ＪＰＥＧ２０００在ＤＷＴ后， 码字对应的上下文，则输出信号为ＣＤ。 并没有进行小波系数的重排，而是直接对子带内 的数据进行编码。 ２．４重要性系数的扫描方式 图４ ＭＱ算术编码器框图 在ＣＣＳＤＳ图像压缩算法中，ＡＣ系数编码时， ＭＱ算术编码以递归概率间隔细分为基础。 对系数字的映射可以看作是系数重要性的判断过 随着每个二进制码字的判决，当前概率间隔被细 程。对一个ＡＣ系数而言，其扫描方式是从最高 分为两个子间隔：大概率符号ｆＬＰＳ１子间隔和小 位平面到最低位平面，即类型值为２之前的位平 概率符号ｆＭＰＳ）子间隔。ＭＱ算术编码器的ＭＰＳ 面都可以认为是重要的，需要进行系数字的映 子间隔在上，ＬＰＳ子间隔在下。当ＭＰＳ被编码时。 射。而一旦系数字类型值变为１．则在接下来的 ＬＰＳ的子间隔被加到码流中：而当ＬＰＳ被编码时。 位平面上，该系数就不再是重要性数据，而作为 码流保持不变。解码流程与此类似，当每个二进 当前ＡＣ的精细位写入码流中，即可认为是 制码字被判定后。码流中就应减去编码时加到码 ＪＰＥＧ２０００中所讲述的不重要性系数。在 流中的间隔 ＪＰＥＧ２０００中，位平面对系数的重要性的判断是按 在ＣＣＳＤＳ算法中，ＡＣ系数采用的熵编码是查 如下方式进行的：如果该系数的当前比特值为１， 表法的编码方式，也就是将ＡＣ系数的映射字通 则认为该系数在当前位平面是重要的，其当前位 过查表法进行熵编码，这样处理能降低算法的复 进入幅值精炼编码；而如果当前比特值为０。则 杂度。但也会使熵编码达不到预期的效果。且压 Ｗ／Ａｒ／Ｏ．ｅｃｄ￣ｃ／／，２０１０．６电子元嚣件主用 ９１ 第１２卷第６期 电手元嚣件主用 Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ＆Ｄｅｖｉｃｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｖ０ｌ｜１２ Ｎｏ．６ ２０ｌ０年６月 Ｊｕｎｅ．２０１０ 缩性能不够理想，这是因为用来进行熵编码的表 ＪＰＥＧ２０００采用压缩后率失真优化ｆＰＣＲＤ— 格中的映射都是由经验所得，并不是对所有图像 都通用。 ｏｐｔ）算法：即从每一个编码块的截断点中选取一 些符合率失真优化的截断集合。然后让所有编码 块的截断集合中元素所对应的失真和长度斜率按 从大到小排列，这样的编码块码流组合在任意比 特率下都具有最佳率失真。 其实，ＣＣＳＤＳ图像压缩算法中的编码段就相 当于ＪＰＥＧ２０００中的编码块，ＣＣＳＤＳ算法在压缩后 本文对ＣＣＳＤＳ图像压缩算法中的ＡＣ系数的熵 编码进行了测试，以观察去除ＡＣ系数熵编码后 的算法压缩性能的变化情况。其测试结果如图５ 所示。 羹 ∞ 。 曩 姆 ｖ０∞ 图５ ＡＣ系数炳编码效果测试结果 从图５中可以看出，在ＡＣ系数编码阶段所用 的查表法编码的效果和不加熵编码的效果相差很 小，尤其在高倍压缩时，两者几乎一致。在低倍 压缩时，两者相差约为Ｏ，２～０．３ ｄＢ。而在 ＪＰＥＧ２０００中。ＭＱ编码器的效果远比熵编码的效 果好得多。因此可以考虑使用一种复杂度低而压 缩效果良好的熵编码方法来代替这里的查表熵编 码方法．这样就能改善ＣＣＳＤＳ算法中ＡＣ熵编码的 效果，从而获得更高的压缩效率。 ２．６编码后码流的组织 ＪＰＥＧ２０００和ＣＣＳＤＳ产生的码流均为嵌人式码 流．这种数据格式支持数据的渐进传输，可以实 现对码率的控制。码率控制的目的是为了在已定 码率的前提下寻求各编码块的截断点，使得由量 化和截断引入的误差达到最小。码率控制涉及量 化、熵编码和码流组织三部分。对于量化，可以 使量化步长根据要求的压缩率反复调整以达到目 标码率，这是一种交互式控制方法，可在熵编码 结束后．根据已定的最优原则生成各个码块的嵌 入式码流。 ９２ 电子无器件主用２０１０．６ ｗｗｗ．ｅｃｄａ．ｃｎ 的码流是平均分配的。它首先根据源图像大小和 压缩比计算出压缩后的总码流大小，而后根据编 码中采用的编码段总数，对总的码流进行平均分 配，使每个编码段编码后的码流大小相等。在 ＣＣＳＤＳ算法中进行这样的处理是因为每个编码段 的信息量大小基本一致，小波变换后的系数重排 可使每个编码段都包含有ｌ０个子带中的系数。严 格的讲，每个编码段的信息量总是有差别的，因 此。也可以考虑采用类似于ＪＰＥＧ２０ｏ０中率失真的 方式来组织码流，但这样无疑又会增加算法的复 杂度。 ３结束语 通过以上对ＣＣＳＤＳ和ＪＰＥＧ２０００图像压缩算法 的结构对比分析可以看出，ＣＣＳＤＳ比ＪＰＥＧ２０００的 算法复杂度低得多，在以芯片和嵌入式系统为代 表的资源受限系统越来越普及的今天．ＣＣＳＤＳ图 像压缩算法必将得到广泛应用。 参考文献 【１】 ＣＣＳＤＳ．Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ｂｌｕｅ Ｂｏｏｋ［Ｓｌ，ＣＣＳ－ ＤＳ１２２．０一Ｂ—１．２０Ｏ５． ［２】ＩＳ０仃ＥＣ ＪＴＣｌ，ｓＣ２９ Ｇ １ Ｎ ２４１２，Ｔｈｅ ＪＰＥＧ－２０００ Ｓｔｉｌｌ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｓｔａｎｄａｒｄ【Ｓ】，ＩＳＯ／ＩＥＣ，２００１ ［３ ３】ＣＣＳＤＳ．Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ｇｒｅｅｎ Ｂｏｏｋ Ｉｓ】，ＣＣＳ— ＤＳ１２２．０－Ｂ一１．２０ｏ７． ［４］ Ｚ．Ｗａｎｇ，Ａ．Ｃ．Ｂｏｖｉｋ，Ｈ．Ｒ．Ｓｈｅｉｋｈ，ｅｔｃ．Ｉｍａｇｅ ｑｕａｌｉｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ：Ｆｒｏｍ ｅｉｉｏ＇ｒ ｖｉｓｉｂｉｌｉｙｔ ｔｏ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｊｌ，２００４，１３（４）： ６０ｏ一６１２ 【５】Ｄ．Ｔａｕｂｍａｎ”Ｈｉｓｈ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｓｃａｌａｂｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｍ— ｐｒｅｅｓｉｏｎ Ｗｉｔｈ ＥＢＣＯＴ”，Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔ。Ｃｏｎｆｅｒ－ ｅｎｃｅ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ【Ｊ】，Ｖｏ１．ＩＩＩ，３４３￣３４８，Ｏｃｔｏｂｅｒ １９９９