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            Kakadu中實(shí)現(xiàn)的JPEG2000量化和界定參數(shù)

            JPEG2000 的壓縮方式有可逆和不可逆兩種方式,這里分別介紹。

            界定

            在可逆和不可逆方式中,需要為塊編碼器提供待編碼整數(shù)的絕對(duì)范圍一致的解釋,這叫界定。簡(jiǎn)單的說(shuō),也就是 DWT 變化后的系數(shù)在什么范圍內(nèi),用多少二進(jìn)制位來(lái)表示。

            不可逆方式

            不可逆 DWT 變化后,通過(guò)量化將樣本映射到量化索引中,然后再進(jìn)行編碼。因?yàn)榱炕旧硎遣豢赡娴模钥赡娣绞街胁淮嬖诹炕?/span>

            不可逆方式中,界定與量化的參數(shù)有關(guān)。

            量化

            不可逆方式采用的是恒域( deadzone )標(biāo)量量化,量化操作由步長(zhǎng)參數(shù) (△ b )定義:

            q b [n] = sign(y b [n]) [|y b [n]|/ b ]???????????????????? -------------------------- 1

            其中 y b [n] 表示子代樣本,被歸一化到標(biāo)稱范圍: -1/2 1/2 q b [n] 表示量化之后的索引。每個(gè)子帶可以有不同的步長(zhǎng)參數(shù) b

            可以將上面的表達(dá)式理解符號(hào)部分和量值部分:

            符號(hào)部分由 X b [n] = sign(y b [n]) 給出,而量值部分由 v b [n] =[|y b [n]|/ b ] 給出。

            這里需要注意的是步長(zhǎng)參數(shù)由指數(shù) E b (Epsilon) 和尾數(shù) u b 給出 :

            b = 2 -E b (1+u b /2 11 )-------------------------------------------------------- 2

            E b u b 都是非負(fù)整數(shù);范圍為:

            0<=Eb <25, 0<=ub <211----------------------------------------------------- 3

            ?

            ?

            界定

            編碼器和解碼器一般取相同的位數(shù)來(lái)表示子代 b 中的量化索引 v b [n] ,這個(gè)值是 K b max

            當(dāng)然子帶的樣本值可能會(huì)超出規(guī)定的標(biāo)稱范圍,因此引入一個(gè)參數(shù) G ,來(lái)規(guī)定所有子帶樣本遵從下面的界限:

            -2 G -1 < y b [n] <2G-1 -------------------------------------------------------------- 4 -

            這里的 G 叫做保護(hù)位( guard bits )。取 0 7 之間的值。

            ?

            結(jié)合前面的量化步驟,這里來(lái)推導(dǎo)幾個(gè)參數(shù)。

            由( 2 )和( 4 )得到:

            vb[n] =[|yb[n]|/ b ]<2Eb+G-1

            具體如下:

            v b [n] =[|y b [n]|/ b ]= v b [n] =[|y b [n]|/ 2 -E b (1+u b /2 11 ) ]

            y b [n] <2G-1 因此:

            [|y b [n]|/ 2 -E b (1+u b /2 11 ) ] < [2G-1? / 2 -E b (1+u b /2 11 ) ]

            另外, 2 -E b (1+u b /2 11 ) < 2 -E b ,因?yàn)?/span> E b >0 ,切 u b /2 11 小于 1 且大于 0

            從而:

            v b [n]< [2G-1? / 2 -E b ] = 2 Eb+G-1

            那么這里的 K b max 也可以表示為 0 Eb+G-1 的最大值了。

            因此可以看到

            Eb + G = K b max +1

            K b max = Eb + G -1---------------------------------------------------- 5

            反量化

            如果采用恒域標(biāo)量量化,反量化操作將一個(gè)量化索引重建一個(gè)位于對(duì)應(yīng)量化間隔中某個(gè)確定的位置。用 ^y b 表示,那么:

            ^y b [n] = 0, 如果 vb[n] = 0

            ^y b [n] = X b [n]*(v b [n]+& b, v b[n] )* b , 如果 vb[n] != 0

            & b, v =1/2 對(duì)應(yīng)于中間點(diǎn)的重建。

            可逆方式

            量化

            可逆方式中實(shí)際上沒(méi)有量化,因此提供給塊編碼器的量化索引與整數(shù)的子代樣本是相等的;用不可逆方式中的符號(hào)來(lái)表示為:

            q b [n] =y b [n]?? ----------------------------------------------------------------(6)??????

            界定

            可逆方式中樣本值的標(biāo)稱范圍可以使用原來(lái)樣本深度 B 和線性化小波核的增益來(lái)確定。如下:

            -2 B-1+Xb+G <y b [n] < 2 B-1+Xb+G

            G 是額外的保護(hù)位,而 X b 是線性化小波核的標(biāo)稱增益的不一定都為 1 ;具體情況是:

            X LLd = 0, X LHd = X HLd = 1, X HHd = 2

            那么因此可以得到 vb[n]] 的位數(shù)為:

            K b max =B-1+X b +G---------------------------------------------------------------- (7)?

            JPEG2000 中使用 G Eb 來(lái)表示 K b max 的。不可逆與可逆方式有相同的表現(xiàn),但對(duì)于不可逆方式中 Eb 表示量化步長(zhǎng)指數(shù),而可逆方式中是界定參數(shù),同時(shí)由編碼器設(shè)置 Eb 來(lái)保證有足夠的位數(shù)來(lái)表示每個(gè)樣本的大小。

            那么由( 5 )和( 7 ),這里可以得到:

            Eb = B + Xb---------------------------------------------------------------- (8)

            在可逆變換中,我們使用如下的轉(zhuǎn)換方式:

            X Y [n] = [(X R [n] + 2X G [n] +X B [n])/4]

            X Db [n] = X B [n] –X G [n]

            X Dr [n] = X R [n] –X G [n]

            ?

            由于在進(jìn)行變換之前需要對(duì)樣本進(jìn)行水平偏移,因此如果假設(shè)數(shù)據(jù)的樣本值是 B 位,那么變換之前的 R G B 的樣本范圍是:

            -2 B-1 <= X[n] <= 2 B-1 -1

            而變換之后可以看出:

            X Y [n] 的最小值為: [-2 B-1 +2*(-2 B-1 ) + (-2 B-1 )]/4 = -2 B-1

            X Y [n] 的最大值為: [2 B-1 -1 +2*(2 B-1 -11 ) + (2 B-1 -1 )]/4 = 2 B-1 -1

            因此 X Y [n] 仍然用 B 位可以表示

            X Db [n] X Dr [n] 的最大值和最小值為:

            最小值: -2 B-1 -(2 B-1 -1 ) = 1-2 B

            值: 2 B-1 -1 -(-2 B-1 ) = 2 B -1

            因此對(duì)于他們需要 B+1 位來(lái)表示。

            ?

            從上面的推論我們知道在( 8 )中,對(duì)于色度分量, B 需要用 B+1 來(lái)提到計(jì)算。

            ?

            反量化

            雖然可逆方式?jīng)]有明確的量化過(guò)程,但對(duì)于有編碼塊碼流被截?cái)嗟那闆r可以等同于量化。

            對(duì)于碼流的截?cái)鄬?dǎo)致解碼出來(lái)的樣本值 ^v i [j] 與原樣本值 v i [j] 僅僅在低 p i [j] 個(gè)位不同;實(shí)際上這些 LSB 都是 0 。因此可以將其看成等效的步長(zhǎng)為 i [ j ]=2pi[j] 的恒域標(biāo)量量化。

            因此反量化表示為:

            ^v i [j]=0 的時(shí)候, ^yi[j] = 0,

            其他時(shí)候, ^yi[j] = 符號(hào) * ^v i [j]+ [2pi[j]*&]

            Kakadu 中表示

            JPEG2000 中使用 QCD QCC 碼流標(biāo)記參數(shù)來(lái)表示量化和界定的參數(shù)。這里看一下 Kakadu 代碼中如何表示的。

            JPEG2000 QCD 叫默認(rèn)量化參數(shù),而 QCC 是量化分量參數(shù)。對(duì)于到 Kakadu 中的 qcd_params 參數(shù)類(lèi)。

            Kakadu 中的 QCD 參數(shù)類(lèi)

            Kakadu qcd_params 類(lèi)定義下列參數(shù)屬性。

            參數(shù)名稱

            說(shuō)明

            默認(rèn)值

            Qguard

            保護(hù)位;前面已經(jīng)介紹了其作用。

            1

            Qderived

            量化步驟從 LL 子帶參數(shù)中繼承嗎?如果是繼承,那么所有量化步長(zhǎng)都通過(guò) 2 的相應(yīng)冪與 LL 子帶步長(zhǎng)關(guān)聯(lián),并且只有 LL 子帶的步長(zhǎng)會(huì)寫(xiě)到碼流標(biāo)記中;否則必須為每個(gè)子帶寫(xiě)步長(zhǎng)參數(shù)。對(duì)于可逆壓縮不能使用。

            不能繼承

            Qstep

            不可逆量化中每個(gè)子帶使用的基礎(chǔ)量化步長(zhǎng)。應(yīng)該在 0 2 之間。

            1/256

            Qabs_steps

            每個(gè)子帶的絕對(duì)量化步長(zhǎng)。用每個(gè)子帶的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)表示。范圍等于 2^B B 是深度)乘上每個(gè)低通濾波器的 DC 增益以及高通濾波器的 AC 增益。用下面的順序描述: LL_D,HL_D,LH_D,….,HL_1,LH_1,HH_1 。這里的 D DWT 的級(jí)別。如果不是繼承的,每個(gè)子帶都要有步長(zhǎng)參數(shù)。如果 Qstep 使用了,這個(gè)參數(shù)就忽略。

            ?

            Qabs_ranges

            可逆壓縮過(guò)程子帶編碼中使用的位數(shù)。子帶的順序同上面。 Qabs_ranges +Qguard = 1+ K_max 。因此這正是 (7) Xb+B 5 )的 Eb

            通常情況下,這里使用默認(rèn)的不上溢出和下溢出的最小值。如果顯式設(shè)置一個(gè)值,需要為每個(gè)子帶都指定。

            這個(gè)就是前面說(shuō)的界定

            ?

            ?

            posted on 2007-01-23 09:14 笨笨 閱讀(3520) 評(píng)論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類(lèi): 壓縮算法

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