做编解码器研究的论文

数字图像压缩技术的研究及进展摘要：数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法：JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩，总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状，并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。关键词：JPEG；JPEG2000；分形图像压缩；小波变换；任意形状可视对象编码一 引 言 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50多年的历史了[1]。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。二 JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（Joint Photographic Expert Group,简称JPEG），于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。1．JPEG压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的 大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点优点：（1）形成了国际标准；（2）具有中端和高端比特率上的良好图像质量。缺点：（1）由于对图像进行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；（2）系数进行量化，是有损压缩；（3）压缩比不高，小于50。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。2． JPEG压缩的研究状况及其前景 针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年来提出了不少改进方法，最有效的是下面的两种方法：（1）DCT零树编码 DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。（2）层式DCT零树编码 此算法对图像作 的DCT变换，将低频 块集中起来，做 反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。 JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，因此在今后的研究中，应重点解决 DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。三 JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。1．JPEG2000压缩原理及特点 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示。编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。 JPEG2000格式的图像压缩比，可在现在的JPEG基础上再提高10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于目前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在JPEG2000系统中，通过选择参数，能够对图像进行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式的图像支持渐进传输，这使用户不必接收整个图像的压缩码流。由于JPEG2000采用小波技术，可随机获取某些感兴趣的图像区域（ROI）的压缩码流，对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。2．JPEG2000压缩的前景 JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。四 小波变换图像压缩1．小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。其具体过程为：首先对图像进行多级小波分解，然后对每层的小波系数进行量化，再对量化后的系数进行编码。小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一，已经形成了基于小波变换的国际压缩标准，如MPEG-4标准，及如上所述的JPEG2000标准 。2．小波变换图像压缩的发展现状及前景 目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码（EZW），分层树中分配样本图像编码（SPIHT）和可扩展图像压缩编码（EBCOT）。（1）EZW编码器 1993年，Shapiro引入了小波“零树”的概念，通过定义POS、NEG、IZ和ZTR四种符号进行空间小波树递归编码，有效地剔除了对高频系数的编码，极大地提高了小波系数的编码效率。此算法采用渐进式量化和嵌入式编码模式，算法复杂度低。EZW算法打破了信息处理领域长期笃信的准则：高效的压缩编码器必须通过高复杂度的算法才能获得，因此EZW编码器在数据压缩史上具有里程碑意义。（2）SPIHT编码器 由Said和Pearlman提出的分层小波树集合分割算法（SPIHT）则利用空间树分层分割方法，有效地减小了比特面上编码符号集的规模。同EZW相比，SPIHT算法构造了两种不同类型的空间零树，更好地利用了小波系数的幅值衰减规律。同EZW编码器一样，SPIHT编码器的算法复杂度低，产生的也是嵌入式比特流，但编码器的性能较EZW有很大的提高。（3）EBCOT编码器优化截断点的嵌入块编码方法（EBCOT）首先将小波分解的每个子带分成一个个相对独立的码块，然后使用优化的分层截断算法对这些码块进行编码，产生压缩码流，结果图像的压缩码流不仅具有SNR可扩展而且具有分辨率可扩展，还可以支持图像的随机存储。比较而言，EBCOT算法的复杂度较EZW和SPIHT有所提高，其压缩性能比SPIHT略有提高。小波图像压缩被认为是当前最有发展前途的图像压缩算法之一。小波图像压缩的研究集中在对小波系数的编码问题上。在以后的工作中，应充分考虑人眼视觉特性，进一步提高压缩比，改善图像质量。并且考虑将小波变换与其他压缩方法相结合。例如与分形图像压缩相结合是当前的一个研究热点。五 分形图像压缩 1988年，Barnsley通过实验证明分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比。1990年，Barnsley的学生提出局部迭代函数系统理论后，使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能。1． 分形图像压缩的原理 分形压缩主要利用自相似的特点，通过迭代函数系统（Iterated Function System, IFS）实现。其理论基础是迭代函数系统定理和拼贴定理。 分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像，然后每一个子图像对应一个迭代函数，子图像以迭代函数存储，迭代函数越简单，压缩比也就越大。同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代，就可以恢复出原来的子图像，从而得到原始图像。2．几种主要分形图像编码技术 随着分形图像压缩技术的发展，越来越多的算法被提出，基于分形的不同特征，可以分成以下几种主要的分形图像编码方法。（1）尺码编码方法 尺码编码方法是基于分形几何中利用小尺度度量不规则曲线长度的方法，类似于传统的亚取样和内插方法，其主要不同之处在于尺度编码方法中引入了分形的思想，尺度 随着图像各个组成部分复杂性的不同而改变。（2）迭代函数系统方法 迭代函数系统方法是目前研究最多、应用最广泛的一种分形压缩技术，它是一种人机交互的拼贴技术，它基于自然界图像中普遍存在的整体和局部自相关的特点，寻找这种自相关映射关系的表达式，即仿射变换，并通过存储比原图像数据量小的仿射系数，来达到压缩的目的。如果寻得的仿射变换简单而有效，那么迭代函数系统就可以达到极高的压缩比。（3）A-E-Jacquin的分形方案 A-E-Jacquin的分形方案是一种全自动的基于块的分形图像压缩方案，它也是一个寻找映射关系的过程，但寻找的对象域是将图像分割成块之后的局部与局部的关系。在此方案中还有一部分冗余度可以去除，而且其解码图像中存在着明显的方块效应。3．分形图像压缩的前景 虽然分形图像压缩在图像压缩领域还不占主导地位，但是分形图像压缩既考虑局部与局部，又考虑局部与整体的相关性，适合于自相似或自仿射的图像压缩，而自然界中存在大量的自相似或自仿射的几何形状，因此它的适用范围很广。六 其它压缩算法 除了以上几种常用的图像压缩方法以外，还有：NNT（数论变换）压缩、基于神经网络的压缩方法、Hibert扫描图像压缩方法、自适应多相子带压缩方法等，在此不作赘述。下面简单介绍近年来任意形状纹理编码的几种算法[10]~ [13]。（1）形状自适应DCT（SA-DCT）算法 SA-DCT把一个任意形状可视对象分成 的图像块，对每块进行DCT变换，它实现了一个类似于形状自适应Gilge DCT[10][11]变换的有效变换，但它比Gilge DCT变换的复杂度要低。可是，SA-DCT也有缺点，它把像素推到与矩形边框的一个侧边相平齐，因此一些空域相关性可能丢失，这样再进行列DCT变换，就有较大的失真了[11][14][15]。（2）Egger方法 Egger等人[16][17]提出了一个应用于任意形状对象的小波变换方案。在此方案中，首先将可视对象的行像素推到与边界框的右边界相平齐的位置，然后对每行的有用像素进行小波变换，接下来再进行另一方向的小波变换。此方案，充分利用了小波变换的局域特性。然而这一方案也有它的问题，例如可能引起重要的高频部分同边界部分合并，不能保证分布系数彼此之间有正确的相同相位，以及可能引起第二个方向小波分解的不连续等。（3）形状自适应离散小波变换（SA-DWT） Li等人提出了一种新颖的任意形状对象编码，SA-DWT编码[18]~[22]。这项技术包括SA-DWT和零树熵编码的扩展（ZTE），以及嵌入式小波编码（EZW）。SA-DWT的特点是：经过SA-DWT之后的系数个数，同原任意形状可视对象的像素个数相同；小波变换的空域相关性、区域属性以及子带之间的自相似性，在SA-DWT中都能很好表现出来；对于矩形区域，SA-DWT与传统的小波变换一样。SA-DWT编码技术的实现已经被新的多媒体编码标准MPEG-4的对于任意形状静态纹理的编码所采用。 在今后的工作中，可以充分地利用人类视觉系统对图像边缘部分较敏感的特性，尝试将图像中感兴趣的对象分割出来，对其边缘部分、内部纹理部分和对象之外的背景部分按不同的压缩比进行压缩，这样可以使压缩图像达到更大的压缩比，更加便于传输。七 总结 图像压缩技术研究了几十年，取得了很大的成绩，但还有许多不足，值得我们进一步研究。小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点，但二者也有各自的缺点，在今后工作中，应与人眼视觉特性相结合。总之，图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域，这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。参考文献：[1] 田青. 图像压缩技术[J]. 警察技术, 2002, (1)：30-31.[2] 张海燕, 王东木等. 图像压缩技术[J]. 系统仿真学报, 2002, 14(7)：831-835.[3] 张宗平, 刘贵忠. 基于小波的视频图像压缩研究进展[J]. 电子学报, 2002, 30(6)：883-889.[4] 周宁, 汤晓军, 徐维朴. 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Efficiency of shape-adaptive 2-D transforms for coding of arbitrarily shaped image segments[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(3): 254–258.[13]邓家先 康耀红 编著 《信息论与编码》

兄弟你这个论文有点难度了。不是随便拉拉就行了。得找专业书籍慢慢找和高人指导了。我查到点不指导有没有用。Turbo卷积码(TCC)是3G无线系统中所采用的前向错误校正（FEC）机制的整体部分。然而，Turbo译码器所带来的计算负担非常重，并不太适合采用传统DSP或RISC处理器实现。由于现场可编程逻辑阵列（FPGA）内在的并行结构，FPGA为解决3G基站收发器中所需要的符号速率FEC和其它计算密集的任务提供了一个高性能信号处理平台基础。Turbo 编码级联码方案（Concatenated coding schemes）是为了通过结合两个或更多相对简单的分量或构造模块码来获得较高的编码增益。Turbo码认为是对级联码结构的一种改进，其中采用迭代算法对相关的码序列进行译码。Turbo码是通过将两个或更多分量码应用到同一数据序列的不同交织版本上构成的。对于任何传统单分量编码，译码器的最后一级生成的都是硬判决译码数据位。为了使象Turbo码这样的级联码方案工作得更好，译码算法不应被限制为只能在译码器间传递硬判决。为最好地利用每个译码器获得的信息，译码算法必须可以实现软判决交换，而不是采用硬判决。对于采用两个分量码的系统，译码的概念是指将来自一个译码器的软判决输入到另一个译码器的输入，并将此过程重复几次以获得更好的判决，如图1所示 。3GPP Turbo 编码器图2为3GPP编码器。输入数据流输入到RSC1，它为每个输入比特生成一个对等比特（Parity Bit）。输入数据还经过交织后由RSC2处理生成第二个对等比特流。3GPP标准定义，输入块的长度在40至5114 位之间。编码器生成一个速率为1/3的包括原始输入位和两个对等位的系统码。通过打孔方法可以获得1/2编码速度的编码。递归系统编码器的实现比较直接，然而交织器则不那么简单，要比标准的卷积或块交织器复杂。一旦将输入数据块长度K 提供给编码器以后，编码器将计算交织矩阵行数R和列数 C，并创建相应的交织数据结构。R 和 C 是数据块长度K的函数。在输入符号被加载到交织矩阵以后，那么将根据一定的顺序进行行间交换和列间交换。交换模式是根据块长度K选择的（即依赖于K）。行和列交换完成后，通过逐列读出交织矩阵数据就可以得到最终的交织序列。在数据读出时需要进行删减操作，以保证在输出中只有正确的输入符号，请注意，交织阵列包含的数据位通常比K个原始输入符号要多 ，因为R C>K。然后，新的序列经过RSC2编码生成第二个对等位流。实现交织器的一种方法是在存储器中存储完整的交换序列。即，一旦K 给定，即调用一个初始化例程（运行在处理器上的软件例程或利用FPGA中的功能单元）生成相应的交换序列，然后将这一信息存储在存储器中。然而，这一方法需要大量的存储器。利用Virtex -E FPGA 技术提供的 4096位每块的片上存储器，将需要[5114 13/4096]=17个存储器块。在我们的方法中，采用一个预处理引擎生成一个序列值（存储），这一序列值被存储起来，交织器地址发生器将使用这些序列值。这一硬件单元采用几个小型数据结构（素数表）来计算所需要的序列。这一准备过程需要的时钟周期数与信息块的长度成比例。例如，对于K=40的块需要280时钟周期，而对于最大块长度K=5114，则需要 5290个时钟周期。该过程只需要在块长度变化时进行。地址发生器利用这些更为紧凑的数据结构来实时生成交织地址。 3GPP Turbo 译码器译码器包括两个MAP（最大后验概率）译码器和几个交织器。Turbo算法的优良的性能源于可以在两个MAP译码器间共享可靠性信息（extrinsic data，外数据，或称先验数据）。在我们的设计中，MAP译码器采用的是Bahl， Cocke， Jelinek 和 Rajiv (BCJR) 算法。BCJR算法计算每个符号的最大后验对数似然率，并且是一种真正的软判决算法。考虑到数据是以块的形式传输的，因此可以在时间维中前向或反向搜索一个符号序列。对于任一序列，其出现概率都是单独符号出现概率的乘积。由于问题是线性的，因此序列概述可以利用概率的对数和来代替。为了与一般文献中的习惯一致，我们将译码迭代的前向和反向状态概率分别利用 和 来表示。通常，BCJR算法要求在接收到整个信息后才开始解码。对于实时应用，这一限制可能太严格了。例如，3GPP Turbo译码器将需要大量存储器存储一个5114符号信息块的完全状态结构（state trellis）。对于单片FPGA设计来说，这需要的存储资源太多了。与维特比（Vitebi）算法类似，我们可以先从全零向量 O和数据{yk}（k 从 n 到 n-L） 开始反向迭代。L次反向迭代可获得非常好的 n-L近似值。只要L选择合适，最终的状态标志（state metric）就是正确的。可以利用这一性质在信息结束前就开始进行有效的位译码。L 被称为收敛长度。其典型值大约是译码器约束长度的数倍（通常为5至10倍），并随着信噪比的降低而增加。通常，Turbo译码算法将计算所有的 （对整块信息），将这些数值存储起来，然后在反向迭代中与反向状态概率一起用来计算新的外信息（extrinsic information，或称先验信息）。我们的设计中采用了窗口化方法。译码过程以一个前向迭代开始，计算包含L 个接收符号的块i的 值。同时，对未来（i+1）块进行一个反向迭代（标号 ）。对块i+1的反向迭代结束时，就获得了开始对块i 进行反向迭代所需要的正确的 初始向量。 与此同时对数似然函数（Lall）也在进行。 每一 和 处理过程都需要8个max* 操作 - 每个针对状态结构（tellis）中的8个结点之一。最终的对数似然计算需要14个并行max* 运算符。为了提供可接受的译码速率，在设计中采用了38个max* 功能单元。从 C描述到FPGA设计FPGA Turbo 编码译码器设计是利用基于C的设计和验证方法进行的，如图3所示。 算法开发阶段采用具有定点C类型的Art Library 来对定点计算的位真（bit-true）效应进行准确建模。在这一阶段考察了几种可能算法的定点性能。一旦选定正确的量化算法，就可利用A|rtDesignerPro创建一个专用DSP架构。A|rtDesignerPro的一个最强大的功能之一是可以插入和利用专用的数据通道核心（称为专用单元，ASU）。利用这些ASU加速器核心可以使我们处理Turbo译码器算法内在的计算复杂性。A|rtDesignerPro可自动完成寄存器分配、调度和控制器生成。在Turbo编码译码器设计中， A|rtDesignerr的自动循环合并可获得最佳的；任务调度，MAP译码步骤的内部循环都只有一个周期长。A|rtDesignerPro生成的最终结果是可综合的寄存器级（RT-level） VHDL或Verilog 描述。基于C的工具流支持FPGA专用功能。例如，可利用BlockRAM自动构造RAM，而寄存器文件也可利用分布式存储器而不是触发器来实现 。 最后，逻辑综合和Xilinx实施工具套件将RTL HDL 转换为 FPGA 配置位流。FPGA Turbo 编码译码器实现A|rtDesigner创建的Turbo编码器和译码器核心硬件结构包含许多专用ASU加速器。其中最重要的一个加速器完成max* 操作。max* 运算符根据下式计算两个幂值a 和 b：max* (a,b)=ln(expc(a)+expc(b))。如 图4所示， max* 运算是通过选择（a,b）最大值，并应用一个存储在查找表（LUT）中的校正因子近似进行的。这一近似算法非常适合利用Xilinx FPGA 实现，其中LUT是其最终基本构造单元。结果Turbo译码算法硬件字长的选择极大地影响总体性能。利用C-to-FPGA设计流程，这一定点分析是完全在C环境中完成的。结果示于图 5。上图显示出了我们的浮点Turbo译码器算法和对应的定点算法之间的性能差别。仿真是在5114块长度、5次译码迭代和AWGN信道模型情况下进行的。结果清晰明显出性能的损失是非常小的。我们的Turbo译码器的定点性能做为译码器迭代次数的函数 ，对于 dB SNR，位错率为10-6。译码器功能的实现非常具有挑战性，我们同时针对Virtex-E和 Virtex-II 器件进行了适配。Virtex-II 器件实施是采用运行在 speedfile数据库上的Xilinx 实施工具集完成的。利用XC2V1000BG575-5 FPGA实现的最终设计，达到了66 MHz 的时钟性能，消耗了3,060个逻辑片 和 16个块RAM。对于从40至 5114符号长度的块，采用5次译码迭代循环的情况下，译码器达到了2 至 百万符号每秒（Msym/s）的吞吐量。编码器占用了903个逻辑片、3个块RAM并支持83 MHz时钟频率。对于从40至5114位的块长度，速率可达到9 至20 Msym/s。能用上就好了，用不上别怪我。对不起哈~祝福你~