0 引言
    近年來(lái)，隨著多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，人們對(duì)圖像壓縮的要求越來(lái)越高，某些情況下，JPEG標(biāo)準(zhǔn)和JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)無(wú)法滿足要求，為此，必須采用一種新的壓縮技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行有效壓縮。感興趣區(qū)域(Region of Interest，ROI)編碼技術(shù)利用了人眼的視覺(jué)特性，已成為目前圖像壓縮研究的熱點(diǎn)。所謂ROI編碼，就是將圖像中比較關(guān)注區(qū)域(亦稱(chēng)ROI)的位平面設(shè)置得比其余區(qū)域(亦稱(chēng)BG)的位平面高，就可優(yōu)先傳輸ROI系數(shù)，相對(duì)提高圖像質(zhì)量。
    對(duì)于ROI編碼，一些學(xué)者根據(jù)JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)提供的一般位移(General Shift，GShift)法和最大位移(Maximum Shift，MaxShift)法，提出了一些改進(jìn)方法。Wang Zhou[1]等提出了逐個(gè)位平面位移(BbBShift)法，該方法先上移重要的ROI位平面，然后逐個(gè)交替上移剩余的ROI位平面和一些BG位平面，剩余的BG位平面不位移。Liu Lijie[2]等提出了部分重要位平面位移(PSBShift)法，該方法將ROI位平面分為兩部分，上移其中重要的ROI位平面。梁燕[3]提出了通用的部分位平面位移(GPBShift)法，該方法上移重要的ROI位平面，同時(shí)下移非重要的BG位平面，其余的位平面保持不變。這些改進(jìn)方法的實(shí)質(zhì)都是先傳輸ROI系數(shù)，然后傳輸BG系數(shù)和剩余的ROI系數(shù)。
    本文通過(guò)研究前人的方法，提出了部分背景位平面位移(Partial Background Bitplanes Shift，PBBShift)法，并將此方法嵌入到多級(jí)樹(shù)集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees，SPIHT)算法中。該方法可使圖像觀察者先對(duì)圖像情況大致了解，然后決定是否需要。這種改進(jìn)的方法可用于帶寬受限的網(wǎng)絡(luò)中。
1 多級(jí)樹(shù)集合分裂(SPIHT)算法
    SPIHT算法是在嵌入式零樹(shù)小波(EZW)算法[4]的基礎(chǔ)上提出的一種新算法[5]。該算法采用空間方向樹(shù)、全體子孫集合和非直系子孫集合的概念，提高了編碼效率[6]。SPIHT算法還能生成一個(gè)嵌入碼流，接收的碼流在任意點(diǎn)被截?cái)鄷r(shí)都可重構(gòu)圖像。
    SPIHT算法的編碼過(guò)程由正向小波變換、量化編碼等組成。在SPIHT算法的基礎(chǔ)上嵌入ROI部分：確定ROI、生成ROI模板、下移BG位平面、ROI形狀和位置信息編碼，從而形成基于GShift法的ROI編碼過(guò)程，如圖1所示。解碼是編碼的逆過(guò)程。

圖1  基于GShift法的ROI編碼過(guò)程

2 ROI編碼
2.1 ROI掩模
    定義ROI掩模來(lái)標(biāo)定小波系數(shù)中屬于ROI的點(diǎn)。若將ROI定義為矩形，此時(shí)只需確定矩形的左上角坐標(biāo)(x1，y1)和右下角坐標(biāo)(x2，y2)。ROI掩模M(i，j)可由式(1)表示[7]，其生成過(guò)程[7]如圖2所示。

2.2 ROI編碼方法
    GShift法和MaxShift法是兩種最基本、最常用的ROI編碼方法[8]，如圖3所示。在GShift法中，選擇一個(gè)位移因子S把BG位平面都下降S位，這樣，ROI的最重要位平面就高于BG的所有位平面，ROI就可以?xún)?yōu)先編碼。解碼時(shí)，ROI就能獲得較好的恢復(fù)。S越大，ROI相對(duì)BG的優(yōu)先級(jí)越高，質(zhì)量也就越高。當(dāng)GShift法中的位移因子S增大到使得ROI位平面與BG位平面無(wú)重疊時(shí)，此時(shí)GShift法就變成了MaxShift法。

圖3  兩種ROI編碼方法^[8]

3 改進(jìn)方法
3.1 部分背景位平面位移(PBBShift)法
    某些情況下，觀察者想在圖像剛開(kāi)始解碼時(shí)了解一下圖像的大概情況，這就需要一部分BG位平面置于與ROI位平面同等高的位平面上。根據(jù)GShift法，本文提出了PBBShift法，如圖4所示，其中S1為BG的重要位平面，S2為BG剩余位平面的下移位數(shù)。PBBShift法將BG位平面分為兩部分：重要位平面和剩余位平面。編碼時(shí)，BG的重要位平面不位移，剩余位平面向下位移。解碼時(shí)只需將BG的剩余位平面上移即可。由于該方法只需下移部分BG位平面，故稱(chēng)此方法為PBBShift法。

圖4  PBBShift法

3.2 編碼流程圖
    相比GShift法的ROI編碼過(guò)程，PBBShift法的ROI編碼部分相對(duì)復(fù)雜些，它要將BG位平面分為兩部分分別進(jìn)行位移，具體的編碼過(guò)程如圖5所示。解碼是編碼的逆過(guò)程。
4 實(shí)驗(yàn)分析與結(jié)論

圖5  PBBShift法編碼過(guò)程

圖6  Lena原圖

    實(shí)驗(yàn)選取Lena圖像(512×512，8 bit)，如圖6所示，ROI定義在臉部，為矩形。實(shí)驗(yàn)采用MATLAB編程，將ROI部分嵌入到SPIHT算法中，先進(jìn)行6級(jí)9/7小波變換，然后用PBCBShift法對(duì)位平面進(jìn)行位移，其中S1=2，S2=2，最后得到編碼數(shù)據(jù)流。圖像的客觀評(píng)價(jià)用峰值信噪比(PSNR)表示，單位為分貝(dB)，PSNR越大，質(zhì)量越好。圖7為PBBShift法下各區(qū)域的PSNR對(duì)比。圖8為PBBShift法得到的主觀視覺(jué)效果圖。實(shí)驗(yàn)還將PBBShift法與No-Shift法、GShift法作比較，圖9為3種方法得到的PSNR實(shí)驗(yàn)結(jié)果，其中，(a)為ROI的PSNR對(duì)比，(b)為BG的PSNR對(duì)比，(c)為全圖的PSNR對(duì)比。由于選取的ROI的面積占整幅圖像的比重小，所以全圖的PSNR接近于BG的PSNR。

圖7  PBBShift法各區(qū)域PSNR對(duì)比

    從圖7可知，低碼率下，ROI和BG的PSNR都比較小，相差不大；隨著碼率的增大，ROI的PSNR先快速增大，然后平穩(wěn)增大，而B(niǎo)G的PSNR先緩慢增大，然后平穩(wěn)增大。從圖8看出，低碼率下，ROI和BG都比較模糊，但能看出輪廓；隨著碼率的增大，ROI比BG獲得更好的視覺(jué)效果，當(dāng)碼率增大到一定時(shí)，ROI和BG都很清楚。

圖8  PBBShift法得到的主觀視覺(jué)效果圖

圖9  3種算法得到的PSNR對(duì)比

    從圖9(a)看出，對(duì)于ROI，低碼率下，PBBShift法和No-Shift法得到的PSNR相差不大；隨著碼率的增大，PBBShift法的PSNR大于No-Shift法的PSNR,但是兩者的PSNR都低于GShift法的PSNR。從圖9(b)看出，對(duì)于BG，低碼率下，PBBShift法和No-Shift法得到的PSNR相差不大；隨著碼率的增大，PBBShift法的PSNR大于No-Shift法的PSNR,但是兩者的PSNR都高于GShift法的PSNR。
    從上面幾組實(shí)驗(yàn)，得出以下結(jié)論：
    (1)本文提出的方法先解碼ROI系數(shù)和重要的BG系數(shù)，后解碼剩余的BG系數(shù)。運(yùn)用該方法可先了解圖像的大致內(nèi)容，繼續(xù)解碼時(shí)，ROI將比BG獲得更好的視覺(jué)效果。
    (2)本文提出的方法介于GShift法和No-Shift法之間。要使BG在低碼率下能較清楚地顯示，只需增大S1的值，此時(shí)本文方法就接近No-Shift法。要使ROI與BG有更大的視覺(jué)對(duì)比度，只需增大S2的值，此時(shí)本文方法就接近GShift法。
5 總結(jié)
    ROI編碼技術(shù)是靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)支持的一種新技術(shù)，該技術(shù)為圖像的高性能壓縮提供了很好的解決方案。本文在分析GShift法的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的ROI編碼方法，即PBBShift法。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于，該方法可以使觀察者先了解圖像的大致情況，如果是需要的圖像就繼續(xù)傳輸，ROI將比BG獲得更好的視覺(jué)效果，如果不是需要的圖像就停止傳輸，節(jié)省等待時(shí)間。實(shí)驗(yàn)證明，該方法是有效的。這種改進(jìn)的ROI編碼技術(shù)將在未來(lái)圖像壓縮領(lǐng)域發(fā)揮重大的作用。
參考文獻(xiàn)
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