HD Photo其中DC,LOWPASS,HIGHPASS是如何定義的?
HD Photo 怎么樣定義DC/LOWPADD/HIGHPASS的?
HD的圖象結(jié)構(gòu)
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HD Photo編碼的單元是宏塊,而變換的單元是塊,每個塊是4*4的像素點(有其他特殊情況這里不表),而宏塊是4*4的塊組成。
上圖中的表格是16*16的像素塊,是一個完整的宏塊。
這樣的劃分是按照顏色分量來的,比如YUV色彩空間的Y分量,當然還有U和V分量。
HD 的變換
HD的PCT變換是針對宏塊里的塊進行的,實際上可以分為兩個階段:
1. 塊單獨PCT變換階段;這個階段宏塊中的每個塊執(zhí)行對應的PCT變換;這個變換比較類似于DCT;變換后得到的結(jié)果也分為DC系數(shù)和AC系數(shù),DC系數(shù)就是每個塊的0位置,其他的都是AC系數(shù)。
2. 對于宏塊中的每個塊進行PCT變換后,得到的16個DC系數(shù)(如上圖中蘭色顯示的),然后針對這個DC系數(shù)再進行PCT變換。這次變換后,我們得到DC的DC在左上角(綠色表示的位置),而其他的DC系數(shù)保留的是DC的AC系數(shù)。
HD帶的定義
到目前位置我們可以來說明HD是如何定義其帶的了。
1. DC;這個很簡單,也就是上圖中左上角(綠色表示的位置)。對于一個圖像來說,可能存在很多個宏塊,每個宏塊的該位置變換后的系數(shù)都是DC,他們組成了DC帶。對于整個圖象來說,這是能量最集中的地方,我們可以在后面量化和編碼的時候區(qū)分處理。
2. LOWPASS;從名字看叫低通,表示低頻的信號保存在該頻帶;這個正如上圖中蘭色表示的區(qū)域(除了DC);這些區(qū)域也是能量高度集中的部分,他們保存了圖象低頻的信息,例如:連續(xù)色調(diào)圖象的漸進色。
3. HIGHPASS:除了LOWPASS和DC外的所有系數(shù)都叫HIGHPASS(高通);這些系數(shù)保存圖象的高頻信息,也是圖象輪廓信息所在。圖中所有墨綠色的區(qū)域都是HIGHPASS。
HD變換的優(yōu)點
從對HD變換過程的理解,HD的PCT變換具有這些優(yōu)點:
1. 變換相對于JPEG2000的DWT確實是輕量級的;DWT的變換一般我5級,而這里的變換只有兩級,而第二級是其原圖象的16分之一。因此這里的運算量是少的。
2. 與JPEG的DCT比較起來,這里進一步找出了低頻通道和高頻通道,這個為后面自適應量化和變換提供了可以區(qū)分對待的依據(jù)。
JPEG2000高頻區(qū)域和HD高頻區(qū)域的比較
在看到的HD與JPEG2000的比較結(jié)果中發(fā)現(xiàn),HD對高頻部分誤差的比較小,而對低頻部分處理的不夠好;為什么呢?
見連接。
首先來看看低頻部分:
1. DWT的一個LEVEL的變換得到的是1/4的低頻系數(shù),5個level的DWT變換后,低頻系數(shù)是原來的1/32。
2. HD中有DC和LOWPASS之分,我們可以設(shè)想這里的DC對應DWT的LL,結(jié)果2級變換后,低頻能量高集中的僅僅是原來圖象的1/256(1/16*1/16)。從這個角度可以看到為什么JPEG2000在低頻部分的誤差比HD要小。
那么為什么在同等壓縮比的情況下JPEG2000的高頻部分誤差比較多呢?
實際上我們不能忽略另一個問題;就是隨著壓縮比的提高,HD在圖象質(zhì)量上并不表現(xiàn)的比JPEG2000好。
我想應該可以從這幾個方面來得到答案:
1. HD的高頻部分的系數(shù)占了大多數(shù);從對低頻系數(shù)的分析我們已經(jīng)知道這點。所以同樣壓縮比的時候,HD包含了大部分的高頻數(shù)據(jù),所以誤差相對較少。
2. HD的每個頻帶采用自適應的量化;采用的量化系數(shù)是不一樣的,這相對于采用統(tǒng)一量化的JPEG2000來說還是有優(yōu)勢的。
3. 這點不是很清楚的就是HD怎么樣來截斷壓縮流到指定大小的?我們知道JPEG2000中根據(jù)誤差的值來均勻丟棄高頻部分的系數(shù);也就是DWT變換中分辨率較大中的系數(shù)。當然JPEG2000可以設(shè)定不同子帶和分量丟棄碼流的規(guī)則。因此一般有數(shù)據(jù)被丟棄的時候,頻率越高的系數(shù)越可能被丟棄,從而帶來了高頻部分的誤差。
那么為什么隨著壓縮比的提高,JPEG2000不在比HD差呢?
我想這個地方涉及到HD如何在高壓縮比情況下丟棄數(shù)據(jù);這個需要繼續(xù)研究。
上面表格中顏色不能顯示,可以下載文檔。
posted on 2007-04-03 14:07 笨笨 閱讀(1499) 評論(0) 編輯 收藏 引用 所屬分類: 壓縮算法