ROI编码技术在JPEG2000中的应用∗

韩涛杨卿

（中国飞行试验研究院 西安 710089）

1 JPEG2000压缩码流结构

JPEG2000的压缩码流包含且只包含一个main header和至少1个tile-part。压缩码流的结构如图1所示。main header位于JPEG2000图像压缩码流的开头，紧接其后的是tile-part。Tile-part由两部分组成：tile-part header和 tile-part位流数据［1］。Tile-part header位于每个tile-part的起始处。Main header和tile-part header的结构分别如图2和图3所示，图中，实线表示的标志和标志段必须存在相应的头中，虚线则不是必须存在的［2］。

2 ROI掩模（mask）的生成

实际中，人眼在观察图像时，并不是对所有的内容都感兴趣，而是往往集中在图像的某个区域［2］。在一些图像编码应用的特殊场合中，比如医学图像压缩，医生经常只对图象中一些特殊区域（病灶）感兴趣，甚至是要求无损压缩［3］，而对其他区域只要达到视觉要求就可以了。这时我们可以仅对感兴趣区域进行高质量直至无损编码，对其他区域可以进行大压缩比的编码，这样即达到了提高压缩效率，又满足处理要求的目的［4］。

图1 JPEG2000压缩码流结构示意图

图2 Main header结构示意图

图3 tile part header结构示意

所谓ROI掩模实际上就是对最后重构ROI有贡献的所有小波系数的集合。

很多人在做ROI编码时使用的变换是S，S+P，TT（Two Ten）变换，此处根据JPEG2000系统的需要，采用的是5/3和9/7提升小波变换。下面以9/7小波变换为例说明ROI掩模的生成［5］。

图4 小波变换ROI掩模生成示意图

9/7小波变换的逆过程如下式所示：

其中的参数值是给定的［6］。在生成ROI掩模时，首先利用ROI的形状信息，并根据所采用的小波变换的逆变换确定重构当前层ROI系数所需的上一层系数，此过程重复进行，直到找到所有的ROI系数。下图给出了W9×7滤波器逆变换的示意。

图5 W9×7滤波器逆变换示意图

由图中可以看到，重构系数X（2n）需要用到：

而重构X（2n+1）则需要使用：

下图给出了一个ROI掩模生成的过程示意。

图6 ROI掩模生成过程示意图

3 ROI编码技术在JPEG2000中的应用

JPEG2000标准提出了基于ROI的编码功能，即对图象中感兴趣的区域以更好的质量进行编码，这实际上在一定程度上也体现了JPEG2000所具有的基于内容的编码能力［7］。

在JPEG2000中，采用的是一种被称作Maxshift（最大平移）的方法来进行ROI编码，其主要思想是对所有ROI系数进行放大（或对背景系数进行缩小），使ROI系数与背景系数分开来，并且ROI系数所在的位平面高于背景系数所在的位平面，这样在编码时就可以先编码ROI系数［8］。

Maxshift方法的主要过程如下：

1）确定ROI掩模

根据给出的ROI的形状来确定ROI掩模，这在前面已经说明过了。

2）确定背景系数的缩小因子

确定了ROI掩模之后，可以求出背景（即图象中不属于ROI掩模的部分）系数的最大值，然后根据此最大值求出背景系数的缩小因子，使得缩小后的背景系数其最大值比ROI系数中的非零最小值还要小［9］。

3）根据ROI掩模和背景系数的缩小因子对背景系数进行缩小操作。如图7所示。

图7 背景系数进行缩小操作

4 结语

本文主要解决JPEG2000图像压缩的编码系统的设计，本文中将JPEG2000图像编码系统分为两个子系统：JPEG2000编码系统与解码系统。在编码时，将图像首先分块，经过小波变换后量化，然后采用嵌入式码块编码。解码系统对读入的压缩码流进行算术熵解码，经过反量化、反小波变换、反向DC电平位移后得到原图像［10］。本系统速度较快，运算复杂度低，所需存储空间少。本系统应用领域可包括两部分，一为传统的JPEG市场，像打印机、扫描仪、数码相机等；一为新兴应用领域，像网络传输、无线通讯、医疗图像等。本系统也存在一些不足，本系统还不能与目前常见的图象处理软件兼容，无法实现看图功能。需要进一步工作做到与常用的图像处理软件兼容。