[发明专利]使用PIXON方法的图像压缩和解压缩

说明书

相关申请

本申请要求于2007年4月25日递交的第60/914,030号美国临时申 请的优先权，其全文以参考的形式并入本文。

发明背景

在许多军事、通讯和安全应用中，可取的做法是压缩图像数据以减 少用于传输图像数据的无线要求和基于网络的系统对带宽的要求。通过减 少这些图像相关的数据量，所需的存储空间量也可减少，从而可在一个磁 盘上存储长的图像序列。

使用最广泛的图像压缩方法有JPEG、MJPEG、MPEG和H.264，这 是基于块的技术。这些方法实施为：采用离散余弦变换(DCT)来变换原 始图像，然后量化变换系数。DCT根据对图像视觉质量不同方面的重要 性而将图像分成部分(或光谱分带)，从空间域到频域变换图像。要解压 缩这些图像，最商业化的硬件和软件实现采用逆DCT方式。为了实现大 量压缩，块变换编码一般是有损耗的，这意味着图像信息在压缩过程中将 被永久丢失，因此，原始图像不能从压缩版本完美重建。在压缩和解压过 程中，与变换有关的8×8的子图像块矩阵往往产生图像块伪像，其中 的编码块轮廓作为从一个图像块到另一个图像块的不同变换被叠加在图 像上。当压缩量低时，信息的损失是轻微的和无可非议的。但是，在更高 的压缩级别，信息丢失变得日益明显，并有明显的伪像发生，伪像与编码 块属性和对DCT系数量化有关。JPEG尝试利用人类视觉某些特性，对 色彩细节的感知要比对亮度的感知弱少，因此，对较大图像块采用色度编 码比亮度编码多。这项技术在高压缩时导致更多的伪像。因为每个子块(每 块)是独立处理，图像数据中连接相邻模块的关键部分经常被丢失，多余 的边缘和不连续性在块边界出现。

除了块伪像外，因为转换数据被量化，信息被丢失等，导致该块内 容不能精确恢复。这些“蚊式伪像(mosquito artifact)”或“环纹(ringing)”， 作为光环或晕出现在物体周围。

大量自适应滤波方法已经被开发出来，用于降低块伪像和环纹。在 Yu的第6636645号美国专利、Le Dinh的第7076113号美国专利和 Andersson的第7136536号美国专利中提供了这些方法的一些实施例。虽 然这些滤波方法已成功地减少了伪像，但是在某些情况下，可能添加额外 的特征(伪像)，或丢失数据。

在第5912993号和第6895125号美国专利(作为参考并入本文)中 公开的PIXON方法最初用于图像重建。相对于其他的方法，在这些申 请中PIXON方法提供了优越的性能，提供重建图像增强的空间分辨率 和降低伪像。这些好处可以追溯到PIXON方法用于重建图像的最低复 杂性模型。

PIXON图像重建方案建立了其最低复杂性模型，该模型通过一个假 拟图像(pseudo-image)与具有空间变化的尺寸和形状的PIXON内核的 卷积表达重建图像。“最低复杂性”的含义是上下文相关的。当一个人试 图建立一个最低的复杂性假说(模型)，解答关于数据(上下文)的某些 问题，最低的复杂性假说(模型)的含义是，对这些问题的最少的答案信 息。在图像的情况下，由于关心的问题通常是：(a)对象是什么形状；(b) 对象处在什么位置，和(c)发光通量密度是多少等。最低的复杂性模型 (最少信息假设)是与数据相一致的最平滑的图像。这种最平滑的图像在 关于物体的形状、其确切位置和通量密度方面提供的最少的信息是尽可能 分散的。因此，可以确保的是，对于这些问题，数据将不会被过度解释。 这种模式还可以自动消除重建伪像，并且，由于伪像水平被最大限度地减 少而提高灵敏度和分辨率。

在PIXON方法中，假拟图像和PIXON内核被允许在像素对像素 的基础上变换。虽然这种通过使相邻像素密切相关(他们不再是独立的数 字)的方法显著减少重建图像信息，但该方法在图像压缩方面的效果是相 反的，这是因为对于每一个图像，不仅必须在每个像素指定假拟图像，而 且必须在多种PIXON内核进行选择。换句话说，直接写下图像比描述 获得图像的方法更加简洁。因此，相对于写下图像本身，这种用来简化图 像描述而选择描述图像的语言是没有用的。

然而，鉴于PIXON方法在图像重建方面的卓越性能，将需要调整 PIXON方法以在图像压缩和解压使用。本发明是针对这样的方法。

发明内容