基于矢量量化的误差扩散半色调图像有损压缩算法

摘 要：随着误差扩散半色调图像在书刊、杂志、打印输出和传真文件中广泛应用和大量传播，有必要对这类特殊的二值图像进行压缩以利于节省存储空间且加快传输速度。提出一种基于矢量量化思想并结合人眼视觉特征的误差扩散半色调图像有损压缩方法。首先，原始图像被分成若干个4×4的像素块，将这些块分别与一个模拟人眼视觉特性的×高斯滤波器做卷积。然后，将得到的8×8的卷积结果作为输入矢量，经过LBG算法训练得到一个码书。之后，对每个码字，找到与其最相似的4×4的像素块作为最终的码字。这样就建立了用来压缩原始图像的码书。最后一步就是利用该码书用传统的矢量量化思想压缩原始图像并得到最终的码字索引。仿真实验结果表明通过该方法得到的压缩图像的视觉质量得到进一步的提高。该方法在压缩比和保持图像质量取得了较好的折中。

关键词：误差扩散半色调图像;矢量量化;有损压缩;人眼视觉系统

Lossy Compression Algorithm for Error Diffused alftone Images Using Vector Quantization

ZAO Zhenfei,ONG Enuo,ZANG aining

(eilongjiang Institute of cience and echnology,arbin,10027,China)オ

Abstract：Error diffused halftone images appear routinely in books,magazines,printer outputs,and fax documentsIt is desirable to compress halftone images for storage and transmissionhis paper proposes a lossy compression method for error diffused halftone images using vector quantizationhe original image is partitioned into disjoint pixel blocks first,and each block is convoluted with a Gaussian filter simulating characteristics of human eyeshenthe convolution results,ie,training vectors,are used as entries of the LBG algorithmAt last the most similar block patterns of the training results and these patterns are used as codewordshus a codebook is constructed,the codebook to encode the imageIn this way,the error diffused image is lossy compressedExperimental results illustrate the visual quality of the compressed version are better than some other methods with the nearly same compression ratioshe method achieves a good tradeoff in the compression ratio and image quality

Keywords：error diffused halftone image;vector quantization;lossy compression;human visual systemオ

1 引 言

数字半色调化是一种将连续色调图像转化为二色调图像的技术。比如，8 b深的灰度图像转化成1 b深的黑白图像。 由于人眼视觉系统的低通滤波特性，当从较远的距离看半色调图像，可以发现它与原始图像十分相似。目前流行的半色调化方法可以分为3大类：顺序调制法［1］、误差扩散法［2］和直接二值搜索法［3］。其中，误差扩散法在较好的视觉效果和合理的计算复杂度之间能够取得较好的折中。随着误差扩散半色调图像的广泛应用和传播，针对这类图像的无损或有损压缩方法正越来越成为人们感兴趣的研究课题之一。对连续色调图像，研究人员已经提出许多压缩标准或技术，如JPEG，JPEG2000、矢量量化等。同时，针对二值图像也提出相应的JBIG压缩标准。直至目前，人们只提出少数的半色调图像特别是误差扩散半色调图像的压缩方法。

相比半色调图像，JBIG，G3等传统的无损二值图像编码技术更适合压缩文字和图形数据。一般，用这类方法压缩半色调图像所能达到的压缩比介于0~27之间。目前，半色调图像的有损压缩方法较少，而且这些方法大都针对聚类调制法得到的半色调图像设计，因此它们对误差扩散半色调图像的效果不佳。JBIG2标准提出一种针对一般半色调图像的有损压缩方案。其高压缩比主要是在反半色调化中的降采样过程实现的，但是同时降采样过程也牺牲了图像的空间分辨率。 针对这个不足，文献［4］提出了一种改进方法。该方法包含3个步骤：预滤波、抽取和量化。预滤波用来去除图像中的高频噪声、伪色调和奈奎斯特频率。再通过抽取来降低空间分辨率，并用一个改进的误差扩散技术将量化误差调整到更高的频率上。这种改进方法能提高重建出的半色调图像的视觉质量，且与传统方法相比并不进一步降低空间分辨率。

本文提出一种基于矢量量化技术的误差扩散半色调图像有损压缩方法。首先，原始图像被分成若干个4×4的像素块，将所有的块与一个模拟人眼视觉特性的×高斯滤波器做卷积。然后，将得到的8×8的卷积结果作为输入矢量，经过LBG算法训练得到一个码书。第三步，对每个码字，找到与其最相似的4×4的像素块作为最终的码字。这样就建立了用来编码原始图像的码书。最后利用该码书用传统的矢量量化思想原始图像，得到最终的码字索引。

2 压缩方法

本文方法的基本思想是矢量量化压缩技术。如┩1所示，矢量量化压缩由编码和解码2部分组成。输入图像经过分块后得到一系列像素块，每个像素块作为输入矢量，通过训练得到码书。码字搜索是将原始图像块在码书中找到与之最相似的码字，并用该码字的索引来表示该图像块。这个过程就将原始图像压缩成一个比特流。经过信道传输后的解码过程与之正好相反，最后得到解码后的图像。