本申请公开了一种变换系数的处理方法、小波变换编码方法及模块及编码器，对小波变换的变换域进行小块划分，以对小块中的初级变换系数进行量化，使上述量化过程只在小块区域内有效进行，从而保证了图像压缩时的保真度，且所采用的量化步长依据所处理图像对应变换系数的实际情况来确定，这种自适应量化方法使得小波变换编码在保证压缩的图像不会在视觉上产生明显误差，以及保证小波变换编码的高压缩效率之间得到平衡，增强了小波变换编码的实际应用性能。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及编码
，尤其涉及变换系数的处理方法、小波变换编码方法及模块与编码器。
技术介绍
小波变换用于多分辨率图像描述由来已久。小波的图像分解思想属于子带分解的一个特例，小波分解是完备的、正交的且多分辨率的分解。在空间域里，小波分解将信号分解为不同层次，分解运算的同时，形成了频率域中的多层次分解。在频率域中的每个层次上，高频分量与低频分量的分布与原数据中频率分布的方向有关。利用小波变换对图像进行压缩的原理与子带编码一样，是将原图像信号分解成不同的频率区域，持续的压缩编码方法根据人的视觉、图像的统计、细节和结构等特性，对不同的频率区域采用不同的压缩编码手段，从而使数据量减少。小波变换编码中，需要对变换系数进行量化，最后对最终变换系数进行编码处理。而对变换系数进行量化，其量化步长一般为预先设定的值，其缺点是，当预先设定的量化步长d偏小而不符合所得变换系数的实际情况时，其所处理的变换系数中，大量的小变换系数变得重要，从而需要耗费大量的比特来进行编码，因此，在高码流的情况下，小波变换编码的优势就逐渐丧失了。
技术实现思路
本申请提供一种变换系数的处理方法、小波变换编码方法及模块与编码器，以实现变换系数的自适应量化，既保证压缩图像的保真度，又保证小波变换编码的压缩效率。根据本申请的第一方面，本申请提供一种变换系数的处理方法，包括:获得经小波变换所得初级变换系数；将所述小波变换的变换域划分成若干小块，每个所述小块包含多个初级变换系数；对每一所述小块进行如下处理:以所述小块中初级变换系数的最大值与最小值之差的绝对值定义量化步长，并采用所述量化步长量化该小块中的每一初级变换系数，得到最终变换系数。根据本申请的第二方面，本申请提供一种小波变换编码方法，包括:对待处理图像进行小波变换，得到初级变换系数；将所述小波变换的变换域划分成若干小块，每个所述小块包含多个初级变换系数；对每一所述小块进行如下处理:以所述小块中初级变换系数的最大值与最小值之差的绝对值定义量化步长，并采用所述量化步长量化该小块中的每一初级变换系数，得到最终变换系数；对所述最终变换系数进行编码，得到所述待处理图像对应的压缩码。。根据本申请的第三方面，本申请提供一种变换系数的处理模块，包括:获取单元，用于获得经小波变换所得初级变换系数；预处理单元，用于将所述小波变换的变换域划分成若干小块，每个所述小块包含多个初级变换系数；量化单元，用于对每一所述小块进行如下处理:以所述小块中初级变换系数的最大值与最小值之差的绝对值定义量化步长，并采用所述量化步长量化该小块中的每一初级变换系数，得到最终变换系数。根据本申请的第四方面，本申请提供一种编码器，包括:小波变换模块，用于对待处理图像进行小波变换，得到初级变换系数；如上述的处理模块；编码模块，用于对所述最终变换系数进行编码，得到所述待处理图像对应的压缩码。本申请的有益效果是:通过提供一种变换系数的处理方法、小波变换编码方法及模块及编码器，对小波变换的变换域进行小块划分，以对小块中的初级变换系数进行量化，使上述量化过程只在小块区域内有效进行，从而保证了图像压缩时的保真度，且所采用的量化步长依据所处理图像对应变换系数的实际情况来确定，这种自适应量化方法使得小波变换编码在保证压缩的图像不会在视觉上产生明显误差，以及保证小波变换编码的高压缩效率之间得到平衡，增强了小波变换编码的实际应用性能。附图说明图1为本申请实施例的小波变换编码方法的流程图；图2为本申请实施例步骤102的变换系数的处理方法的流程图；图3为本申请实施例中初级变换系数在变换域上的排布位置示意图；图4为本申请实施例步骤202的小块划分示意图；图5为本申请实施例中定义量化步长的流程图；图6为本申请实施例的编码器的结构图；图7为本申请实施例的变换系数的处理模块602的结构图；图8为本申请实施例的量化单元704的结构图；图9为本申请实施例的量化子单元802的结构图。具体实施例方式下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明。请参考图1，本申请实施例的小波变换编码方法主要包括:步骤101，对待处理图像进行小波变换，得到初级变换系数，具体地，可采用不同的小波基对待处理图像进行小波变换处理，从而得到初级变换系数，小波基可根据实际情况选择采用，如哈尔基函数等；初级变换系数一般是指小波变换直接所得且待量化处理的变换系数；初级变换系数在变换域上的排布可如图3所示，其中HH、LH、HL、LLHH、LLHL、LLLH等示出了初级变换系数在变换域的位置，HH指示高频信息，LH、HL、LLHH、LLHL及LLLH指示介于高频和低频之间的信息；步骤102，对初级变换系数进行变换系数的处理，得到最终变换系数；步骤103，对上述最终变换系数进行编码，得到待处理图像对应的压缩码，具体地，可米用嵌入零树或多级树集合分裂(Set Partitioning In Hierarchical Trees, SPIHT)等算法进行编码，当然可采用的编码方法不仅限于此。相应地，请参考图2，本申请实施例中，上述步骤102的变换系数的处理方法主要包括:步骤201，获得经小波变换所得初级变换系数；步骤202，对初级变换系数进行去噪处理，并且将该去噪处理所得初级变换系数进行后续步骤203的处理，具体地，去噪处理可采用中值滤波、低通滤波、邻域平均法处理等，其中高斯滤波处理可去掉噪声中的伪极值点，主要是利用高斯核对图像进行卷积运算，当然，在其他实施例中，可不进行去噪处理，具体根据实际情况来选择；步骤203，将小波变换的变换域划分成若干小块、每个小块包含多个初级变换系数，具体地，如图4所示，变换域可被划分成3像素X 3像素的小块，则每小块对应9个初级变换系数，当然，其他规格的小块也可以根据实际情况适用，如5像素X5像素的小块、7像素X7像素的小块等，但实际小块的规格不宜太大；划分方法可采用固定规格划分或自适应性规格划分，固定规格划分是指对不同图像均采用同一规格的小块进行划分，自适应性规格划分是指对不同规格的图像采用不同规格的小块进行划分，规格较大的图像采用规格较大的小块进行划分，规格较小的图像则采用规格较小的小块进行划分；步骤204，对每一小块进行如下处理:以小块中初级变换系数的最大值与最小值之差的绝对值定义量化步长，并采用该量化步长量化该小块中的每一初级变换系数，得到最终变换系数，具体地，每个小块所包含的多个初级变换系数中存在一个最大值与最小值，通过求出该最大值与最小值之差的绝对值，并且以该绝对值定义用于量化该小块中各初级变换系数的量化步长，则可实现量化步长与所处理图像对应变换系数的实际情况的对应。该步骤可进一步可包括如图5所示的流程来定义量化步长:步骤501，计算每一小块所包含初级变换系数中最大值与最小值之差的绝对值Dmax ；步骤502，定义量化步长d为S = 1gfmx,当d< I时，d取值I，量化步长至少为1，保证了小波变换编码的高压缩效率；上述步骤204可进一步包括如下流程来进行量化处理:对小块中每一初级变换系数进行如下量化处理:s，=[s/d]Xd其中，s为初级变换系数，S，为最终变换系数，[s/d]为对s/d的取整运算，这样，通过取整运算，某些对于人类视觉不重要的初级变换系数便本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种变换系数的处理方法,其特征在于，包括：获得经小波变换所得初级变换系数；将所述小波变换的变换域划分成若干小块，每个所述小块包含多个初级变换系数；对每一所述小块进行如下处理：以所述小块中初级变换系数的最大值与最小值之差的绝对值定义量化步长，并采用所述量化步长量化该小块中的每一初级变换系数，得到最终变换系数。
【技术特征摘要】
1.一种变换系数的处理方法，其特征在于，包括: 获得经小波变换所得初级变换系数； 将所述小波变换的变换域划分成若干小块，每个所述小块包含多个初级变换系数； 对每一所述小块进行如下处理:以所述小块中初级变换系数的最大值与最小值之差的绝对值定义量化步长，并采用所述量化步长量化该小块中的每一初级变换系数，得到最终变换系数。2.按权利要求1所述的方法，其特征在于，获得经小波变换所得初级变换系数之后、将所述小波变换的变换域划分成若干小块之前还包括:对所述初级变换系数进行去噪处理。3.按权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述小块中初级变换系数的最大值与最小值之差的绝对值定义量化步长具体包括: 计算所述初级变换系数中最大值与最小值之差的绝对值； 定义所述量化步长d为J = 1gfnas，其中Dmax为所述绝对值，当d < I时，d取值I。4.按权利要求3所述的方法，其特征在于，采用所述量化步长量化该小块中的每一初级变换系数具体为: 对所述小块中每一所述初级变换系数进行如下量化处理:S，=[s/d] Xd 其中，S为所述初级 变换系数，S，为所述最终变换系数，[s/d]为对s/d的取整运算。5.一种小波变换编码方法,其特征在于,包括: 对待处理图像进行小波变换，得到初级变换系数； 将所述小波变换的变换域划分成若干小块，每个所述小块包含多个初级变换系数； 对每一所述小块进行如下处理:以所述小块中初级变换系数的最大值与最小值之差的绝对值定义量化步长，并采用所述量化步长量化该小块中的每一初级变换系数，得到最终变换系数； 对所述最终变换系数进行编码，得到所述待处理图像对应的压...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵勇，
申请(专利权)人：深圳市中瀛鑫科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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