专利名称：一种快速的分形视频压缩与解压缩方法
技术领域：
本发明属于信号处理中的视频压缩编码领域，特别针对新一代视频编码领域提出一种快速的分形视频压缩编码方法，在保证图像质量的前提下，大大加快了分形视频编码的速度和压缩比。
背景技术：
分形理论最初由Mandelbrot于上世纪70年代提出(参见Benoit B. Mandelbrot. The Fractal Geometry of Nature[M]. New York H. Freeman and Company,1982.)。 分形编码的数学基础是迭代函数系统(IF。理论。Barnsley首先将分形编码用于交互式图像压缩(参见 Michael F. Barns ley, Alan D. Sloan. A better way to compress image [J]. Byte Magazine，1988，13 (1) :215-233.)。Jacqain 提出了全自动的分形图像压缩方法(参见 Arnaud E. Jacquin. A novel fractal blocking-coding technique for digital image[C]. IEEE International Conference on Acoustics，Speech and Signal Processing,1990，4 :2225-2228.)，(参见 Arnaud Ε.Jacquin. Fractal image coding a review[J]. Proceeding of the IEEE，1993，81 (10) :1451-1465.)，该方法釆用基于图像分块的方式以局部的仿射变换代替全局的仿射变换。之后，Fisher利用四叉树改进了这一方法(参见 Y. Fisher. Fractal Image Compression [J]. Fractals，1994，2 (3) 347-361.)，(参见 Y. Fisher，E. W. Jacobs. Image compression :A study the iterated transform method[J]. Signal Processing,1992,29 (3),251-263.),(参见 Y.Fisher. Fractal Image Compression Theory and application to digital images[M]. New York =Spring-Verlag, 1995，55-77.)，大大提高了编码效率，并成为目前分形图像编码中的主流方法。在此基础之上，一些学者和研究人员把分形图像压缩的方法应用到视频序列的压缩上。Meiqing Wang等提出了综合基于数据立方体和基于帧的分形视频压缩方法(参见 Meiqing Wang, Choi-Hong Lai. A hybrid fractal video compression method[J]. Computers & Mathematics with Applications，2005，50 (3-4) :611-621.)，(参见Meiqing Wang,Zhehuang Huang，Choi—Hong Lai. Matching search in fractal video compression and its parallel implementation in distributed computing environments[J]. Applied Mathematical Modeling,2006,30 (8) :677-687. ), ( # B Meiqing Wang, Rong Liu, Choi-Hong Lai. Adaptive partition and hybrid method in fractal video compression[J]. Computers & Mathematics with Applications，2006，51 (11) 1715-1726.) ο 其中最为经典和影响较大的参见(C.S.Kim，R.C.Kim，S. U. Lee. Fractal coding of video sequence using circular prediction mapping and noncontractive interframe mapping[J]. IEEE Transactions on Image Processing，1998，7(4) 601-605.)。该方法采用类似于标准视频编码方法所采用的运动估计/补偿技术，该方法利用了相邻帧之间的时间强相关性，对视频序列压缩取得了较好的效果。在CPM和NCIM中，子块域中的每个图像块都由来自相邻帧相同大小的父块域通过运动补偿得到。CPM和NCIM 两者间最大的不同在于CPM在解码的过程中需要具备收敛性，而NCIM不需要。但是在循环预测编码(CPM)方法中，为了保证起始帧经过自身的循环解码能够近似收敛到原来的图像，压缩过程需要经过复杂变换、搜索和迭代等，压缩时间和图像质量难以达到要求。目前典型的分形图像和视频压缩方法的运算量很大，编码速度较慢，并且解码的质量有待提高， 使得分形图像和视频压缩方法还需要进一步的改进和提高。本专利申请人已于2010年4月申请了两个有关分形编码的专利一种基于分形的视频压缩编解码方法O01010167M3. 6 CN 101860753A)和一种基于对象的分形视频压缩编解码方法(201010167235. 1 CN 101827268A)。本发明与上述公开文献不同在于1)利用了预搜索限定条件；幻利用了分数像素块匹配；幻利用了改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法；4)解码中，利用了去方块环路滤波。因此，编码性能有了很大的改善和提尚。
发明内容
本发明提出了一种快速的分形视频压缩与解压缩方法，首先对起始帧采用块DCT 变换编码，对非I帧进行块运动估计/补偿编码，计算与子块域和父块域相关子块的像素和与像素平方和，同时计算分数像素内插值对应块的像素和、像素平方和，然后进行预搜索限制条件判断，并在前一帧搜索窗中利用分数像素块匹配和改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法寻找最相似的匹配块，最后利用Huffman编码方法压缩迭代函数系统系数。对应的解压缩过程为对I帧采用反DCT变换的方式解码，对非I帧进行Huffman解码获得迭代函数系统系数，然后进行基于宏块的解码，计算父块域相关子块的像素和与像素平方和，然后依次对当前帧中的每一个宏块进行解码，并利用去方块环路滤波方法。一种快速的分形视频压缩方法，包括以下步骤步骤一首先判断起始帧是否为I帧，如果是I帧，首先对该帧进行互不重叠的固定大小的块划分，对每一个图像块分别采用基于块DCT变换的I帧帧内图像压缩方法，对该帧图像进行单独编码和解码，转到步骤七；否则，转到步骤二 ；所述I帧为视频序列起始帧或者视频序列中只进行帧内编码的图像帧；所述将当前帧划分为固定大小的互不重叠的图像块称为宏块；所述将当前宏块进行树状划分得到的块称为小块；所述当前帧为正在进行压缩的帧，所述参考帧为当前帧的已经编码并重建的前一帧；所述当前帧所有块的集合称为子块域；所述前一帧的所有块的集合称为父块域；所述块DCT变换中的块采用固定大小模式；步骤二 若当前帧为非I帧，在进行块匹配之前，首先对当前帧进行互不重叠的宏块划分，然后计算这些宏块以及经树状划分得到的小块的像素和、像素平方和，以及前一帧重建图像即参考帧中，按照设定步长划分的所有宏块以及经树状划分得到的小块的像素和、像素平方和，同时计算分数像素内插值对应小块的像素和、像素平方和，以减少块匹配过程中的重复计算；转到步骤三；步骤三依次对当前帧的所有宏块进行编码，在父块域中的搜索窗内首先对该宏块进行块匹配；在进行子块与父块的匹配过程中，子块的位置作为父块的起始搜索点，父块的大小与子块的大小相同，转到步骤四；
步骤四利用改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法和分数像素块匹配，搜索出最佳的匹配误差利用改进的非对称搜索算法搜索，然后搜索分数像素内插值对应小块处的RMS点，找到最小的RMS点，转到步骤五；步骤五预搜索限制条件判断对于特定的子块，若与父块对应值满足预搜索限制条件，则转到步骤六；否则直接保存当前的迭代函数系统系数即IFS系数，转入步骤三编码下一宏块；步骤六如果匹配误差RMS小于开始设定的阈值Y，保存当前的迭代函数系统系数即IFS系数，转入步骤三编码下一宏块；否则，依次按照树状结构对该块进行划分，并对各个划分得到的小块，利用分数像素块匹配和改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法，分别计算匹配误差RMS，如果RMS小于设定阈值Y，则停止划分并记录该小块IFS系数，转入步骤三编码下一宏块；否则继续划分，直到将当前块划分为预先设定的最小块，记录IFS系数；转入步骤三编码下一宏块；所述搜索窗为在参考帧中的矩形搜索区域；所述 IFS系数包括父块位置(X，y)和比例因子S、偏移因子ο ；如果当前帧所有的宏块都已编码完毕，则转到步骤七；步骤七对所有IFS系数进行Huffman编码，降低IFS系数数据的统计冗余；判断当前帧是否为最后一帧，如果是最后一帧结束编码；否则，返回步骤一继续处理下一帧图像。所述一种快速的分形视频压缩方法，处理的视频序列为YUV格式，分别对3个分量中的每个采用上述七个步骤进行处理。所述步骤四中分数像素块匹配，包括以下三个步骤1)对参考帧中搜索区域内的像素进行内插形成一个更高分辨率的区域；2)在内插区域进行整数像素和半像素位置搜索找到最佳匹配；3)用匹配块的仿射变换来替代当前块。所述步骤四中改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法，相比于H. 264中的非对称六边形算法，本算法的改进主要体现在以下三点1)起始点预测基于分形的视频编码算法没有涉及到多参考帧，并且宏块和子块具有不同的大小，故利用三种方式进行起始点预测a)空域中值预测取当前子块的左、上、右相邻块的运动矢量中间值为预测运动
矢量；b)原点预测根据时间相关性，令运动矢量取值为(0，0)；c)相邻参考帧预测利用前一参考帧中对应位置块的MV按比例进行预测。2)非对称十字模板搜索时的阈值转移条件分形编码的子块和父块的误差匹配准则R为式(3)、⑷、(5)。根据块的大小不同选择不同的阈值，非对称十字模板搜索完毕，择最佳匹配点作为新的起始点进行后续模版的匹配。3)提前终止条件根据分形编码算法的特点将提前终止分为两种情况一是在非均勻多层次六边形格点整像素运动搜索过程中，除了该算法本身的提前终止条件外，为了减少搜索复杂度如果最优点位于六边形中心，可停止搜索；二是基于分形的视频编码算法采用树状划分结构。
所述步骤五中预搜索限制条件为以下形式
权利要求
1.一种快速的分形视频压缩方法，其特征在于使用了分数像素块匹配；利用预搜索限定条件，提前缩小父块的搜索范围，减少编码时间；利用改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法；解码时，利用去方块环路滤波方法；具体步骤如下步骤一首先判断起始帧是否为I帧，如果是I帧，首先对该帧进行互不重叠的固定大小的块划分，对每一个图像块分别采用基于块DCT变换的I帧帧内图像压缩方法，对该帧图像进行单独编码和解码，转到步骤七；否则，转到步骤二 ；所述I帧为视频序列起始帧或者视频序列中只进行帧内编码的图像帧；所述将当前帧划分为固定大小的互不重叠的图像块称为宏块；所述将当前宏块进行树状划分得到的块称为小块；所述当前帧为正在进行压缩的帧，所述参考帧为当前帧的已经编码并重建的前一帧；所述当前帧所有块的集合称为子块域；所述前一帧的所有块的集合称为父块域；所述块DCT变换中的块采用固定大小模式；步骤二 若当前帧为非I帧，在进行块匹配之前，首先对当前帧进行互不重叠的宏块划分，然后计算这些宏块以及经树状划分得到的小块的像素和、像素平方和，以及前一帧重建图像即参考帧中，按照设定步长划分的所有宏块以及经树状划分得到的小块的像素和、像素平方和，同时计算分数像素内插值对应块的像素和、像素平方和，以减少块匹配过程中的重复计算；转到步骤三；步骤三依次对当前帧的所有宏块进行编码，在父块域中的搜索窗内首先对该宏块进行块匹配；在进行子块与父块的匹配过程中，子块的位置作为父块的起始搜索点，父块的大小与子块的大小相同，转到步骤四；步骤四利用改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法和分数像素块匹配，搜索出最佳的匹配误差利用改进的非对称搜索算法搜索，然后搜索分数像素内插值对应小块处的RMS点，找到最小的RMS点，转到步骤五；步骤五预搜索限制条件判断对于特定的子块，若与父块对应值满足预搜索限制条件，则转到步骤六；否则直接保存当前的迭代函数系统系数即IFS系数，转入步骤三编码下一宏块；步骤六如果匹配误差RMS小于开始设定的阈值Y，保存当前的迭代函数系统系数即IFS系数，转入步骤三编码下一宏块；否则，依次按照树状结构对该块进行划分，并对各个划分得到的小块，利用分数像素块匹配和改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法，分别计算匹配误差RMS，如果RMS小于设定阈值Y，则停止划分并记录该小块IFS系数， 转入步骤三编码下一宏块；否则继续划分，直到将当前块划分为预先设定的最小块，记录 IFS系数；转入步骤三编码下一宏块；所述搜索窗为在参考帧中的矩形搜索区域；所述IFS 系数包括父块位置(x，y)和比例因子s、偏移因子0 ；如果当前帧所有的宏块都已编码完毕， 则转到步骤七；步骤七对所有IFS系数进行Huffman编码，降低IFS系数数据的统计冗余；判断当前帧是否为最后一帧，如果是最后一帧结束编码；否则，返回步骤一继续处理下一帧图像。
2.根据权利要求1所述的一种快速的分形视频压缩方法，其特征在于处理的视频序列为YUV格式，分别对3个分量中的每个采用上述七个步骤进行处理。
3.根据权利要求1所述的一种快速的分形视频压缩方法，其特征在于所述步骤四中分数像素块匹配，包括以下三个步骤1)对参考帧中搜索区域内的像素进行内插形成一个更高分辨率的区域；2)在内插区域进行整数像素和半像素位置搜索找到最佳匹配；3)用匹配块的仿射变换来替代当前块。
4.根据权利要求1所述的一种快速的分形视频压缩方法，其特征在于所述步骤四中改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法，相比于H.沈4中的非对称六边形算法， 本方法的改进主要体现在以下三点1)起始点预测基于分形的视频编码算法没有涉及到多参考帧，并且宏块和子块具有不同的大小，故利用三种方式进行起始点预测a)空域中值预测取当前子块的左、上、右相邻块的运动矢量中间值为预测运动矢量；b)原点预测根据时间相关性，令运动矢量取值为(0，0)；c)相邻参考帧预测利用前一参考帧中对应位置块的MV按比例进行预测；2)非对称十字模板搜索时的阈值转移条件分形编码的子块和父块的误差匹配准则R为式(3)、(4), (5)；根据块的大小不同选择不同的阈值，非对称十字模板搜索完毕，择最佳匹配点作为新的起始点进行后续模版的匹配；3)提前终止条件根据分形编码算法的特点将提前终止分为两种情况一是在非均勻多层次六边形格点整像素运动搜索过程中，除了该算法本身的提前终止条件外，为了减少搜索复杂度如果最优点位于六边形中心，可停止搜索；二是基于分形的视频编码算法采用树状划分结构。
5.根据权利要求1所述的一种快速的分形视频压缩方法，其特征在于所述步骤五中预搜索限制条件为以下形式，其中，h为子块的像素值，Bi为父块的像素值
6.根据权利要求1所述的一种快速的分形视频压缩方法，其特征在于所述步骤六中对宏块采用树状划分，块匹配采用匹配误差准则，子块与父块的匹配误差RMS为
7. 一种快速的分形视频解压缩方法，其特征在于包含以下步骤 步骤I 首先读入压缩信息，包括压缩帧数，每帧图像的宽和高，I帧压缩质量和插入I 帧的质量；步骤II 判断解码帧是否为I帧，若是I帧转入步骤III，否则转入步骤IV ； 步骤III 对于I帧，从压缩文件中读入码流进行解码，帧数加一转入步骤VI ； 步骤IV 对于非I帧，首先计算参考帧中按照设定步长划分的所有宏块以及经树状划分得到的小块的像素和、像素平方和，然后从压缩文件中读入块的划分信息和Huffman码流，从而得到该帧所有宏块的划分方式和每一个小块的迭代函数系统系数，转到步骤V ；步骤V 采用去方块环路滤波方法首先对边界的类型进行判断，定义参数块边缘强度，针对不同强度的块边缘，选择的滤波器和所需要滤波的像素点数也不一样，如果为帧内编码且为宏块边界，则采用强滤波；若不是帧内编码且不是宏块边界，仿射块边界采用一级滤波，非仿射块边界不需要滤波；其他情况采用二级滤波；最后按照每一宏块进行解码； 步骤VI 判断此时所有帧是否都已解码，若都解码完毕，结束解码过程，否则转入步骤II。
8.根据权利要求7所述的一种快速的分形视频解压缩方法，其特征在于对于每一个宏块进行解压缩时，首先判断该宏块在编码时的划分方式，对于每一个子块，首先在父块域找到与该子块相对应的区域，然后利用下面的公式获得该子块的像素值，Ti = s · di+o (6)其中A为待解码子块的像素值，Cli为父块域中的像素值，S为比例因子，0为偏移因子。
9.根据权利要求7所述的一种快速的分形视频解压缩方法，其特征在于所述步骤V 中的块边缘强度用BS表示；其中，Pc/ ,Q0' ,P1'，Q1'表示滤波后的像素值，Pc^PnQci, A 表示原始的像素值，不同的BS和对应的滤波器如下BS = 3时，需要进行强滤波，滤波器表示为 P0' = (Pi+Po+Qo) /3 Q0' = (Pq+Qo+QI) /3(7)P1' = (2 · P^P0' )/3 Q1' = (2 · Q^Q0' )/3 BS = 2时，二级滤波器表示为 P0' = (P!+2 · P^Q0)/4(8)Q0' = (P0+2 · Qo+Qi) /4BS = 1时，一级滤波器表示为P0'=汜+3 · P0+Q0)/5(9)Q0' = (P0+3 · Qo+Qi) /5 当BS = O时，不进行滤波。
10.根据权利要求7所述的一种快速的分形视频解压缩方法，其特征在于处理的视频序列为YUV格式，分别对3个分量中的每个采用上述六个步骤进行处理。
全文摘要
本发明提出了一种快速的分形视频压缩与解压缩方法，首先对起始帧采用块DCT变换编码，对非I帧进行块运动估计/补偿编码，计算与子块域和父块域相关子块的像素和与像素平方和，同时计算分数像素内插值对应块的像素和、像素平方和，然后进行预搜索限制条件判断，并在前一帧搜索窗中利用分数像素块匹配和改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法寻找最相似的匹配块，最后利用Huffman编码方法压缩迭代函数系统系数。对应的解压缩过程为对I帧采用反DCT变换的方式解码，对非I帧进行Huffman解码获得迭代函数系统系数，然后进行基于宏块的解码，计算父块域相关子块的像素和与像素平方和，然后依次对当前帧中的每一个宏块进行解码，并利用去方块环路滤波方法。
文档编号H04N7/26GK102263951SQ20111018770
公开日2011年11月30日 申请日期2011年7月6日 优先权日2011年7月6日
发明者侯仰拴, 王再阔, 祝世平, 陈菊嫱 申请人:北京航空航天大学