1、 1 毕业论文文献综述 电子信息工程 感兴趣区域的图像编码方法综述 摘要 ： 在对图像信息的很多实际应用中，人们往往只是将自己的观察重点集中在图像的某些区域范围内，而对于这些区域之外的背景部分却不会有太多的信息需求。只有对图像中的感兴趣区域和非感兴趣区域做不同的编码处理才有可能得到最佳的压缩效果 1。在本文介绍中，我们将了解到对感兴趣区域的基本图像编码的原理以及 ROI 的确定。同时，国内外的学者对 ROI 图像编码的方法进行了大量的研究与论述，而本文列举了几种常见的编码方法。最后指出了 ROI 编码方法的不足和对进一步研究思 路进行了展望。 关键词 ： 感兴趣区域 ；非感兴趣区域； 图像 编
2、码； ROI 编码 1. 引言 在现代通信技术中，图像作为信息含量最丰富的载体，起着不可缺少的作用。但图像的数据量很大，为了有效的传输和存储图像，必须对图像数据进行有效的压缩。几十年来，图像编码的领域非常活跃，人们提出了大量的编码方法。 在实际应用中，对于观察者来说，往往只对图像的一部分感兴趣。图像的感兴趣区域（ ROI)是指观察者比较并对其投入更多关注力的部分 2。 ROI 通常是比其他部分（即背景）更高的质量编码。如果对感兴趣区域我们进行无损压缩，而对背景区进 行有损压缩，就能满足应用的需求，又能节约存储空间。 ROI 编码思想不仅能够满足人们在低比特率条件下对重要的图像信息实现高质量 3
3、，甚至无损恢复的要求，使得 ROI 编码处理方法成为了近年来图像处理领域的研究热点之一。图 1 是感兴趣区域的基本原理图： 2 原图像图 像 预 处 理 小 波 变 换对 R O I 对应 的 小 波系 数 进 行提 升 或 降低 B G 系 数R O I 形 状和 位 置 信息 编 码码 流确 定 R O I区 域生 成 R O I模 板图 1.感兴趣区域的基本原理图 国内外关于 ROI 的研究较多。主要的对于图像 ROI 的提取，一般从两个方面着手解决。一是利用图像分割技术提取 ROI，另一个就是从人眼视觉特性出发，通过模拟人眼视觉特点，寻找特定的视觉敏感区域，并将这些视觉敏感区域排序作为
4、 ROI。对 ROI 进行编码的研究也非常多。最基本的有对 ROI 部分采用（ 5/3）小波变换，对背景部分采用（ 9/7） 4小波变换的方法，这是由于滤波器长度对重构 ROI 很重要。较为热点的研究就是对 ROI 部分系数提升方法的改进。对于 ROI 编码研究得较多的是其在不同领域的应用。将 ROI 编码用于图像检索 5、应用于身份证图像的压缩 6、应用于图像车牌识别系统的图像存储系统 7等。 2. ROI 的区域确定 感兴趣区的选择有两种办法 8 ,一种是人根据其感兴趣区域选定，称为认为检测的感兴趣区；另一种是根据被处理图像的特征利用算法 获得的感兴趣区。 Stark 提出，人在识别图像时
5、，会移动视线寻找一些感兴趣的点，从而达到对该图像的识别 9。通过提取特征计算出图像中的“突变”和“极不规则变化”的区域，并将这些区域确定为感兴趣区。 Priviatera 通过 10种算子来计算在一幅图像中人眼感兴趣的点，并通过聚类的方法将近距离的兴趣点聚成感兴趣区。 Priviatera 还提出了焦点压缩编码，在编码中，对 8*8图像进行量化时，根据像素块与 aROI 的距离进行量化。 Itti 通过模拟注意力聚焦机制，提出了利用显著图来确定感兴趣区，通过在每个位置上抽取 的信息与剩余图像进行比较来计算具有突出性的部分。注意力聚焦模型模拟生物视觉系统能快速检测和定位静态视网膜图像上感兴趣部分
6、的能力，以便减少目标识别的数据量。 3.ROI 编码方法 1996年的瑞士日内瓦会议上提出制定新一代的图像压缩标准 JPEG2000。并定义了两种 ROI 编码算法 :最大平移法 (Maxshift)10和一般平移法 (Generic scaling based method)11。它们实现的基本原则都是按比例增大或上移与 R0I 有关的小波系数 45，使它们位于较高的比特平面上。这样， 在接下3 来的按位平面进行的嵌入式编码中，感兴趣区域就会先于非感兴趣区域进行编码和细化。即使编码码流被截断了，或者在对整幅图像完全编码之前终止了编码过程，感兴趣区域也会拥有比图像的其它区域高的逼真度。 199
7、6 年 A.Said 和 W.A.Pearlman 提出了一种基于 SPIHT 的简单有效地嵌入式图像编码系统 12。SPIHT 算法的一个重要特点是在图像解码的任意时刻 ,所显示的图像质量都是当时解码器输入位数所能获得的最佳者 ,因此 ,它是一种良好的渐进传输编码方法。在本算法中 ,首先不区分感兴趣区域和背景区域。由于图像经 小波分解后 ,低频子带集中了图像的主要能量 ,小波系数的值很大 ,该子带的图像可以看作原始图像的一种低分辨率的抽样 ,低频子带的失真直接影响到整幅图像的视觉效果 ,但整幅图像的概况都包括了，所以低频子带全部进行编码 ,然后通过掩模将剩下的比特平面区分为感兴趣区域和背景区
8、域 ,将感兴趣区域进行提升 (右移比特位 ),最后进行 SPIHT 编码 ,达到修复感兴趣区域图像的目的。 Shapiro提出了小波系数的嵌入式零树编码 EZW算法 13。 EZW算法的编码思想是采用逐次逼近的量化方法 SAQ( Successive2Approximation Quantization)不断扫描变换后的小波系数 , 来生成多棵零树对应图像编码的，而每一棵零树的形成需要对图像进行两次扫描 , 通过与阈值的比较来确定一个系数和其所有子代节点是否为重要系数。由于编码时要形成多棵零树 , 因而要多次扫描全部系数 ,容易 造成效率低下。 2007 年 戚丽华 , 王耀明 在总结 JPE
9、G2000 标准定义的两种感兴趣区域（ ROI）编码思想的基础上，提出一种新的 ROI 编码方法，即部分背景系数位平面位移算（ Partial Background Coefficient Bitplanes Shift， PBCB Shift） 14。将背景系数的整个位平面分成两个部分：最重要位平面和剩余位平面。在编码器端，仅仅是背景系数的剩余位平面朝最不重要位平面方向下移。在解码器端，较高的位平面能比剩余位平面更快地解码。 2009 年雷杰，孔繁锵，吴成柯，李云松 提出一种基于码率预分配的感兴趣区域编码 方 法 14。算法优先对 ROI 进行 T1 编码，并截取控制 ROI 编码输出码率大
10、小，实现有损到无损的 ROI 编码。使用基于熵估计的码率预分配方法，确定背景区域 (BG)所属码块的码率，并据此控制 BG 码块的 T1 编码深度，简化编码过程。实验结果表明，算法与比特平面提升和率失真斜率提升的 ROI 编码算法相比，大幅度减少计算量和存储量，适合硬件实现。 4.发展趋势 在感兴趣区域编码的研究课题上，还有很多方面不完善的，需要进一步的研究，概括了以下几个方面：需要对序列图像的 ROI 跟踪算法进行更深入的研究：需要研究对于帧差图像更为有效地小波压缩编码的方法；可以针对 ROI 的自动提取技术进行研究；有必要对编码算法的硬件实现进行研究。 4 在发展 ROI 的编码技术上我们
11、还有很长的路要走，但是我们的前景是光明的。 ROI 编码 不仅实现了无损恢复的要求，还解决了通讯过程中的带宽瓶颈、存储空间等问题。这使得 ROI 编码有着广阔的应用空间和发展前景。 参考文献 1 150/IECJCI/SC 29/WGIN 390R. NEW work item: JEPG2000 image encoding systemS. Amsterdam Netherland: Elsevier Science, March, 1997. 2 R.Grosbois, D.S Cruz and T.Ebrahimi. Newap Proaeh to JPEG2000 compliant
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13、nsmission in JPEG2000 codingD. 计算机应用 , 2002, 6. 5 唐俊华 , 阎保平 . 基于用户定义感兴趣区域图像检索算法 D. 计算机应用 , 2002, 11. 6 阙大顺 , 李占 , 高勇 .基于 EZW与 ROI混合编码的身份照片压缩算法研究 D.武汉理工大学学报(交通科学与工程版 ), 2005, 3. 7 刘海林 , 李灿平 , 王绪本 .ROI 技术在车牌识别系统中图像存储方面的应用研究 D. 物探化探计算技术 , 2002, 11. 8 Claudio M. Privitera, Lawrence W. Stark. Algorithms
14、for Defining Visual Regions-of-Interest: Comparison with Eye FixationsJ. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000, 22(9): 970-982. 9 Stark L W, Choi Y.Experimental Metaphysics: The Scanpath as an Epistemological MechanismA.In:Advance in Psychology:Visual Attention and Cog
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