JPEG без потерь - Lossless JPEG

JPEG без потерь является дополнением 1993 года к JPEG стандарт Объединенная группа экспертов в области фотографии включить сжатие без потерь. Однако этот термин может также использоваться для обозначения всех схем сжатия без потерь, разработанных группой, включая JPEG 2000 и JPEG-LS.

JPEG без потерь был разработан как последнее дополнение к JPEG в 1993 году с использованием совершенно иной техники, нежели стандарт JPEG с потерями. Он использует схему прогнозирования, основанную на трех ближайших (причинных) соседях (верхнем, левом и верхнем левом), и энтропия кодирование используется для ошибки предсказания. Стандарт Независимые библиотеки группы JPEG не может кодировать или декодировать его, но Кен Мерчисон из Oceana Matrix Ltd. написал патч, расширяющий библиотеку IJG для обработки JPEG без потерь.[1] JPEG без потерь имеет некоторую популярность в медицинской визуализации и используется в DNG и некоторые цифровые камеры для сжатия необработанных изображений, но в остальном так и не получили широкого распространения. Adobe с DNG SDK предоставляет программную библиотеку для кодирования и декодирования JPEG без потерь с разрешением до 16 бит на выборку.

ISO / IEC Объединенная группа экспертов по фотографии поддерживает эталонную программную реализацию, которая может кодировать как базовые JPEG (ИСО / МЭК 10918-1 и 18477-1) и JPEG XT расширения (ISO / IEC 18477, части 2 и 6-9), а также JPEG-LS (ИСО / МЭК 14495).[2]

Режим работы без потерь

Рисунок 1: DPCM модель кодировщика
Рисунок 2: Упрощенные блок-схемы для режима без потерь
Рисунок 3: Три соседних образца вокруг образца для прогнозирования

JPEG без потерь[3] это фактически режим работы JPEG. Этот режим существует, потому что дискретное косинусное преобразование Форма на основе (DCT) не может гарантировать, что вход кодера будет точно соответствовать выходным данным декодера. В отличие от режима с потерями, который основан на DCT, процесс кодирования без потерь использует простую модель кодирования с предсказанием, называемую дифференциальная импульсно-кодовая модуляция (DPCM). Это модель, в которой предсказания значений выборок оцениваются по соседним выборкам, которые уже закодированы в изображении. Большинство предикторов берут среднее значение выборок непосредственно выше и слева от целевой выборки. DPCM кодирует различия между предсказанными выборками вместо того, чтобы кодировать каждую выборку независимо. Различия от одного образца к другому обычно близки к нулю. Типичный кодировщик DPCM показан на рисунке 1. Блок на рисунке действует как хранилище текущей выборки, которая позже будет предыдущей выборкой.

Основные этапы работы в режиме без потерь изображены на рисунке 2. В процессе предсказатель объединяет до трех соседних выборок в точках A, B и C, показанных на рисунке 3, чтобы произвести предсказание значения выборки в позиции, помеченной X. Три соседних выборки должны быть уже закодированными выборками. . Любой из предикторов, показанных в таблице ниже, может использоваться для оценки выборки, расположенной в X.[4] Может использоваться любой из восьми предикторов, перечисленных в таблице. Обратите внимание, что выборки 1, 2 и 3 являются одномерными предикторами, а варианты выбора 4, 5, 6 и 7 - двумерными предикторами. Первое значение выбора в таблице, ноль, используется только для дифференциального кодирования в иерархическом режиме работы. Как только все выборки предсказаны, различия между выборками могут быть получены и энтропийно закодированы без потерь с использованием Кодирование Хаффмана или же арифметическое кодирование.

Значение выбораПрогноз
0Нет прогноза
1А
2B
3C
4А + В - С
5А + (В - С) / 2
6В + (А - С) / 2
7(А + В) / 2

Как правило, сжатие с использованием режима работы без потерь может достигать примерно 2: 1 коэффициент сжатия для цветных изображений.[5] Этот режим довольно популярен в области медицинской визуализации и определен как опция в стандарте DNG, но в остальном он не очень широко используется из-за сложности выполнения арифметических операций со значениями 10, 12 или 14 бит на пиксель на типичном встроенном 32-битном процессоре и небольшой выигрыш в пространстве.[нужна цитата ]

JPEG-LS

JPEG-LS - это стандарт сжатия без / почти без потерь для изображений с непрерывным тоном.[6] Его официальное обозначение - ISO-14495-1 / ITU-T.87.[7] Это простой и эффективный базовый алгоритм, который состоит из двух независимых и различных этапов, называемых моделированием и кодированием. JPEG-LS был разработан с целью предоставить несложный стандарт сжатия изображений без потерь и почти без потерь, который может обеспечить лучшую эффективность сжатия, чем JPEG без потерь. Он был разработан, потому что в то время Кодирование Хаффмана стандарт JPEG без потерь и другие стандарты были ограничены в производительности сжатия. Общий декорреляция не может быть достигнута энтропией первого порядка остатков предсказания, используемых этими низшими стандартами. JPEG-LS, с другой стороны, может получить хорошую декорреляцию.[8][9] Часть 1 этого стандарта была завершена в 1999 году. Часть 2, выпущенная в 2003 году, представила такие расширения, как арифметическое кодирование. Ядро JPEG-LS основано на алгоритме LOCO-I,[10] который полагается на предсказание, остаточное моделирование и контекстное кодирование остатков. По большей части низкая сложность этого метода проистекает из предположения, что остатки прогнозирования следуют двустороннему геометрическое распределение (также называемый дискретным Распределение Лапласа ) и от использования Голомб -подобные коды, которые, как известно, приблизительно оптимальны для геометрических распределений. Помимо сжатия без потерь, JPEG-LS также обеспечивает режим с потерями («почти без потерь»), где максимальная абсолютная ошибка может контролироваться кодировщиком. Сжатие для JPEG-LS обычно намного быстрее, чем JPEG 2000, и намного лучше чем исходный стандарт JPEG без потерь.

Алгоритм LOCO-I

Перед кодированием на этапе моделирования необходимо выполнить два важных шага: декорреляция (предсказание) и моделирование ошибок.

Декорреляция / предсказание

В алгоритме LOCO-I примитивный обнаружение края горизонтальных или вертикальных краев достигается путем исследования соседних пикселей текущего пикселя X, как показано на фиг.3. Пиксель, помеченный буквой B, используется в случае вертикального края, а пиксель, расположенный в точке A, используется в случае горизонтального края. Этот простой предсказатель называется Обнаружение среднего края (MED) предиктор[11] или предсказатель LOCO-I. Пиксель X предсказывается предсказателем LOCO-I согласно следующим предположениям:

Три простых предиктора выбираются в соответствии со следующими условиями: (1) он стремится выбрать B в случаях, когда вертикальное ребро существует слева от X, (2) A в случаях, когда горизонтальное ребро выше X, или (3) A + B - C, если кромка не обнаружена.

Контекстное моделирование

Алгоритм JPEG-LS оценивает условные ожидания ошибок прогнозирования. используя соответствующие выборочные средства в каждом контексте Ctx. Целью контекстного моделирования является то, что структуры более высокого порядка, такие как образцы текстуры и локальная активность изображения, могут быть использованы посредством контекстного моделирования ошибки предсказания. Контексты определяются путем получения различий соседних выборок, которые представляют локальные градиент:

Локальный градиент отражает уровень активности, такой как гладкость и резкость соседних образцов. Обратите внимание, что эти различия тесно связаны со статистическим поведением ошибок прогнозирования. Каждое из различий, найденных в приведенном выше уравнении, затем квантуется на примерно равновероятные и связанные области. Для JPEG-LS разности g1, g2 и g3 квантованы в 9 областей, а область проиндексирована от -4 до 4. Цель квантования - максимизировать взаимную информацию между текущим значением выборки и ее контекстом, чтобы могут быть зафиксированы зависимости высшего порядка. Можно получить контексты, исходя из предположения, что

После объединения контекстов как с положительным, так и с отрицательным знаком общее количество контекстов равно контексты. Оценка систематической ошибки может быть получена путем деления совокупных ошибок прогнозирования в каждом контексте на количество появлений контекста. В алгоритме LOCO-I эта процедура модифицирована и улучшена таким образом, что количество вычитаний и сложений сокращается. Процедура вычисления смещения без деления продемонстрирована в [2]. Затем можно выполнить уточнение прогноза путем применения этих оценок в механизме обратной связи, который устраняет смещения прогнозов в различных контекстах.

Кодирование откорректированных остатков предсказания

В обычном режиме JPEG-LS стандарт использует Коды Голомба – Райса которые являются способом кодирования неотрицательных длин серий. Его частный случай с оптимальным значением кодирования 2k позволяет более простые процедуры кодирования.

Кодирование длины прогона в однородных областях

Поскольку коды Голомба – Райса весьма неэффективны для кодирования распределений с низкой энтропией, поскольку скорость кодирования составляет, по крайней мере, один бит на символ, может возникнуть значительная избыточность, поскольку гладкие области изображения могут быть закодированы с точностью менее 1 бита на символ. Чтобы избежать превышения длины кода над энтропией, можно использовать расширение алфавита, которое кодирует блоки символов вместо кодирования отдельных символов. Это расширяет избыточную длину кодирования по многим символам. Это «рабочий» режим JPEG-LS, и он выполняется после обнаружения плоской или гладкой области контекста, характеризуемой нулевыми градиентами. Ожидается переход на запад с символом «а», и конец пробега наступает при появлении нового символа или достижении конца строки. Кодируется общая длина, и кодировщик возвращается в «обычный» режим.

JPEG 2000

Основная статья: JPEG 2000

JPEG 2000 включает режим без потерь на основе специального целого числа вейвлет фильтр (биортогональный 3/5). Режим без потерь JPEG 2000 работает медленнее и часто хуже степени сжатия чем JPEG-LS на искусственных и составных изображениях[12][13] но работает лучше, чем реализация JPEG-LS UBC на снимках с цифровой камеры.[14] JPEG 2000 также является масштабируемым, прогрессивным и широко применяемым.[нужна цитата ]

JPEG XT

Основная статья: JPEG XT

JPEG XT включает режим преобразования целого числа в целое без потерь DCT, основанный на вейвлет-сжатии из JPEG 2000.

Рекомендации

  1. ^ Мерчисон, Кен (4 апреля 1999 г.). "Поддержка JPEG без потерь для libjpeg". Группа новостей: comp.protocols.dicom. Usenet:  [email protected]. Получено 12 декабря, 2017. Некоторых людей интересовал мой патч, который добавляет поддержку JPEG без потерь (в соответствии с исходной спецификацией, а не JPEG-LS) в libjpeg v6b. Я решил сделать этот патч доступным на моем ftp-сайте (ftp://ftp.oceana.com/pub/ljpeg-6b.tar.gz ).
  2. ^ «JPEG - JPEG XT». jpeg.org.
  3. ^ Пеннебейкер, В. Б. и Митчелл, Дж. Л. (1993). Стандарт сжатия данных неподвижных изображений JPEG. Нью-Йорк: Ван Ностранд Рейнхольд. ISBN  978-0-442-01272-4.
  4. ^ ITU-T. ISO DIS 10918-1 Цифровое сжатие и кодирование неподвижных изображений с непрерывным тоном (JPEG). Рекомендация T.81.
  5. ^ Уоллес, К. К. (1991). «Стандарт сжатия неподвижных изображений JPEG». Коммуникации ACM. 34 (4): 31–44. CiteSeerX  10.1.1.318.4292. Дои:10.1109/30.125072.
  6. ^ "Домашняя страница HP Labs LOCO-I / JPEG-LS". Компания Hewlett-Packard Development. 13 мая 2005 г.. Получено 24 октября 2011.
  7. ^ «T.87: Информационные технологии - Сжатие без потерь и почти без потерь неподвижных изображений с непрерывным тоном - Базовый уровень». Международный союз электросвязи. Получено 24 октября 2011.
  8. ^ М. Дж. Вайнбергер, Г. Серусси и Г. Сапиро, «LOCO-I: контекстно-зависимый алгоритм сжатия изображений без потерь с низкой сложностью», в Proc. Конференция по сжатию данных 1996 г., Snowbird, UT, март 1996 г., стр. 140–149.
  9. ^ М. Вайнбергер, Г. Серусси и Г. Сапиро, «Алгоритм сжатия изображений без потерь LOCO-I: принципы и стандартизация в JPEG-LS», IEEE Trans. Обработка изображений, т. 9, вып. 8, pp. 1309–1324, август 2000 г., первоначально как Технический отчет Hewlett-Packard Laboratories № HPL-98-193R1, ноябрь 1998 г., пересмотренный в октябре 1999 г. Доступно по адресу [1].
  10. ^ http://www.hpl.hp.com/loco/HPL-98-193R1.pdf Алгоритм LOCO-I
  11. ^ Memon, Nasir D .; У, Сяолинь; Сиппи В. и Миллер Г. (1997). «Расширение межполосного кодирования нового стандарта JPEG без потерь». Труды SPIE. 3024 (47): 47–58. Bibcode:1997SPIE.3024 ... 47M. Дои:10.1117/12.263270.
  12. ^ «Архивная копия» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) на 2006-07-02. Получено 2006-06-17.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
  13. ^ «Архивная копия». Архивировано из оригинал на 2007-02-22. Получено 2007-02-07.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
  14. ^ «Тест сжатия фотографий без потерь». www.imagecompression.info.

внешняя ссылка