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首页压缩域图像处理详解:解码之外的滤波与变换
压缩域图像处理详解:解码之外的滤波与变换
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更新于2024-07-19
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"《压缩域图像与视频处理》是一本由Jayanta Mukhopadhyay撰写的专著,于2011年由Taylor & Francis Group出版。这本书是针对信息技术领域的最新研究,专注于图像和视频处理技术在压缩数据环境中的应用。它强调了在无需先解码原始图像或视频流的情况下,如何执行诸如滤波、变换等操作,这对于实时处理、存储效率优化以及低带宽通信等领域具有重要意义。 该书深入探讨了压缩域处理的优势,因为许多图像和视频处理任务可以在编码后的数据上直接进行,避免了解码-处理-再编码的复杂步骤,从而节省计算资源和时间。书中使用MATLAB®作为示例工具,尽管作者明确指出其使用需经许可,并且The MathWorks并不对本书内容的准确性或软件使用方法做出担保。 Chapman & Hall/CRC是Taylor & Francis Group的一个品牌,这表明本书是经过专业出版社编审,具有高质量的技术内容。书中还强调了版权信息,声明了美国政府作品的性质,并确认了印刷用纸的酸碱度控制,以确保长期保存的稳定性。 国际标准书号(ISBN)为978-1-4398-2935-6(精装版),表明这本书已经通过了严格的出版流程,包含了来自权威和备受尊重的信息来源的内容。尽管作者和出版商已经尽力确保信息的准确性,但读者在使用时仍需自行核实部分细节,因为处理压缩数据可能存在误差风险。 《压缩域图像与视频处理》是一本适合从事图像处理、信号处理、计算机视觉或多媒体技术领域的专业人士阅读的参考书,提供了在压缩数据环境下进行高效图像分析和处理的重要理论和技术指导。"
资源详情
资源推荐
Contents
1 Image and Video Compression: An Overview 1
1.1 Compression: Generic Approaches . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.1 Alternative Representation . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.1.2 Quantization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.1.3 Entropy Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.1.4 Rate-Distortion Co ntrol . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2 Motivation for Processing in the Compressed Domain . . . . 6
1.3 Overview of Different Image and Video Compression Tech-
niques and Standards . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.4 Image Compression Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.4.1 Baseline Sequential JPEG Lossy Enco ding Scheme . . 10
1.4.1.1 Level Shifting . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.4.1.2 Transformation . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.4.1.3 Quantization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.4.1.4 Encoding DC Coefficients . . . . . . . . . . . 12
1.4.1.5 Encoding AC Coefficients . . . . . . . . . . . 13
1.4.1.6 Entropy Encoding . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.4.1.7 Encoding Colors . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.4.2 JPEG2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.4.2.1 Discrete Wavelet Transform (DWT) . . . . . 16
1.4.2.2 Quantization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.4.2.3 Bit-Stream Layering, Packetization, and En-
tropy Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.4.2.4 Color Encoding . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.5 Video Compressio n Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.5.1 MPEG-2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.5.1.1 Encoding Structure . . . . . . . . . . . . . . 22
1.5.1.2 Frame Types . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.5.1.3 Metho d of Encoding Pictures . . . . . . . . . 25
1.5.1.4 Motion Estimation . . . . . . . . . . . . . . . 27
1.5.1.5 Handling Interlaced Video . . . . . . . . . . 28
1.5.2 MPEG-4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
1.5.2.1 Video Object Layer . . . . . . . . . . . . . . 29
1.5.2.2 Background Enco ding . . . . . . . . . . . . . 31
1.5.2.3 Wavelet Encoding of Still Images . . . . . . . 31
1.5.3 H.264/AVC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
xvii
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xviii
1.5.3.1 Slices and Slice Groups . . . . . . . . . . . . 32
1.5.3.2 Additional Picture Types . . . . . . . . . . . 32
1.5.3.3 Adaptive Frame/Field-Coding Operation . . 32
1.5.3.4 Intra-frame Prediction . . . . . . . . . . . . . 35
1.5.3.5 Inter-frame Prediction in P Slices . . . . . . 37
1.5.3.6 Inter-frame Prediction in B Slices . . . . . . 38
1.5.3.7 Integer Transfo rm and Scaling . . . . . . . . 38
1.5.3.8 Quantization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
1.5.3.9 Second Transformation of DC Coefficients . . 40
1.5.3.10 Entropy Coding . . . . . . . . . . . . . . . . 40
1.5.3.11 In-Loop Deblocking Filter . . . . . . . . . . . 40
1.5.3.12 Network Abstraction Layer . . . . . . . . . . 40
1.6 Ex amples of a Few Operations in the Compress e d Domain . 41
1.7 Issues and Performance Measures . . . . . . . . . . . . . . . 43
1.7.1 Complexity of Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . 43
1.7.2 Quality of Processed Images or Videos . . . . . . . . . 44
1.7.2.1 Similarity with respect to a Benchmark or Ref-
erence Image . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
1.7.2.2 Visibility of Artifacts . . . . . . . . . . . . . 46
1.7.2.3 Measure of Colorfulness . . . . . . . . . . . . 47
1.7.3 Level of Compression of the Input and Output Data . 48
1.8 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2ImageTransforms 49
2.1 Orthogonal Expansion of a Function . . . . . . . . . . . . . . 50
2.1.1 Triv ial Expansion with Dirac Delta Functions . . . . . 53
2.1.2 Fourier Series Expansion . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
2.1.3 Fourier Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
2.1.3.1 Properties of Fourier Transform . . . . . . . 54
2.1.4 Shannon’s Orthonormal Bases for Band-limited Func-
tions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
2.1.5 Wavelet Bases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
2.1.5.1 Multiresolution Approximations . . . . . . . 58
2.1.5.2 Wavelet Bases for Multiresolution Approxima-
tions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
2.2 Transforms of Discrete Functions . . . . . . . . . . . . . . . . 60
2.2.1 Discrete Fourier Transform (DFT) . . . . . . . . . . . 61
2.2.1.1 The Transfor m Matrix . . . . . . . . . . . . 62
2.2.1.2 Discrete Fourier Transform as Fourier Series
of a Periodic Function . . . . . . . . . . . . . 62
2.2.1.3 Circular Convolution . . . . . . . . . . . . . 63
2.2.1.4 Energy Preservation . . . . . . . . . . . . . . 64
2.2.1.5 Other Prop erties . . . . . . . . . . . . . . . . 64
2.2.2 Generalized Discrete Fourier Transform (GDFT) . . . 65
2.2.2.1 Transform Matrices . . . . . . . . . . . . . . 66
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xix
2.2.2.2 Convolution–Multiplication P roperties . . . . 66
2.2.3 Discrete Trigonometric Transforms . . . . . . . . . . . 67
2.2.3.1 Symmetric Extensions of Finite Sequences . 68
2.2.3.2 Symmetric Periodic Extension . . . . . . . . 68
2.2.3.3 Different Types of Discrete Trigonometric
Transforms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
2.2.3.4 Convolution Multiplication Properties . . . . 77
2.2.4 Type-II Even DCT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
2.2.4.1 Matrix Representation . . . . . . . . . . . . . 79
2.2.4.2 Downsampling and Upsampling Properties of
the DCTs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
2.2.4.3 Subband Relationship of the type- II DCT . 80
2.2.4.4 Approximate DCT Computation . . . . . . . 81
2.2.4.5 Composition a nd Decomposition of the DCT
Blocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
2.2.4.6 Properties of B lock Composition Matrice s . . 82
2.2.4.7 Matrix Factorization . . . . . . . . . . . . . . 86
2.2.4.8 8-Point Type-II DCT Matr ix (C
8
)...... 86
2.2.4.9 Integer Cosine Transforms . . . . . . . . . . 87
2.2.5 Hadamard Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
2.2.6 Discrete Wavelet Trans form (DWT) . . . . . . . . . . 89
2.2.6.1 Orthonormal Basis with a Single Mother
Wavelet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
2.2.6.2 Orthonormal Bas is with Two Mother Wavelets 90
2.2.6.3 Haar Wavelets . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
2.2.6.4 Other Wavelets . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
2.2.6.5 DWT through Filter Banks . . . . . . . . . . 92
2.2.6.6 Lifting-based DWT . . . . . . . . . . . . . . 95
2.3 Transforms in 2-D Space . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
2.3.1 2-D Discrete Cosine Transform . . . . . . . . . . . . . 99
2.3.1.1 Matrix Representation . . . . . . . . . . . . . 99
2.3.1.2 Subband Approximation of the Type-II DCT 99
2.3.1.3 Composition a nd Decomposition of the DCT
Blocks in 2-D . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
2.3.1.4 Symmetric Convolution and Convolution–
Multiplication Properties for 2-D DCT . . . 100
2.3.1.5 Fast DCT Algorithms . . . . . . . . . . . . . 100
2.3.2 2-D Discrete Wavelet Transform . . . . . . . . . . . . 102
2.3.2.1 Computational Complexity . . . . . . . . . . 103
2.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
3ImageFiltering 105
3.1 Linear Shift Invariant (LSI) Systems . . . . . . . . . . . . . . 106
3.2 Discrete LSI Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
3.3 Filtering a Finite Length Sequence . . . . . . . . . . . . . . . 108
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xx
3.3.1 Extension by Zero Padding . . . . . . . . . . . . . . . 108
3.3.1.1 Linear Convolution Matrix . . . . . . . . . . 109
3.3.2 Periodic Extension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
3.3.2.1 Circular Convolution Matrix . . . . . . . . . 110
3.3.2.2 Linear Co nvolution Performed through Circu-
lar Convolution . . . . . . . . . . . . . . . . 111
3.3.3 Antiperiodic Extension . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
3.3.3.1 Skew Circular Convolution Matrix . . . . . . 112
3.3.3.2 Circular Convolution as a Series of Skew Cir-
cular Convolution . . . . . . . . . . . . . . . 112
3.3.4 Symmetric Extension . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
3.3.4.1 Symmetric Co nvolution Matrices . . . . . . . 113
3.3.4.2 Linear Convolution through Symmetric Con-
volution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
3.4 Block Filtering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
3.4.1 Overlapping and Save Methods in the Transform Do-
main . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
3.4.2 Overlapping and Add Methods in the Transform Do-
main . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
3.4.2.1 Filtering with Symmetric FIR . . . . . . . . 120
3.4.2.2 Filtering with Antisymmetric FIR . . . . . . 123
3.4.2.3 Filtering with an Arbitrary FIR . . . . . . . 124
3.4.2.4 Efficient Computation . . . . . . . . . . . . . 124
3.5 Filtering 2-D Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
3.5.1 Separable Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
3.5.1.1 Sparse Computation . . . . . . . . . . . . . . 127
3.5.1.2 Computation thro ugh Spatial Domain . . . . 128
3.5.1.3 Quality of Filtered Images with Sparse Com-
putation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
3.5.2 Nonseparable Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
3.6 Application of Filtering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
3.6.1 Removal of Blocking Artifacts . . . . . . . . . . . . . . 132
3.6.2 Image Sharpening . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
3.7 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
4ColorProcessing 135
4.1 Color Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
4.2 Color Space . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
4.2.1 RGB Color Space . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
4.2.2 CIE XYZ Color Space . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
4.2.3 CIE Chromaticity Coordinates . . . . . . . . . . . . . 138
4.2.4 YCbCr Co lor Space . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
4.3 Processing Colors in the Compressed Domain . . . . . . . . . 140
4.4 Color Saturation and Desaturation . . . . . . . . . . . . . . . 140
4.4.1 Normalized YCbCr Color Space . . . . . . . . . . . . 142
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xxi
4.4.2 Maximum Saturation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
4.4.3 Desaturation o f Colors . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
4.4.4 Computation in the Block DCT Space . . . . . . . . . 144
4.4.5 Computational Cos t . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
4.4.5.1 MaxSat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
4.4.5.2 SatDesat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
4.4.5.3 DCT-domain Techniques . . . . . . . . . . . 146
4.5 Color Constancy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
4.5.1 Estimating Spectral Components of a Single Illuminant147
4.5.1.1 Computation in the Block DCT Space . . . . 148
4.5.1.2 Cost of Computation and Storage . . . . . . 150
4.5.2 Color Correction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
4.5.2.1 Color Correction in the YCbCr Color Space 152
4.5.2.2 Color Correction by Chro matic Shift . . . . . 153
4.6 Color Enhancement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
4.6.1 Alpha Rooting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
4.6.2 Multicontrast Enhancement . . . . . . . . . . . . . . . 154
4.6.3 Multicontrast Enhancement with Dyna mic Range Com-
pression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
4.6.4 Color Enhancement by Scaling DCT Coefficients . . . 155
4.6.4.1 Preservation of Contrast . . . . . . . . . . . 155
4.6.4.2 Preservation of Color . . . . . . . . . . . . . 156
4.6.4.3 The Algor ithm . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
4.6.5 Examples o f Color Enhancement . . . . . . . . . . . . 158
4.6.5.1 Iterative Enhancement . . . . . . . . . . . . 158
4.7 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
5ImageResizing 169
5.1 Image Halving and Image Doubling in the Compressed Domain170
5.1.1 Using Linear, Distributive and Unitary Transform Prop-
erties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
5.1.2 Using Convolution-Multiplication Pro perties . . . . . 172
5.1.2.1 Two-fold Downsampling of 8-point DCT
Blocks in 1-D . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
5.1.2.2 Twofold Upsa mpling of 8-point DCT Blocks
in 1-D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
5.1.2.3 Example in 2-D . . . . . . . . . . . . . . . . 175
5.1.3 Using Subband DCT Approximation with Block Com-
position and Decomposition . . . . . . . . . . . . . . . 176
5.1.3.1 Image Halving . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
5.1.3.2 Image Doubling . . . . . . . . . . . . . . . . 179
5.1.4 Performance Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
5.2 Resizing with Integral Factors . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
5.2.1 L × M Downsampling Algorithm (LMDS) . . . . . . . 184
5.2.2 L × M upsampling Algorithm (LMUS) . . . . . . . . . 186
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