小波變換在IPTV編碼中的應用

　　鑒于小波變換具有諸多的優點，因此也就成為了IPTV編碼領域所熱捧的對象。但是這種方法實現起來比較復雜，占用資源比較嚴重，所以只有少數編碼標準提供了小波變換編碼方式。MPEG-4就是其中的支持者之一。

　　MPEG-4標準的編碼中使用了離散小波變換方法，這也是MPEG-4的特色之一。但由于它還存在需要持續的占用很大內存空間的問題，同時考慮到DCT已經在運動補償視頻編碼方面取得了非常好的效果，因此，MPEG-4只是在進行紋理編碼時采用了離散小波變換，其中的應用包括矩形紋理對象編碼（例如整個圖像框架）、任意形狀紋理區域編碼和映射到二維或三維網狀對象上的紋理編碼等。

　　在進行小波編碼壓縮過程中，為了能得到比較好的效果，必須選擇合適的小波進行變換。同時，在對圖像進行多級小波變換后，變換系數在同一子帶內的不同分辨率間存在一種樹狀結構的關系，如果能夠合理地應用這種關系還可以大大的提高壓縮效率。目前比較好的一種方法就是零樹小波（Zero-treeWavelet）編碼壓縮算法，這是最先由Shapiro提出的一種針對小波的樹狀結構進行壓縮的嵌入式編碼方法。在編碼過程中，把小波系數分為重要系數及非重要系數，同時應用逐次逼近量化的方法為重要系數提供了一種緊湊的多重精度表示。MPEG-4標準中的紋理編碼就是采用了這種方法。

圖2 小波靜態紋理編碼器的基本結構

　　MPEG-4標準中的靜態紋理編碼器的基本結構如圖2所示。將一個二維小波變換應用到紋理對象中，產生一個低頻子帶和許多高頻子帶，將低頻子帶量化、預測編碼（使用了一種差分脈沖編碼調制的方式）并使用算法編碼器進行熵編碼；高頻子帶量化后進行重新掃描、零樹編碼和熵編碼。

　　在進行高頻子帶處理時，可以采用樹狀或逐帶兩種方式進行重新掃描。樹狀掃描如圖3(a)所示。在利用這種方法掃描時，最低子帶的系數最先編碼，然后逐漸對更高子帶進行編碼。這種編碼方法可以使EZW（EmbeddedZero-treeWavelet，嵌入式零樹小波）編碼能夠充分利用上下級系數之間的相關性。逐帶掃描就是逐個子帶進行掃描，如圖3（b）所示。在利用這種方法掃描時，首先對第一個子帶中的所有系數進行編碼，然后對下一個子帶所有系數進行編碼，如此下去。這種編碼方法的優點是支持空間擴展形式，缺點是編碼效率往往較低。



　　在進行低頻子帶處理時，使用差分脈沖編碼調制（DPCM）進行編碼，每個系數都使用相鄰和前面已經編碼的系數進行空間預測。高頻子帶使用基于嵌入式零樹小波編碼，每個樹（或每個子帶）都從第一個系數開始編碼。

　　上述方法是在進行基本靜態紋理圖像出歷史所采用的。在高級可變紋理編碼時，MPEG-4首先將圖像分割成幾個互不重疊的子圖像，然后利用上述方法分別進行編碼，這樣就可以使用DWT處理任意形狀的紋理對象了。

四、結束語

　　小波變換的本質是多分辨率或多尺度地分析信號，它能夠很好地消除圖像數據中的統計冗余，同時又能夠很好地保持原圖像在各種分辨率下的精細結構，因此對圖片和視頻的壓縮率較大，而且視頻重構輸出質量非常高。正是由于這些原因，小波編碼在較高壓縮比的圖像編碼領域被非常看好。然而，由于小波編碼在處理時需要把整個一幀或一幀中的一大塊圖像作為一個單元來處理，需要占用較大的系統資源，這使得本就已經需要較多系統資源的問題更加嚴重，因此小波編碼在應用之中受到了極大的限制，尋找一個適當的可接受的系統資源占用問題解決方案已經成為當務之急。此外，小波變換在技術方面還有很多的問題需要進一步研究，例如變換系數的有效組織、人眼視覺特性的應用以及最佳小波的選取等，相信隨著新的研究成果不斷出現，小波變換在IPTV編碼領域的潛在性能會越來越多地發揮出來