一种改进的立体图像编码算法.pdf

### 一种改进的立体图像编码算法 #### 概述 本文介绍了一种改进的立体图像编码算法（SOM + VQ + DE），旨在提高立体图像中左图像的编码效率。该算法结合了自组织神经网络（Self-Organizing Map, SOM）、矢量量化（Vector Quantization, VQ）以及视差估计补偿技术（Disparity Estimation, DE）。通过使用SOM进行矢量量化代替传统的JPEG方法来压缩左图像，并采用视差估计技术来预测右图像，该算法能够在保持高质量的同时提供更高的压缩比。 #### 关键技术 ##### 1. 自组织神经网络 (SOM) - **定义与原理**：SOM是一种无监督学习算法，用于数据可视化和特征映射。它通过竞争学习过程将高维输入空间映射到低维空间，同时保留输入数据的空间关系。 - **应用**：在本算法中，SOM用于构建矢量量化码书，通过对大量样本序列的学习和训练，得到最优匹配的模式库。 ##### 2. 矢量量化 (VQ) - **定义与原理**：VQ是一种数据压缩技术，用于减少图像数据的冗余。它通过将图像分割成块，然后将这些块映射到码书中的最接近向量（码字）来实现。 - **应用**：本算法中，VQ用于左图像的压缩，代替传统的JPEG方法。通过SOM学习得到的码书进行矢量量化，以提高编码效率。 ##### 3. 视差估计 (DE) - **定义与原理**：视差估计是立体图像处理中的关键技术之一，用于估计两个视图之间对应点的位置差异。通常采用基于块或基于特征的方法来进行视差估计。 - **应用**：在本算法中，视差估计被用来从重建的左图像预测右图像。具体地，使用固定块视差估计补偿技术来获取右图像的预测图像，从而降低编码复杂度并提高效率。 #### 算法框架 1. **SOM学习阶段**：使用大量的立体图像对进行SOM学习训练，获得最优的矢量量化码书。 2. **左图像矢量量化**：接下来，对立体图像对的左图进行分块，并使用SOM算法进行矢量量化，得到预测块。 3. **误差图像编码**：对矢量量化预测误差图像进行DCT变换、游程编码和霍夫曼编码。 4. **视差估计与补偿**：将右图像进行分块，并利用重建的左图像和固定块视差估计补偿技术获取右图像的预测图像。 5. **残差编码**：对视差估计补偿误差图像进行DCT变换、游程编码和霍夫曼编码。 #### 实验结果 通过对立体测试图像“Pentagon”的实验表明，与传统的JPEG+DE算法相比，SOM + VQ + DE算法能够显著提高左图像的压缩效率： - 在相同的压缩比下（615:1），SOM + VQ + DE算法的峰值信噪比（PSNR）比JPEG+DE算法高出2.42dB； - 在相同的PSNR值（30dB）下，SOM + VQ + DE算法的压缩比是JPEG+DE算法的1.8倍。 #### 结论 本文提出的SOM + VQ + DE算法通过结合自组织神经网络、矢量量化和视差估计技术，有效地提高了立体图像中左图像的编码效率。该算法不仅在保持图像质量的同时提供了更高的压缩比，还展示了在实际应用中的潜力，尤其是在需要高效立体图像压缩的应用场景中。未来的研究可以进一步优化SOM的学习过程以及视差估计算法，以实现更高的编码效率和更好的图像质量。