陈少锋

(广东理工学院，广东 肇庆 526100)



基于颜色色差的彩色图像压缩技术研究

陈少锋

(广东理工学院，广东 肇庆 526100)

基于颜色色差的彩色图像压缩技术是将不同彩色图像自身的DCT特有变换域系数特点与人体肉眼能够辨识出的颜色色差阈值相结合，进而产生的一种可行的、压缩质量较佳的图像压缩技术，此技术通过彩色图像的转换与色差变换，完全可以满足不同彩色图像的实际压缩需求。

图像压缩；CIELAB颜色空间；颜色色差；离散余弦变换

1 相关概念界定

1.1 CIELAB颜色空间

日常生活中，人们看到的色彩信息一般都是通过RGB色彩空间来表现。这种常用的色彩模式虽然可以很好地模仿自然界的许多颜色，但它容易受到不同显示设备的影响。因为在进行彩色图像压缩时，经常需要在不同显示设备间传输，必须将RGB色彩进行色彩空间转换，使其变成一种不受显示设备影响的色彩空间，即CIELAB色彩模式。这种色彩模式可以计算和表示出几乎所有的物体色和光源色，自1976年提出后，发展到现今已经成为一种世界通用的标准色彩模式。它通常还具有以下三方面的优点，更使得它在现代彩色图像显示与压缩技术中应用广泛。第一，不受显示设备影响。CIELAB色彩空间是一种完全不受显示设备影响的色彩表现模式。基于这种特性，它能够在色彩管理以及各类显色设备中，使原稿色、印刷色以及屏幕色从视觉系统上实现高度一致，由此将不同设备间的色彩空间进行科学转换。第二，当不同颜色色差介于视觉识别阈值与相邻两极的颜色差值之间时，可以更好地展现出不同物体色所给人带来的不同心理感觉。第三，相较于其他颜色模式，CIELAB色彩模式在表达色彩上更直观[1]。

1.2 色差公式

色差是不同的两种颜色呈现给观者的色彩感觉差别，这种感觉差别通常以数值方法表现出来。色差公式是指计算不同颜色差值的规划算法。假如将两种颜色都以L*、a*、b*颜色模式表现出来，那么这两种颜色间的色度差值、明度差值以及总色差值可通过以下三个公式计算出来:

2 离散余弦变换

离散余弦变换又称DCT变换(英文DiscreteCosineTransform的简称)。这种变换是一种与离散傅里叶变换非常类似的实数域正交变换，其整个变换核心就是实数余弦函数。对于一幅彩色图像而言，DCT正变换是把图像自身的灰度分布函数转化成频率分布函数， 而DCT逆变换则是把图像自身的频率分布函数转化成灰度分布函数。在整幅图像变换中，通过低频率余弦信号表示灰度变化缓慢的位置，通过高频率余弦信号表示其他灰度变化的巨大范围。也就是说余弦频域直接反映了图像信息灰度变化的大小及快慢，也就是业界所指的图像灰度梯度值。这样图像在完成离散余弦变换后，DCT变换的极小部分低频系数就完全集中了图像的主要能量和最主要的可视信息。此时位于变换域系数矩阵左上方位置的系数值一般比较大，而相应的彩色图像高频系数却已经几乎为零，再加上人体肉眼不能辨识出图像高频成分的失真，这样就能够从频域上尽可能的降低量化比特数，从而最终实现图像压缩的目的[2]。

3 基于颜色色差的彩色图像压缩技术实施方案

像素是组成彩色图像最基本的单位，不同像素之间的色彩图像存在一定的颜色差异。有时人体肉眼无法分辨出彩色图像中两种颜色的色差，这就说明这两种不同颜色的色差值小于人体肉眼可识的色差阈值，彩色图像存在冗余。对于一幅彩色图像中的8*8像素来讲，在人体肉眼可辨识清楚的范围内，如果某一像素点与图像色差较大，则肉眼可以轻易辨识清楚，这类像素点就应该保留。反之，如果某一像素点与图像差异较小，人体肉眼难以辨识清楚，这类像素量与图像整体色差较小，则比特率可以将该像素点量化，从而进行最终图像压缩。其具体的压缩过程，主要分为五步实施:

A.将RGB色彩空间转换为CIELAB色彩空间。因为RGB色彩模式受显示器的影响，同一彩色图像在不同的显示器上面，其色彩显示也不同。而彩色图像压缩经常要在不同显示设备间进行图像传输，所以必须将图像的色彩模式转化在一种不受显示设备影响的色彩空间，即CILAB颜色空间[3]。B.对彩色图像进行色彩分离。对CIELAB色彩模式下的彩色图像进行亮度分离和色度分离，进而获得L*、a*、b*三个不同的分量亮度图。C.对图像进行子块划分和色差计算。以8*8像素值为基准单位对获得的三个不同的亮度图进行子块划分，然后将划分好的所有子块进行离散余弦转换(DCT变换)。在转换完成后，取三个不同子块的转换平均值当作子块图像的整体色彩值。同时把其余像素的色彩值同整体色彩值相对比，进行色差计算。如果总色差值比1小，则可以把该像素点量化在0。D.对图像进行技术编码。完成彩色图像色差计算和像素点量化后，工作人员就可以根据像素量化结果以及量化为0的像素点的分布状况，通过Huffman计算方法对彩色图像进行技术编码和技术压缩，从而最终以比特率方式成功完成图像的传输或者存储。这里还存在一个压缩比的问题。通常彩色图像的压缩值为98.355 55∶1时，人体肉眼就无法清楚辨识出解压后的彩色图像与原彩色图像之间的色彩差异。E.逆行解压。逆行解压是依据上述四步图像压缩步聚反过来操作，对图像进行解压。因为在彩色图像解压过程中，反量化存在不可逆的特性，所以，很多解压图像看上去都比较失真。这时就可以用色彩平均值代替那些已经被量化成0的像素点。再加上这些像素点本身就不太容易被人体肉眼识别出来，又是一些可有可无的信息，所以能够有效缓和图像失真的状况。

上述五步主要的彩色图像压缩技术流程表明基于颜色色差的彩色图像压缩技术，是建立在人体肉眼对不同颜色的辨别阈值和彩色图像离散余弦转变特点基础上的。它以尽量减少彩色图像信息的数据量为基本出发点，先将彩色图像从受设备影响较大的RGB色彩模式转换成不受设备影响的CIELAB颜色空间。在CILAB色彩空间内，彩色图像被分离为亮度分量图、红-绿分量亮度图以及黄-蓝分量亮度图。然后再通过子块划分，对彩色图像进行离散余弦变换(DCT变换)，将变换值进行色差计算。依据人体肉眼的色彩辨识阈值量化像素，从而进行Huffman编码、压缩、逆行解压。现阶段，基于颜色色差的彩色图像压缩技术已被广泛应用在各类大型彩色图像传输与存储中。大量的彩色图像压缩实践证明:该项压缩技术能够在确保彩色图像良好质量的前提下，获得较高的像素压缩比，并且图像像素编码质量以及解压后的图像质量都十分理想，能够很好地满足日常人们在生活和工作中对大数据量彩色图像基本的传送、存储需求，非常值得被相关人员应用与推广[4]。

4 结语

基于颜色色差的图像压缩技术以彩色图像进行离散余弦变换和人体肉眼对颜色的辨识阈值为实施前提，相较于其他压缩技术，它具有较高的可行性，并且压缩出来的彩色图像也不失真，能够很好地满足各类彩色图像的压缩需求。尤其是在现阶段整个社会信息量巨大、图像信息传送与存储给计算机存储空间以及无线通信网络造成较大压力的情况下，基于颜色色差的图像压缩技术更应该被大规模应用和推广，从而最终实现超大数据量彩色图像信息的快速传播与良好存储，进一步方便人们的生活与工作。

[1] 张华.多媒体计算机图像数据压缩的实现[J].计算机光盘软件与应用，2014，(01):192-194.

[2] 芦希.关于颜色损伤对视觉感知图像质量影响的分析[J].中小企业管理与科技，2016，(31):168-171.

[3] 王志勇.基于自适应Bayes彩色分割的扩展式并行压缩图像传输方法研究[J].宁夏大学学报(自然科学版)，2016，37(01):16-21.

[4] 赵小明，滕鹏超，宗靖国，等.人眼对不同颜色色差辨别能力的研究[J].电子科学技术，2014，(03):303-307.

Research on color image compression based on color chromatic aberration

CHEN Shao-feng

(Guangdong Institute of Technology, Zhaoqing 526100, China)

The color image compression technique produces a kind of feasible and better quality image combined with the color difference threshold which can be recognized by the human eye and specific transform domain coefficients of DCT in different color images. Through the color image conversion, compression technology can meet the actual compression needs of different color images.

Image compression; CIELAB color space; Color chromatic aberration; DCT

2017-03-15

陈少锋(1978-)，男，硕士，讲师。

TP391.41

A

1674-8646(2017)10-0154-02