0 引言
    近年来，随着多媒体技术的快速发展，人们对图像压缩的要求越来越高，某些情况下，JPEG标准和JPEG2000标准已经无法满足要求，为此，必须采用一种新的压缩技术对图像进行有效压缩。感兴趣区域(Region of Interest，ROI)编码技术利用了人眼的视觉特性，已成为目前图像压缩研究的热点。所谓ROI编码，就是将图像中比较关注区域(亦称ROI)的位平面设置得比其余区域(亦称BG)的位平面高，就可优先传输ROI系数，相对提高图像质量。
    对于ROI编码，一些学者根据JPEG2000标准提供的一般位移(General Shift，GShift)法和最大位移(Maximum Shift，MaxShift)法，提出了一些改进方法。Wang Zhou[1]等提出了逐个位平面位移(BbBShift)法，该方法先上移重要的ROI位平面，然后逐个交替上移剩余的ROI位平面和一些BG位平面，剩余的BG位平面不位移。Liu Lijie[2]等提出了部分重要位平面位移(PSBShift)法，该方法将ROI位平面分为两部分，上移其中重要的ROI位平面。梁燕[3]提出了通用的部分位平面位移(GPBShift)法，该方法上移重要的ROI位平面，同时下移非重要的BG位平面，其余的位平面保持不变。这些改进方法的实质都是先传输ROI系数，然后传输BG系数和剩余的ROI系数。
    本文通过研究前人的方法，提出了部分背景位平面位移(Partial Background Bitplanes Shift，PBBShift)法，并将此方法嵌入到多级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees，SPIHT)算法中。该方法可使图像观察者先对图像情况大致了解，然后决定是否需要。这种改进的方法可用于带宽受限的网络中。
1 多级树集合分裂(SPIHT)算法
    SPIHT算法是在嵌入式零树小波(EZW)算法[4]的基础上提出的一种新算法[5]。该算法采用空间方向树、全体子孙集合和非直系子孙集合的概念，提高了编码效率[6]。SPIHT算法还能生成一个嵌入码流，接收的码流在任意点被截断时都可重构图像。
    SPIHT算法的编码过程由正向小波变换、量化编码等组成。在SPIHT算法的基础上嵌入ROI部分：确定ROI、生成ROI模板、下移BG位平面、ROI形状和位置信息编码，从而形成基于GShift法的ROI编码过程，如图1所示。解码是编码的逆过程。

图1  基于GShift法的ROI编码过程

2 ROI编码
2.1 ROI掩模
    定义ROI掩模来标定小波系数中属于ROI的点。若将ROI定义为矩形，此时只需确定矩形的左上角坐标(x1，y1)和右下角坐标(x2，y2)。ROI掩模M(i，j)可由式(1)表示[7]，其生成过程[7]如图2所示。

2.2 ROI编码方法
    GShift法和MaxShift法是两种最基本、最常用的ROI编码方法[8]，如图3所示。在GShift法中，选择一个位移因子S把BG位平面都下降S位，这样，ROI的最重要位平面就高于BG的所有位平面，ROI就可以优先编码。解码时，ROI就能获得较好的恢复。S越大，ROI相对BG的优先级越高，质量也就越高。当GShift法中的位移因子S增大到使得ROI位平面与BG位平面无重叠时，此时GShift法就变成了MaxShift法。

图3  两种ROI编码方法^[8]

3 改进方法
3.1 部分背景位平面位移(PBBShift)法
    某些情况下，观察者想在图像刚开始解码时了解一下图像的大概情况，这就需要一部分BG位平面置于与ROI位平面同等高的位平面上。根据GShift法，本文提出了PBBShift法，如图4所示，其中S1为BG的重要位平面，S2为BG剩余位平面的下移位数。PBBShift法将BG位平面分为两部分：重要位平面和剩余位平面。编码时，BG的重要位平面不位移，剩余位平面向下位移。解码时只需将BG的剩余位平面上移即可。由于该方法只需下移部分BG位平面，故称此方法为PBBShift法。

图4  PBBShift法

3.2 编码流程图
    相比GShift法的ROI编码过程，PBBShift法的ROI编码部分相对复杂些，它要将BG位平面分为两部分分别进行位移，具体的编码过程如图5所示。解码是编码的逆过程。
4 实验分析与结论

图5  PBBShift法编码过程

图6  Lena原图

    实验选取Lena图像(512×512，8 bit)，如图6所示，ROI定义在脸部，为矩形。实验采用MATLAB编程，将ROI部分嵌入到SPIHT算法中，先进行6级9/7小波变换，然后用PBCBShift法对位平面进行位移，其中S1=2，S2=2，最后得到编码数据流。图像的客观评价用峰值信噪比(PSNR)表示，单位为分贝(dB)，PSNR越大，质量越好。图7为PBBShift法下各区域的PSNR对比。图8为PBBShift法得到的主观视觉效果图。实验还将PBBShift法与No-Shift法、GShift法作比较，图9为3种方法得到的PSNR实验结果，其中，(a)为ROI的PSNR对比，(b)为BG的PSNR对比，(c)为全图的PSNR对比。由于选取的ROI的面积占整幅图像的比重小，所以全图的PSNR接近于BG的PSNR。

图7  PBBShift法各区域PSNR对比

    从图7可知，低码率下，ROI和BG的PSNR都比较小，相差不大；随着码率的增大，ROI的PSNR先快速增大，然后平稳增大，而BG的PSNR先缓慢增大，然后平稳增大。从图8看出，低码率下，ROI和BG都比较模糊，但能看出轮廓；随着码率的增大，ROI比BG获得更好的视觉效果，当码率增大到一定时，ROI和BG都很清楚。

图8  PBBShift法得到的主观视觉效果图

图9  3种算法得到的PSNR对比

    从图9(a)看出，对于ROI，低码率下，PBBShift法和No-Shift法得到的PSNR相差不大；随着码率的增大，PBBShift法的PSNR大于No-Shift法的PSNR,但是两者的PSNR都低于GShift法的PSNR。从图9(b)看出，对于BG，低码率下，PBBShift法和No-Shift法得到的PSNR相差不大；随着码率的增大，PBBShift法的PSNR大于No-Shift法的PSNR,但是两者的PSNR都高于GShift法的PSNR。
    从上面几组实验，得出以下结论：
    (1)本文提出的方法先解码ROI系数和重要的BG系数，后解码剩余的BG系数。运用该方法可先了解图像的大致内容，继续解码时，ROI将比BG获得更好的视觉效果。
    (2)本文提出的方法介于GShift法和No-Shift法之间。要使BG在低码率下能较清楚地显示，只需增大S1的值，此时本文方法就接近No-Shift法。要使ROI与BG有更大的视觉对比度，只需增大S2的值，此时本文方法就接近GShift法。
5 总结
    ROI编码技术是静态图像压缩标准支持的一种新技术，该技术为图像的高性能压缩提供了很好的解决方案。本文在分析GShift法的基础上，提出了一种改进的ROI编码方法，即PBBShift法。本文的创新点在于，该方法可以使观察者先了解图像的大致情况，如果是需要的图像就继续传输，ROI将比BG获得更好的视觉效果，如果不是需要的图像就停止传输，节省等待时间。实验证明，该方法是有效的。这种改进的ROI编码技术将在未来图像压缩领域发挥重大的作用。
参考文献
[1] Wang Zhou，BOVIK A C.Bitplane-by-Bitplane shift (BbBShift)-a suggestion for JPEG2000 region of interest image coding[J].IEEE Signal Processing Letters，2002，9(5)：160-162.
[2] Liu Lijie，Fan Guoliang.A new JPEG2000 region of interest image coding method：partial significant bitplanes shift[J].IEEE Signal Processing Letters，2003，10(2)：35-38.
[3] 梁燕.基于小波变换的序列图像感兴趣区域编码[D].天津：天津大学，2005.
[4] 牛德智，陈长兴，王曙钊，等.一种基于EZW改进算法的图像压缩方法研究[J].电子技术应用，2010，36(12)：128-131.
[5] JAIN V，JAIN N，PARIKH A.Comparative analysis of image compression using image interpolation and SPIHT encoding[C].Engineering and Systems(SCES)，2012：1-6.
[6] 陈秀梅，王伟，汤敏.基于Curvelet变换和SPIHT算法的医学图像感兴趣区域压缩[J].中国医学影像学杂志，2014，22(10)：786-792.
[7] 小野定康，铃木纯司.JPEG2000技术[M].北京：科学出版社，2004.
[8] 袁建亮，朱远平.基于JPEG2000的感兴趣区域压缩编码算法[J].天津师范大学学报(自然科学版)，2014，34(1)：42-46.