JPEG LS算法局部梯度值计算原理

JPEG LS算法

局部梯度值计算

在完成因果模板构建后，就要对当前待编码元素的局部梯度值进行计算。

局部梯度值的计算公式如下所示：

局部梯度值D1,D2,D3表示的是当前待编码元素的邻近元素的活动水平，比如平滑性，边界性等。

局部梯度值D1,D2,D3的值也决定了当前待编码元素是进入游程编码模式还是进入正常编码模式

当D1,D2,D3的绝对值都小于等于NEAR的时候，当前待编码元素和邻近元素构成平坦区域，进入游程编码模式

当D1,D2,D3的绝对值都大于NEAR的时候，当前待编码元素和邻近元素构成非平坦区域，进入正常编码模式

这样通过局部梯度值的计算就可以决定当前待编码元素进入哪一种编码模式了

局部梯度值量化

如果同一个上下文中对少量元素进行编码，通常无法获得足够的上下文编码信息。但是如果对大量元素进行编码又会带来存储空间变大的问题。因此要对局部梯度值进行量化处理。

JPEG-LS算法中局部梯度值的量化公式如下：

局部梯度值被量化为9个整数，有效的减少了上下文参数的数量。

其中T1,T2,T3为量化的阈值，在8bit灰度图像进行无损压缩的时候三个的取值分别为

T1: 3

T2: 7

T3: 21

审核编辑：黄飞