Lossless Recompression of JPEG Images Using Transform Domain Intra Prediction
简介
\(\quad\)JPEG图像编码格式由于其简单高效在各种设备和网站上被广泛使用，但JPEG与性能与最先进的编码方法相差甚远。如果能对这些JPEG图像再压缩,将会缩减储存成本。
该文章提出了一张变换域内预测的JPEG图像无损再压缩混合编码框架，框架包括：块划分和内预测、变换、量化以及熵编码。实验结果表明，LLJPEG在Kodak和DIV 2K数据集上的存储空间分别减少了29.43%和26.40%，且对JPEG图像没有任何损失，同时保持了较低的解码复杂度
引入
有损JPEG压缩会导致信息的永久性丢失，在医学研究和刑事犯罪等领域，这是不可接受的。因此该文章关注于JEPG图像的无损再压缩，着力于减少JPEG文件中变换系数的冗余。
文章贡献
- 提出了一种利用变换域内预测对 JPEG 图像进行无损再压缩的混合编码框架（LLJPEG），包括块分割和内预测、变换和量化以及熵编码。
- 与 HEVC 或 VVC 在空间域减少块间冗余不同，LLJPEG 在变换域使用内部预测来减少块间冗余。
- 为提高性能，提出了一些新的内部预测编码工具，如 DC 模式的新决策和内部预测后的滤波。此外，还提出了两阶段内部预测模式决策，以降低编码复杂度。
- 重新设计了熵编码，包括变换残差的重组、跳过标志的编码和系数扫描顺序。
- 更重要的是，LLJPEG 显著提高了压缩性能，分别为柯达和 DIV2K 节省了 29.43% 和 26.40% 的存储空间。
对 DCT 系数残差进行编码比对原始 DCT 系数进行编码更有利于压缩
我们做了以下实验。首先，对于一个 8 × 8 块，有四种模式： 在内部预测中应用 HEVC 中的直流、平面、垂直和水平四种模式，得到四个预测块。然后，对预测块进行 DCT 和量化（基于从 JPEG 文件中提取的量化表），得到预测的 DCT 系数块。然后，从相应的原始系数中减去每个预测 DCT 系数块中的预测 DCT 系数，得到四个 DCT 系数残差块。最后，选出平方误差之和最小的 DCT 系数残差块。其分布如图 3 所示，。可以看出，DCT 系数残差的分布更集中在 0 处，更有利于压缩。
