一种图像压缩方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种图像压缩方法及装置，所述方法包括：对图像进行分片；对所述每一分片，计算其最小包络矩形；对所述每一分片，根据所述最小包络矩形计算对应的mask矩阵；对所述每一分片，对所述mask矩阵进行采样编码；对所述每一分片，根据所述mask矩阵和所述采样编码进行压缩；根据所有分片的压缩结果得到所述图像的第一压缩结果，能够有效地表征非线性特征，并提升图像的压缩率。

An Image Compression Method and Device

The embodiment of the present invention provides an image compression method and device, which includes: dividing the image; calculating the minimum envelope rectangle for each divide; calculating the corresponding mask matrix for each divide according to the minimum envelope rectangle; sampling and coding the mask matrix for each divide; and sampling and coding the mask matrix for each divide according to the mask. The matrix and the sampling coding are compressed, and the first compression result of the image is obtained according to the compression result of all the slices, which can effectively represent the non-linear characteristics and improve the compression rate of the image.

【技术实现步骤摘要】
一种图像压缩方法及装置
本专利技术涉及图像压缩领域，特别涉及一种图像压缩方法。
技术介绍
目前的图像编码都是基于宏块的，这样会有比较明显的边界效应，像webp,bpg，是基于预测和宏块编码的，无法表征非线性的部分。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术实施例提供了一种图像压缩方法。根据本专利技术的第一方面，提供了一种图像压缩方法，所述方法包括：对图像进行分片；对所述每一分片，计算其最小包络矩形；对所述每一分片，根据所述最小包络矩形计算对应的mask矩阵；对所述每一分片，对所述mask矩阵进行采样编码；对所述每一分片，根据所述mask矩阵和所述采样编码进行压缩；根据所有分片的压缩结果得到所述图像的第一压缩结果。根据本专利技术的第二方面，提供了一种图像压缩装置，包括：分片单元，用于对图像进行分片；最小包络矩形计算单元，用于对所述每一分片，计算其最小包络矩形；mask矩阵计算单元，用于对所述每一分片，根据所述最小包络矩形计算对应的mask矩阵；采样单元，用于对所述每一分片，对所述mask矩阵进行采样编码；第一压缩单元，用于对所述每一分片，根据所述mask矩阵和所述采样编码进行压缩；第一合并单元，用于根据所有分片的压缩结果得到所述图像的第一压缩结果。本专利技术实施例提供一种对图像进行分片并对每片的形状进行压缩的方法，能够有效地表征非线性特征，并提升图像的压缩率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的方法流程图；图2是本专利技术实施例提供的方法流程图；图3是本专利技术实施例提供的装置示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一本专利技术实施例提供了一种图像压缩方法，如图1所示，所述方法包括：步骤102，对图像进行分片。可以采用任意方式对图像进行分片，例如通过深度学习方法进行分片，或者通过SLIC算法进行分片，本专利技术实施例对具体的分片方法不加限定。步骤104，对所述每一分片，计算其最小包络矩形。具体的，包括：获取所述分片中的每个像素点的坐标值(x，y)；获取所有横坐标中的最大值xmax和最小值xmin；获取所有纵坐标中的最大值ymax和最小值ymin；由(xmax，ymax)、(xmax，ymin)、(xmin，ymax)、(xmin，ymin)四点所组成的矩形就是所述分片的最小包络矩形。步骤106，对所述每一分片，根据所述最小包络矩形计算对应的mask矩阵。具体的，对于所述最小包络矩形中的每一像素，如果该像素的取值不为空，则所述mask矩阵中与该像素对应的值为1，否则，所述mask矩阵中与该像素对应的值为0。步骤108，对所述每一分片，对所述mask矩阵进行采样编码。具体的，通过采样建立所述mask矩阵的图像金字塔，直到所述图像金字塔的顶层只有1个像素为止。图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。本专利技术实施例中采用逐级采样，直到所述图像金字塔的顶层只有1个像素为止。示例性的，假设原始图像的分辨率为512×512，对其进行第一次采样后得到分辨率为256×256的图像，再次采样后得到分辨率为128×128的图像，再次采样后得到分辨率为64×64的图像，再次采样后得到分辨率为32×32的图像，再次采样后得到分辨率为16×16的图像，再次采样后得到分辨率为8×8的图像，再次采样后得到分辨率为4×4的图像，再次采样后得到分辨率为2×2的图像，再次采样后最终得到分辨率为1×1的图像，即图像金字塔顶层的只有1个像素的图像。步骤110，对所述每一分片，根据所述mask矩阵和所述采样编码进行压缩。具体的，对于每个图像金字塔，处理方法如下：首先，从所述图像金字塔的最顶层开始，通过该层对图像金字塔的下一层进行预测，得到预测结果。具体的，使用该层的像素值对图像金字塔的下一层的像素进行填充，得到所述预测结果。示例性的，假设最顶层的1×1的像素取值为1，则通过填充得到的下一层2×2像素图像的预测结果为：其次，根据所述预测结果与所述mask矩阵进行对比，得到比对结果。具体的，将所述预测结果与所述mask矩阵中对应的像素位置的值进行比较，示例性的假设上述2×2像素图像对应的mask矩阵取值为：则将(1)与(2)进行比较，得到的对比结果为1110(此处以1代表真，以0代表假)。再次，根据所述mask矩阵对所述预测结果进行修正，得到修正后的预测结果：最后，根据所述修正后的预测结果(3)，采用上述方法对图像金字塔的下一层进行预测和比较，得到对比结果和修正后的预测结果，如此循环，直至所述图像金字塔的最底层。最终，根据所述图像金字塔的顶层与其他每一层的比对结果得到所述图像金字塔对应的通道的二进制编码串。对所述二进制编码串进行压缩。示例性的，可以采用算术编码的方式对所述二进制编码串进行压缩，本专利技术实施例对具体的压缩方法不加限定。步骤112，根据所有分片的压缩结果得到所述图像的第一压缩结果。具体的，合并所有分片的压缩结果，得到所述图像的第一压缩结果。本专利技术实施例对具体的合并方法不加限制。进一步地，在步骤102之后，还包括：对所述每一分片的每个颜色通道进行压缩。具体的，所述颜色通道包括：RGB通道或者YUV通道，如果该图像的颜色空间为RGB颜色空间，则该图像的三个通道分别为R、G、B通道，如果该图像的颜色空间为YUV颜色空间，则该图像的三个通道分别为Y、U、V通道。合并所有分片的所有颜色通道的压缩结果，得到所述图像的第二压缩结果。将所述第一压缩结果和所述第二压缩结果合并为所述图像的压缩结果。本专利技术实施例提供一种对图像进行分片并对每片的形状进行压缩的方法，能够有效地表征非线性特征，并提升图像的压缩率。实施例二本专利技术实施例提供了一种图像压缩方法，如图1所示，所述方法包括：步骤102，对图像进行分片。可以采用任意方式对图像进行分片，例如通过深度学习方法进行分片，或者通过SLIC算法进行分片，本专利技术实施例对具体的分片方法不加限定。步骤104，对所述每一分片，计算其最小包络矩形。具体的，包括：获取所述分片中的每个像素点的坐标值(x，y)；获取所有横坐标中的最大值xmax和最小值xmin；获取所有纵坐标中的最大值ymax和最小值ymin；由(xmax，ymax)、(xmax，ymin)、(xmin，ymax)、(xmin，ymin)四点所组成的矩形就是所述分片的最小包络矩形。步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像压缩方法，其特征在于，所述方法包括：对图像进行分片；对所述每一分片，计算其最小包络矩形；对所述每一分片，根据所述最小包络矩形计算对应的mask矩阵；对所述每一分片，对所述mask矩阵进行采样编码；对所述每一分片，根据所述mask矩阵和所述采样编码进行压缩；根据所有分片的压缩结果得到所述图像的第一压缩结果。

【技术特征摘要】
1.一种图像压缩方法，其特征在于，所述方法包括：对图像进行分片；对所述每一分片，计算其最小包络矩形；对所述每一分片，根据所述最小包络矩形计算对应的mask矩阵；对所述每一分片，对所述mask矩阵进行采样编码；对所述每一分片，根据所述mask矩阵和所述采样编码进行压缩；根据所有分片的压缩结果得到所述图像的第一压缩结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最小包络矩形计算对应的mask矩阵包括：对于所述最小包络矩形中的每一像素，如果该像素的取值不为空，则所述mask矩阵中与该像素对应的值为1，否则，所述mask矩阵中与该像素对应的值为0。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述mask矩阵进行采样编码包括：通过采样建立所述mask的图像金字塔，直到所述图像金字塔的顶层只有1个像素为止。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述mask矩阵和所述采样编码进行压缩包括：从所述图像金字塔的最顶层开始，通过该层对图像金字塔的下一层进行预测，得到预测结果；根据所述预测结果与所述mask矩阵进行对比，得到比对结果；根据所述mask矩阵对所述预测结果进行修正，得到修正后的预测结果；根据所述修正后的预测结果迭代地对图像金字塔的下一层进行预测和比较，得到对比结果和修正后的预测结果，直至所述图像金字塔的最底层；根据所述图像金字塔的顶层与其他每一层的比对结果得到所述图像金字塔对应的mask矩阵的二进制编码串；对所述二进制编码串进行压缩。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：武俊敏，刘骏，
申请(专利权)人：合肥图鸭信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32