一种图像数据压缩方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种图像数据压缩方法、装置、存储介质和电子设备，所述方法包括：获取待压缩图像数据，待压缩图像数据包括多个初始维度的待压缩子数据，确定每个待压缩子数据对应的维度转换参数，基于每个待压缩子数据对应的维度转换参数，对每个待压缩子数据进行维度转换，得到多个维度转换后子数据，将多个维度转换后子数据、与每个待压缩子数据对应的维度转换参数进行融合，得到待压缩图像数据对应的图像特征数据，基于多个维度转换后子数据，对图像特征数据进行特征压缩，得到待压缩图像数据对应的压缩后图像数据。该方案可以提升图像数据压缩的效率。

An image data compression method, device, storage medium and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
一种图像数据压缩方法、装置、存储介质和电子设备
本申请涉及计算机
，具体涉及一种图像数据压缩方法、装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
随着图像与视频处理技术、网络技术、以及自动控制技术的发展，视频监控系统的应用越来越广泛。然而在视频监控系统中，通常会产生数据量或者维度很大的图像、视频等数据，由于处理这些大数据需要消耗很长的时间，并且需要昂贵的硬件处理设备，因此通常交由中心处理单元进行数据处理。其中，不同硬件或者物理地址之间传输图像数据给中心处理单元，需要占据很大的带宽，消耗许多时间、以及电量。图像压缩技术可以在图像数据传输给中心处理单元的过程中，减少传输带宽的压力，让数据传输的更快速。然而现有技术中图像压缩技术的效率较低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图像数据压缩方法、装置、存储介质和电子设备，可以提升图像数据压缩的灵活性。本申请实施例提供一种图像数据压缩方法，包括：获取待压缩图像数据，所述待压缩图像数据包括多个初始维度的待压缩子数据；确定每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数；基于每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数，对每个所述待压缩子数据进行维度转换，得到多个维度转换后子数据；将所述多个维度转换后子数据、与每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数进行融合，得到所述待压缩图像数据对应的图像特征数据；基于所述多个维度转换后子数据，对所述图像特征数据进行特征压缩，得到所述待压缩图像数据对应的压缩后图像数据。相应的，本申请实施例还提供一种图像数据压缩装置，包括：获取模块，用于获取待压缩图像数据，所述待压缩图像数据包括多个初始维度的待压缩子数据；确定模块，用于确定每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数；维度转换模块，用于基于每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数，对每个所述待压缩子数据进行维度转换，得到多个维度转换后子数据；融合模块，用于将所述多个维度转换后子数据、与每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数进行融合，得到所述待压缩图像数据对应的图像特征数据；压缩模块，用于基于所述多个维度转换后子数据，对所述图像特征数据进行特征压缩，得到所述待压缩图像数据对应的压缩后图像数据。可选的，在一些实施例中，所述确定模块可以包括抽样子模块和构建子模块，如下：抽样子模块，用于对每个所述待压缩子数据进行抽样，得到每个所述待压缩子数据对应的抽样概率分布；构建子模块，用于基于所述待压缩子数据对应的抽样概率分布，构建每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数。则此时，所述抽样子模块，具体可以用于对每个所述待压缩子数据进行第一类型抽样，得到每个所述待压缩子数据对应的第一抽样概率分布，对每个所述待压缩子数据进行第二类型抽样，得到每个所述待压缩子数据对应的第二抽样概率分布，基于所述第一抽样概率分布、以及所述第二抽样概率分布，确定每个所述待压缩子数据对应的抽样概率分布。则此时，所述构建子模块，具体可以用于确定维度转换后需要得到的目标维度，基于所述待压缩子数据对应的抽样概率分布、以及所述目标维度，构建每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数。则此时，所述融合模块，具体可以用于将每个所述待压缩子数据对应的维度转换后子数据、与每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数进行融合，得到每个所述待压缩子数据对应的图像特征子数据，基于每个所述待压缩子数据对应的图像特征子数据，确定所述待压缩图像数据对应的图像特征数据。可选的，在一些实施例中，所述压缩模块可以包括第一分解子模块和压缩子模块，如下：第一分解子模块，用于对所述图像特征数据进行特征分解，得到所述图像特征数据对应的目标特征分解后数据；压缩子模块，用于基于所述多个维度转换后子数据，对所述目标特征分解后数据进行特征压缩，得到所述待压缩图像数据对应的压缩后图像数据。可选的，在一些实施例中，所述第一分解子模块可以包括第二分解子模块和确定子模块，如下：第二分解子模块，用于对所述图像特征数据进行特征分解，得到多个特征分解后数据；确定子模块，用于基于所述多个特征分解后数据，确定所述图像特征数据对应的目标特征分解后数据。则此时，所述确定子模块，具体可以用于从所述多个特征分解后数据中确定待处理特征数据，对所述待处理特征数据进行矩阵分割，得到矩阵分割结果，基于所述矩阵分割结果，确定所述图像特征数据对应的目标特征分解后数据。此外，本申请实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例提供的任一种图像数据压缩方法中的步骤。此外，本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本申请实施例提供的任一种图像数据压缩方法中的步骤。本申请实施例可以获取待压缩图像数据，待压缩图像数据包括多个初始维度的待压缩子数据，确定每个待压缩子数据对应的维度转换参数，基于每个待压缩子数据对应的维度转换参数，对每个待压缩子数据进行维度转换，得到多个维度转换后子数据，将多个维度转换后子数据、与每个待压缩子数据对应的维度转换参数进行融合，得到待压缩图像数据对应的图像特征数据，基于多个维度转换后子数据，对图像特征数据进行特征压缩，得到待压缩图像数据对应的压缩后图像数据。该方案提升图像数据压缩的效率。附图说明为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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是本申请实施例提供的图像数据压缩系统的场景示意图；图2是本申请实施例提供的图像数据压缩方法的第一流程图；图3是本申请实施例提供的图像数据压缩方法的第二流程图；图4是本申请实施例提供的图像数据压缩方法的第三流程图；图5是本申请实施例提供的二阶矩阵的计算示意图；图6是本申请实施例提供的数据传输示意图；图7是本申请实施例提供的图像数据压缩装置的结构示意图；图8是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本申请的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本申请具体实施例，其不应被视为限制本申请未在此详述的其它具体实施例。在以下的说明中，本申请的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像数据压缩方法，其特征在于，包括：/n获取待压缩图像数据，所述待压缩图像数据包括多个初始维度的待压缩子数据；/n确定每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数；/n基于每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数，对每个所述待压缩子数据进行维度转换，得到多个维度转换后子数据；/n将所述多个维度转换后子数据、与每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数进行融合，得到所述待压缩图像数据对应的图像特征数据；/n基于所述多个维度转换后子数据，对所述图像特征数据进行特征压缩，得到所述待压缩图像数据对应的压缩后图像数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像数据压缩方法，其特征在于，包括：
获取待压缩图像数据，所述待压缩图像数据包括多个初始维度的待压缩子数据；
确定每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数；
基于每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数，对每个所述待压缩子数据进行维度转换，得到多个维度转换后子数据；
将所述多个维度转换后子数据、与每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数进行融合，得到所述待压缩图像数据对应的图像特征数据；
基于所述多个维度转换后子数据，对所述图像特征数据进行特征压缩，得到所述待压缩图像数据对应的压缩后图像数据。


2.根据权利要求1所述的图像数据压缩方法，其特征在于，确定每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数，包括：
对每个所述待压缩子数据进行抽样，得到每个所述待压缩子数据对应的抽样概率分布；
基于所述待压缩子数据对应的抽样概率分布，构建每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数。


3.根据权利要求2所述的图像数据压缩方法，其特征在于，对每个所述待压缩子数据进行抽样，得到每个所述待压缩子数据对应的抽样概率分布，包括：
对每个所述待压缩子数据进行第一类型抽样，得到每个所述待压缩子数据对应的第一抽样概率分布；
对每个所述待压缩子数据进行第二类型抽样，得到每个所述待压缩子数据对应的第二抽样概率分布；
基于所述第一抽样概率分布、以及所述第二抽样概率分布，确定每个所述待压缩子数据对应的抽样概率分布。


4.根据权利要求2所述的图像数据压缩方法，其特征在于，基于所述待压缩子数据对应的抽样概率分布，构建每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数，包括：
确定维度转换后需要得到的目标维度；
基于所述待压缩子数据对应的抽样概率分布、以及所述目标维度，构建每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数。


5.根据权利要求1所述的图像数据压缩方法，其特征在于，将所述多个维度转换后子数据、与每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数进行融合，得到所述待压缩图像数据对应的图像特征数据，包括：
将每个所述待压缩子数据对应的维度转换后子数据、与每个所述待压缩子数据对应的维度转换参数进行融合，得到每个所述待压缩子数据对应的图像特征子数据；
基于每个所述待压缩子数据对应的图像特征子数据，确定所述待压缩图像数据对应的图像特...

【专利技术属性】
技术研发人员：李嘉麟，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44