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一种图像采集与压缩方法及装置制造方法及图纸

技术编号:13227968 阅读:89 留言:0更新日期:2016-05-13 11:28
本发明专利技术涉及图像采集与压缩方法,属于数字图像采集与处理领域,包括下述内容:一方面,通过下采样获取原始图像的缩略图数据;另一方面,对原始图像进行感知矩阵采样获得原始图像的压缩数据;按照预先设定的压缩比,依次把缩略图数据和通过压缩感知矩阵获取的压缩数据输出,形成用来传输或存储的码流;该码流经过存储和传输后,可以通过缩略图数据预览图像,结合缩略图数据和压缩感知矩阵所获取的压缩数据重构原始图像。本发明专利技术有效降低了传统图像压缩方法的复杂度;克服了基于常规压缩感知数据必须经过重建步骤才能回看图像的缺陷,并且利用缩略图数据作为约束条件有效地减小了图像重构解空间、提高了运算速度;降低了对网络传输压缩数据的要求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种数据采集与压缩方法及装置,特别涉及一种高效图像采集与压缩方法及装置,属于数字图像采集与处理

技术介绍
为了解决在处理图像海量数据时所需要面临的存储和传输的挑战,传统的方法通常是采用压缩技术,即通过实现一种对原始数字信号的精炼表达,减少原始数据对存储空间和传输带宽的限制。目前压缩技术大致分为两类:无损压缩和有损压缩。无损压缩顾名思义就是利用信号压缩后的精炼表达可以没有任何失真地恢复出原始数字信号;有损压缩则是利用信号压缩后的精炼表达可以大致地恢复出原始信号,恢复后信号与原始信号虽然有一定的误差,但误差在特定的应用中处于可接受的范围。很明显,无损压缩很吸引人,但是由于它所能提供的压缩比有限,往往不适用于需要大压缩比的场合。数据压缩技术几乎无处不在,例如,我们拍摄的图片,听的音乐,欣赏的视频,甚至在星载光学遥感领域,几乎所有的光电载荷均配有专门的数据压缩单元。变换域编码是一种较为流行的数据压缩方法,它通常把原始信号变换到某一个适当的变换域中,来挖据信号在该变换域中的稀疏性表达或可压缩的表达形式。这里的“稀疏性表达”是指,假设原始信号长度为N,在变换域中该信号只有K个非零的系数,并且K《N,利用这K个非零系数可以很好地表达原始输入信号。“可压缩的表达形式”是指原始信号可以很好地通过K个非零的系数来近似地表达。通过挖掘信号稀疏性表达的方式来实现信号的压缩,这种压缩方式被诸多的压缩标准所采纳,例如JPEG、JPEG2000、Η.264和MP3等。信号之所以能够被压缩是因为信号本身具有很大的冗余性,无论是声音信号还是图像信号都是如此。我们来回顾常规的压缩技术工作过程:首先实现模拟信号到数字信号的采样,其中含有大量的冗余数据,而后再通过变换域挖掘信号的稀疏性,最后通过压缩算法实现压缩。这个过程其实包含了巨大的浪费,首先采集大量的冗余数据,而后在压缩过程再把这些冗余数据去掉,那么为什么不一开始就丢弃那些冗余数据,直接采集有效的数据呢,这样不仅可以节省数据采集过程的成本,还能节省空间,这就引出了本专利采用的一个理论“压缩感知”。“压缩感知”的英文表述为Compressive sensing或者Compressed sensing亦或Compressive sampling,缩写为CS。单纯的“压缩”这个词,我们很容易理解,即把原来有冗余的数据剔除掉,形成更为节省内存空间的精炼数据;单纯的“感知”这个词也很容易理解,即信号采样(模拟信号变成数字信号的过程)。“压缩感知”这种直白的翻译在一开始不是很容易理解,但当我们了解其背后的理论后,就能慢慢理解它的本质,也就是把压缩和采样合二为一,即采样的过程也就是压缩的过程,经压缩感知采样后的数据本身就是压缩后的数据。压缩感知理论指出稀疏的或具有稀疏表达的有限维数的信号可以利用远少于奈奎斯特采样数量的线性、非自适应的测量值无失真地重建出来。针对一个信号x£RN,x中只包含K个非零值。假设我们通过一个感知矩阵获取了 M个线性测量值,即我们可以通过下面的数学模型描述这个采样过程y= X,其中是一个大小为M*N的矩阵,,即采样所得的测量值。矩阵表示一个降维的投影操作,把Rn映射到妒中,一般来说K〈M《 N,即矩阵的列数远多于行数,这种数学表示也就是对标准压缩感知框架的描述。该理论一经提出,在诸多领域例如信息论、信号/图像处理、医疗成像、射电天文、模式识别、光学/雷达成像、信道编码等引起广泛关注。虽然我们已知通过压缩感知方法可以很高效地完成对目标信号的采集与压缩,但是常规基于压缩感知获取的数据必须经过重建步骤才能恢复原始信号,而利用LI范数最小化的优化算法需要大量的计算,明显不适合手持设备,所以意味着基于压缩感知方法的相机与我们常规使用数码相机习惯相违背,因为无法实时通过回放检验拍摄效果。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决传统图像采集与压缩方法复杂低效、压缩感知方法与用户传统使用习惯相背的问题,提供一种高效的图像采集与压缩方法,直接采集缩略图数据和压缩数据,既满足了用户即时回看成像效果的需求,又能在用户需要查看原始图像细节的时候重建原始图像。本专利技术的目的通过以下技术方案实现: 一种图像采集与压缩方法,包括以下内容: 对图像阵列探测器获取的原始图像进行下采样获得原始图像的缩略图数据; 对图像阵列探测器获取的原始图像进行感知矩阵采样获得原始图像的压缩数据; 结合缩略图数据和压缩数据作为用于存储或传输的码流; 利用码流中的缩略图预览图像; 结合缩略图数据和压缩数据重构原始图像。作为优选,所述缩略图数据和所述压缩数据的字节个数可以灵活配置,在固定压缩比的前提下,缩略图数据的字节个数根据下采样倍数确定,固定压缩比所要求的码流中剩余的字节个数由压缩数据填充。作为优选,所述感知矩阵为满足或近似满足压缩感知理论中约束等距特性(restricted isometryproperty, RIP)的矩阵。作为优选,所述矩阵为噪声波变换矩阵(Noiselet transform matrix)、高斯矩阵(Gaussian matrix)、贝努利矩阵(Bernoulli matrix)、部分傅立叶变换矩阵(PartialFourier transform matrix)或部分哈达玛矩阵(Partial Hadamard matrix)。作为优选,为了进一步提高压缩比,在进行所述码流存储或传输前先对码流采用无损压缩编码进行编码。作为优选,所述无损压缩编码为哈夫曼编码(Huffmancoding)、算数编码(Arithmetic coding)、行程长度编码(Run- Length Encoding)或自适应字典编码(adaptive dict1nary encoding)ο作为优选,所述结合缩略图数据和经感知矩阵获取的压缩数据作为用于存储或传输的码流,其顺序为先存储或传输缩略图数据再存储或传输经感知矩阵获取的压缩数据。作为优选,所述结合缩略图数据和压缩数据重构原始图像,采用挖据原始图像在变换域中LI范数最小化的优化方法实现,并通过重构图像的下采样数据应该等于或近似等于接收端或存储端的缩略图数据作为约束条件,从而达到减小重构图像解空间的目的。—种图像采集与压缩装置,包括图像探测模块、下采样模块、压缩感知模块、压缩数据输出模块、图像重建模块;其中图像探测模块分别与下采样模块和压缩感知模块相连,下采样模块和压缩感知模块分别与压缩数据输出模块相连; 所述图像探测模块用于获取原始图像; 所述下采样模块用于对图像探测模块输出的原始图像阵列进行下采样获得缩略图数据; 所述压缩感知模块用于对图像探测模块输出的原始图像进行基于压缩感知理论的感知矩阵采样获得压缩数据; 所述压缩数据输出模块用于结合下采样模块输出的缩略图数据和压缩感知模块输出的压缩数据作为用于存储或传输的码流并输出; 所述图像重建模块用于根据缩略图数据和压缩数据重建原始图像。作为优选,所述压缩感知模块采用噪声波变换实现,所述图像重建模块采用挖据原始图像在变换域中LI范数最小化的优化方法实现。有益效果 本专利技术提供的高效图像采集与压缩方法,相比现有技术而言,一方面,把原始图像的下采样缩略图当作压缩数据;另本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种图像采集与压缩方法,其特征在于,包括以下内容:对图像阵列探测器获取的原始图像进行下采样获得原始图像的缩略图数据;对图像阵列探测器获取的原始图像进行感知矩阵采样获得原始图像的压缩数据;结合缩略图数据和压缩数据作为用于存储或传输的码流;利用码流中的缩略图预览图像;结合缩略图数据和压缩数据重构原始图像。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员:李峰郭毅李忠
申请(专利权)人:李峰
类型:发明
国别省市:北京;11

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