图像压缩方法和装置制造方法及图纸

本申请提供一种图像压缩的方法，包括：采用至少一个质量参数的测试值，以压缩算法将原图像压缩为测试图像；根据测试图像的视觉质量分数、对应的质量参数测试值，基于高斯函数确定视觉质量分数的预置目标值对应的质量参数目标值；所述视觉质量分数用来衡量压缩后图像的视觉效果；所述高斯函数由视觉质量分数与质量参数的关系拟合得到；采用质量参数目标值，以所述压缩算法对所述原图像进行压缩。本申请的技术方案能够针对具体的图像选择适合该图像的压缩质量参数，以使压缩后的图像具有一定的视觉效果，在保证图片质量的前提下达到了尽可能高的压缩率，提高了压缩效果。

【技术实现步骤摘要】
图像压缩方法和装置
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像压缩方法和装置。
技术介绍
随着多媒体技术和通信技术的发展，数字图像以其直观、形象的表现效果在信息交流中得到越来越广泛的应用。由于图像的数据量往往比较大，为了便于图像的传输和存储，通常采用各种图像压缩算法来减少图像文件的大小。压缩算法在降低图像文件规模的同时，也降低了图像的质量。现有技术中，在传输和/或存储图像前，通常采用同样参数的压缩算法对所有的图像进行压缩，但压缩后图像文件的大小和图像本身的高频分量、相近颜色的图块多少等因素相关。在图像质量方面，相同分辨率的图像在经过这样压缩后，用人眼观察的图像质量可能存在一定的、甚至较大的差异；而对分辨率区别较大的两个图像而言，采用同样参数的压缩算法压缩后，分辨率较高的图像可能还太大，但分辨率较低的图可能已然模糊不清。对图像的来源较为复杂的情况，如手机上的图像可能是高分辨率的照片，也可能是他人传过来的低分辨率图片的应用场景，这种的压缩方式要么降低压缩率保证图像质量，要么牺牲图像质量保证压缩率，难以达到好的压缩效果。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种图像压缩的方法，包括：采用至少一个质量参数的测试值，以压缩算法将原图像压缩为测试图像；根据测试图像的视觉质量分数、对应的质量参数测试值，基于高斯函数确定视觉质量分数的预置目标值对应的质量参数目标值；所述视觉质量分数用来衡量压缩后图像的视觉效果；所述高斯函数由视觉质量分数与质量参数的关系拟合得到；采用质量参数目标值，以所述压缩算法对所述原图像进行压缩。本申请还提供了一种图像压缩的装置，包括：测试图像单元，用于采用至少一个质量参数的测试值，以压缩算法将原图像压缩为测试图像；质量参数目标值单元，用于根据测试图像的视觉质量分数、对应的质量参数测试值，基于高斯函数确定视觉质量分数的预置目标值对应的质量参数目标值；所述视觉质量分数用来衡量压缩后图像的视觉效果；所述高斯函数由视觉质量分数与质量参数的关系拟合得到；压缩单元，用于采用质量参数目标值，以所述压缩算法对所述原图像进行压缩。由以上技术方案可见，本申请的实施例中，以高斯函数拟合压缩图像的视觉效果与压缩算法所采用的质量参数的映射关系，基于能够确定高斯函数参数的质量参数测试值、对应的测试图像的视觉质量分数，得到视觉质量参数的预置目标值对应的质量参数目标值，并采用质量参数目标值对原图像进行压缩，从而能够针对具体的图像选择适合该图像的压缩质量参数，以使压缩后的图像具有一定的视觉效果，在保证图片质量的前提下达到了尽可能高的压缩率，提高了压缩效果。附图说明图1是本申请一个例子中压缩块之间像素的相邻关系示意图；图2是本申请一个例子中实际的视觉质量分数与质量参数的关系曲线、与拟合的高斯函数曲线的对比示意图；图3是本申请实施例中一种图像压缩方法的流程图；图4是终端或服务器的一种硬件结构图；图5是本申请实施例中一种图像压缩装置的逻辑结构图。具体实施方式各种图像压缩算法通常采用质量参数来控制对图像的压缩程度。以JPEG(JointPhotographicExpertsGroup，联合图像专家小组)压缩算法中的质量因子为例，JPEG使用量化和无损压缩编码相结合的方式来去除图像中冗余信息，通过质量因子，JPEG可以控制量化步长，产生不同质量和大小的压缩图像。在采用同样的质量参数对不同图像进行压缩时，压缩图像的大小和质量往往会因图像中纹理清晰与模糊、颜色变化明显与接近等因素的不同而有一定区别。因此，如果想要在压缩图像达到一定视觉效果的前提下尽可能的提高压缩率，关键在于针对某个特定的图像，选择适合该图像的压缩质量参数。本申请的实施例中，采用视觉质量分数来衡量压缩后图像的视觉效果。视觉质量分数可以由一个到若干个反映视觉效果的指标生成，根据实际应用场景的需要，可以采用各种现有技术中图像质量的评价指标，也可以采用自定义的图像质量评价指标来生成视觉质量分数。例如，可以选择反映压缩图像视觉连续性的指标、和反映压缩图像清晰程度的指标来生成视觉质量分数。生成视觉质量分数的具体算法也可以根据应用场景来确定，例如，可以将几个选定指标的乘积作为视觉质量分数，也可以将选定指标的指数加权乘积作为视觉质量分数。对于诸如JPEG、BPG(BetterPortableGraphics，更好的便携图形)、WEBP(一种同时提供了有损压缩与无损压缩的图片文件格式)等分块压缩算法，可以根据压缩图像相对于原图像的变化程度、各压缩块之间的跳变程度和压缩块内部的变化程度来确定视觉质量分数。换言之，视觉质量分数可以由反映压缩图像相对于原图像的变化程度的指标(设为SPWD)、反映各压缩块之间的跳变程度的指标(设为SAAE)和反映压缩块内部的变化程度的指标(设为STD)来生成。其中，SPWD体现了原图像和压缩图像的全局性的差异变化，当两张图的全局性差异大到一定程度后，会明显影响压缩图像的视觉效果；分块压缩算法在压缩过程中可能会造成压缩块之间的“断纹”现象(即属于不同压缩块的相邻像素的突变现象)，造成压缩图像的视觉效果变差，SAAE即用来体现压缩块边缘信息的变化；当压缩质量参数过低的时候，压缩块内部会出现模糊的情况，使得压缩图像看起来不清晰，STD采用原图像中的压缩块与压缩图像中的压缩块进行内部纹理比较来体现变化的程度。上述三个指标反应了图像的全局感知、局部边缘感知和局部纹理感知，很好的反应了人对图像的综合视觉感知。类似的，这三种指标可以采用现有技术中已有的反映同样内容的图像质量指标，也可以自行定义，以下分别给出这三种指标的一个具体的例子。对反映压缩图像相对于原图像的变化程度的指标SPWD，可以基于现有技术中的PSNR(PeakSignaltoNoiseRatio，峰值信噪比)指标，采用预先设定的信噪比阈值THRPSNR对PSNR进行归一化处理后，得到SPWD。PSNR体现了原图像与压缩图像之间的均方误差，一种具体的计算方法为：用原图像中每个像素减去压缩图像中对应的每个像素得到差值ID，差值可以是每个像素灰度值的差值，也可以是RGB(Red,Green,Blue，红绿蓝)值的差值。假设M、N分别为以像素点为单位的图像宽度和高度，MAXI为所有像素中差值ID的最大值，则PSNR可以由式1计算得出：式1按照式2，采用信噪比阈值THRPSNR对PSNR进行归一化处理，得到SPWD：式2反映各压缩块之间的跳变程度的指标SAAE的一种计算方法是：属于不同压缩块的相邻像素点对的块间连续性比值不超过连续性阈值THRAAE的点对个数，占所有属于不同压缩块的相邻像素点对个数的比例；其中，块间连续性比值为：属于不同压缩块的横向或纵向相邻像素点对之间的差异、与该点对的两个像素点和在各自压缩块内同向相邻像素的差异之和的比值。以JPEG分块压缩算法为例，JPEG压缩量化编码的时候将图像分成8*8的小块来进行。假设压缩块A、压缩块B、压缩块C和压缩块D是一个压缩图像中的部分压缩块，每个压缩块都包括8*8的像素。例如，压缩块A中的像素包括：A11，A12到A18；A21，A22到A28；直到A81，A82到A88共64个像素。压缩块A、B、C、D其间的相邻关系如图1所示。属于压缩块A的像素A本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像压缩的方法，其特征在于，包括：采用至少一个质量参数的测试值，以压缩算法将原图像压缩为测试图像；根据测试图像的视觉质量分数、对应的质量参数测试值，基于高斯函数确定视觉质量分数的预置目标值对应的质量参数目标值；所述视觉质量分数用来衡量压缩后图像的视觉效果；所述高斯函数由视觉质量分数与质量参数的关系拟合得到；采用质量参数目标值，以所述压缩算法对所述原图像进行压缩。

【技术特征摘要】
1.一种图像压缩的方法，其特征在于，包括：采用至少一个质量参数的测试值，以压缩算法将原图像压缩为测试图像；根据测试图像的视觉质量分数、对应的质量参数测试值，基于高斯函数确定视觉质量分数的预置目标值对应的质量参数目标值；所述视觉质量分数用来衡量压缩后图像的视觉效果；所述高斯函数由视觉质量分数与质量参数的关系拟合得到；采用质量参数目标值，以所述压缩算法对所述原图像进行压缩。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压缩算法包括：分块压缩算法；所述视觉质量分数根据反映压缩图像相对于原图像的变化程度的指标、反映各压缩块之间的跳变程度的指标和反映压缩块内部的变化程度的指标来生成。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述反映压缩图像相对于原图像的变化程度的指标包括：利用信噪比阈值对测试图像的峰值信噪比PSNR进行归一化处理后所得的值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述反映各压缩块之间的跳变程度的指标包括：属于不同压缩块的相邻像素点对的块间连续性比值不超过连续性阈值的点对个数，占所有属于不同压缩块的相邻像素点对个数的比例；所述块间连续性比值为：属于不同压缩块的横向或纵向相邻像素点对之间的差异、与所述点对的两个像素点和在各自压缩块内同向相邻像素的差异之和的比值。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述反映压缩块内部的变化程度的指标包括：原图像块内变化平均值与压缩图像块内变化平均值的比值在块内变化下限阈值和块内变化上限阈值之间的压缩块，占所有压缩块的比例；所述块内变化平均值为：压缩块中每个像素与所有像素均值的差异加总后，与压缩块中像素个数的比值。6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述高斯函数为：其中，Q(s)为质量参数；s为视觉质量分数；μ为设定值；k和σ的值与测试图像的视觉质量分数、对应的质量参数测试值相关。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据测试图像的视觉质量分数、对应的质量参数测试值，基于高斯函数确定视觉质量分数的预置目标值对应的质量参数目标值，包括：根据原图像的视觉质量分数s1及对应于s1的质量参数Q(s1)、一个测试图像的视觉质量分数s2及及对应于s2的质量参数Q(s2)，根据下式得到视觉质量参数的预置目标值st对应的质量参数目标值Q(st)：

【专利技术属性】
技术研发人员：丁威，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY