一种对图片进行量化处理的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种对图片进行量化处理的方法及装置，属于图像编码领域。所述方法包括：对图片进行划分，得到所述图片包括的图像宏块；对所述图像宏块进行预测处理，得到所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据；根据所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据计算所述图像宏块的量化步长；根据所述量化步长和所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据，对所述图像宏块进行量化处理。所述装置包括：划分模块、预测模块、计算模块和量化模块。本发明专利技术能够减小量化粒度以及提高图片压缩比。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像编码领域，特别涉及一种对图片进行量化处理的方法及装置。
技术介绍
手机等终端都具有拍照功能，用户常常使用拍照功能拍摄图片，有时用户想将该图片分享给他人，于是用户将该图片上传到网络侧供他人下载并浏览。网络侧在接收到该图片时，对该图片进行预测、变换、量化和熵编码等处理以将该图片转换成不同分辨率大小的图片，以满足不同下载需求。目前对图片进行处理的过程为：对该图片进行预测处理得到残差图片，该残差图片由该图片包括的每个像素点的残差数据组成；根据预设的图像块位置信息，将该残差图片划分成四个图像块；对于任一个图像块，根据预设的该图像块的量化步长和该图像块包括的每个像素点的残差数据，对该图像块进行量化处理得到该图像块包括的每个像素点的量化值；根据每个图像块包括的像素点的量化值，对该图片进行熵编码得到压缩后的图像码流。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术至少存在以下问题：由于每个图像块的量化步长都是事先预设的，只能划分成四个连续的图像块，划分粒度大，导致量化粒度大，降低图片压缩比。
技术实现思路
为了减小量化粒度以及提高图片压缩比，本专利技术提供了一种对图片进行量化处理的方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对图片进行量化处理的方法，其特征在于，所述方法包括：对图片进行划分，得到所述图片包括的图像宏块；对所述图像宏块进行预测处理，得到所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据；根据所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据计算所述图像宏块的量化步长；根据所述量化步长和所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据，对所述图像宏块进行量化处理。

【技术特征摘要】
1.一种对图片进行量化处理的方法，其特征在于，所述方法包括：对图片进行划分，得到所述图片包括的图像宏块；对所述图像宏块进行预测处理，得到所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据；根据所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据计算所述图像宏块的量化步长；根据所述量化步长和所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据，对所述图像宏块进行量化处理。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据计算所述图像宏块的量化步长，包括：根据所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据，计算出所述图像宏块的宏块特征值；确定所述宏块特征值所在的特征值范围；获取所述特征值范围对应的量化步长作为所述图像宏块的量化步长。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据，计算出所述图像宏块的宏块特征值，包括：从所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据中统计出预设残差数据集合中包括的每个残差数据对应的像素点数目；根据所述预设残差数据集合中包括的每个残差数据对应的像素点数目，计算出所述图像宏块的宏块特征值。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像宏块进行预测处理，得到所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据，包括：采用多种预测模式分别对所述图像宏块进行预测处理，得到每种预测模式下所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据计算所述图像宏块的量化步长，包括：根据所述每种预测模式下所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据，分别计算出所述每种预测模式下所述图像宏块的宏块特征值；从所述每种预测模式下所述图像宏块的宏块特征值中选择最大的宏块特征值；确定所述最大的宏块特征值所在的特征值范围；获取所述特征值范围对应的量化步长作为所述图像宏块的量化步长。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述量化步长和所述图像宏块包括的每个像素点的残差数据，对所述图像宏块进行量化处理，包括：获取所述最大的宏块特征值对应的预测模式；根据所述量化步长和所述获取的预测模式下所述图像宏块包括的每个像素点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯守强，
申请(专利权)人：深圳市腾讯计算机系统有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44