一种基于智能量化技术的低码率图像压缩方法技术

本发明专利技术提供了一种基于智能量化技术的低码率图像压缩方法，它是在低码率压缩的前提下，对于内部比较平滑的图像块，利用基于智能量化技术的方法进行编码，再结合插值技术进行重建，在控制编码失真的前提下，有效降低编码码率；同时，对于内部纹理比较复杂的图像块，采用传统的基于JPEG图像压缩标准的编码方法保证对这些图像块的高效编码。对具有不同纹理特征的图像块自适应地选择不同的编码策略，实现对整个图像的高效编码。与传统的JPEG图像压缩方法相比，本发明专利技术能够克服传统JPEG图像压缩方法中编码模式单一的缺点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像编码领域，主要涉及数字图像的压缩技术。
技术介绍
低码率图像压缩常应用于视频监控、视频电话、卫星遥感图像传输等场景中。伴随着无线通信网的广泛应用，人们对有限带宽下实时图像传输的要求越来越高，而高效的低码率图像压缩技术，可以满足低带宽条件下对图像进行实时传输的需求。图像压缩方法可以分为无损压缩和有损压缩两类，常用的压缩算法是通过变换、量化和熵编码等几种核心技术，实现对图像信号的有损压缩。而为了实现高效的低码率图像压缩，传统的方法是在现有的有损图像压缩框架下，以降低图像的压缩质量为代价，达到较低的编码码率。对于自然图像而言，图像内部一般由复杂纹理区域和平滑区域组成，对于纹理比较复杂的区域，采用传统的编码策略，无论对于高码率压缩还是低码率压缩的情况，都较为有效。而对于内部比较平滑的区域，可以在压缩过程中选择部分像素点进行高质量压缩，而对其余像素点进行低质量压缩，以控制编码的码率。在压缩编码完成后，用高质量压缩的像素点通过插值的方法可以实现整个平滑区域的重建。这样的编码策略不仅可以有效控制编码码率，而且在平滑区域内不会引起较大的编码失真，特别是在压缩率较高，即编码码率较低的情况下，对控制编码码率和编码失真度，会更为有效。因此，在编码码率较低的情况下对图像内部的不同区域采用不同的编码策略，将会极大提高编码效率。传统的图像压缩方法对图像内部不同区域采用相同的策略进行编码，无法根据图像的区域特征提高局部编码效率，因此造成整体编码效率低下，参见参考文献“JPEG(JointPhotographicExpertsGroup):ISO/IECIS10918–1/ITU-TRecommendationT.81,DigitalCompressionandCodingofContinuous-ToneStillImage,1993”。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于智能量化技术的低码率图像压缩方法，它是在低码率的编码环境下，让每个图像块通过率失真优化策略自适应地选择一种编码模式，从而有针对性地提高图像块的编码效率，实现低码率条件下对整个图像信号的高效压缩。与传统的JPEG图像压缩方法相比,本专利技术提供了低码率条件下的两种编码模式，能够克服传统JPEG图像压缩方法中编码模式单一的缺点。为了方便描述本专利技术的内容，首先做以下术语定义：定义1，传统的JPEG图像压缩标准中图像分块的方法传统的图像分块方法按照JPEG标准中对图像进行分块的方法，将原始图像划分为多个互不重叠的等尺寸图像块，具体描述过程参见“JPEG(JointPhotographicExpertsGroup):ISO/IECIS10918–1/ITU-TRecommendationT.81,DigitalCompressionandCodingofContinuous-ToneStillImage,1993”；定义2，传统的基于智能量化技术的图像压缩方法传统的基于智能量化技术的图像压缩方法可以根据需要对每个图像块内的部分像素点进行高质量的压缩，对剩余的像素点进行低质量的压缩。该方法将进行高质量压缩的像素点的坐标索引集合定义为Ω1，将进行低质量压缩的像素点的坐标索引集合定义为Ω2；并在变换域将变换系数分为两组分别进行普通量化和强制型量化，将进行普通量化的变换系数的坐标索引集合定义为Ψ1，将进行强制型量化的变换系数的坐标索引集合定义为Ψ2；同时，在传统的智能量化技术中提供了三种量化策略，即量化策略-1、量化策略-2和量化策略-3，作为量化时的选择。对于输入的图像块，该方法可以进行编码和解码，以及计算编码后图像的编码比特数；具体描述过程参见文献“Constrainedquantizationinthetransformdomainwithapplicationsinarbitrarily-shapedobjectcoding”；定义3，传统的基于JPEG编码标准的图像压缩方法传统的基于JPEG编码标准的图像压缩方法可以实现对图像的编码和解码，以及计算编码后图像的编码比特数；具体描述过程参见“JPEG(JointPhotographicExpertsGroup):ISO/IECIS10918–1/ITU-TRecommendationT.81,DigitalCompressionandCodingofContinuous-ToneStillImage,1993”；定义4，传统的双三次插值方法传统的双三次插值方法是二维空间中最常用的插值方法，在这种插值方法中，点(u,v)处的值可以通过它周围矩形网格中最近的十六个点的加权平均得到；具体描述过程参见文献“Cubicconvolutioninterpolationfordigitalimageprocessing”；定义5，传统的计算均方误差方法传统的计算均方误差方法针对两个大小均为m×n的二维输入信号X和按照下式计算它们之间的均方误差：定义6，传统的JPEG图像压缩标准中图像块合成图像的方法传统的图像块合成图像的方法是按照JPEG图像压缩标准中用图像块进行相互不重叠组合以合成完整图像的方法，具体描述过程参见“JPEG(JointPhotographicExpertsGroup):ISO/IECIS10918–1/ITU-TRecommendationT.81,DigitalCompressionandCodingofContinuous-ToneStillImage,1993”；本专利技术提供了一种基于智能量化技术的低码率图像压缩方法，它包括以下步骤：步骤1，图像的预处理将大小为W×H的图像,按照传统的JPEG图像压缩标准中图像分块的方法划分为N＝(W×H)/82个互不重叠的，大小为8×8的正方形图像块，记为B1，B2，…，Bi，…，BN，这里，W代表图像的宽度，H代表图像的高度，N代表图像划分后图像块的总个数，i代表图像块的索引，i∈{1，2，…，N本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于智能量化技术的低码率图像压缩方法，其特征是它包括以下步骤：步骤1，图像的预处理将大小为W×H的图像,按照传统的JPEG图像压缩标准中图像分块的方法划分为N＝(W×H)/82个互不重叠的，大小为8×8的正方形图像块，记为B1，B2，…，Bi，…，BN，这里，W代表图像的宽度，H代表图像的高度，N代表图像划分后图像块的总个数，i代表图像块的索引，i∈{1，2，…，N}；步骤2，索引矩阵的产生把64个自然数1，2，…，64按从小到大，从上到下的顺序逐列摆放，产生一个大小为8×8的索引矩阵，记为I：I中的元素记为I(x,y)(x和y都是自然数，并且1≤x≤8,1≤y≤8)，这里，x代表索引矩阵I内元素的横坐标，y代表索引矩阵I内元素的纵坐标；步骤3，基于智能量化技术的图像块编码参数设置首先，采用传统的基于智能量化技术的编码算法中提供的量化策略‑2；其次，定义传统的基于智能量化技术的编码算法中需要进行高质量压缩的像素点的坐标索引集合为定义传统的基于智能量化技术的编码算法中需要进行低质量压缩的像素点的坐标索引集合为这里，是一个1×32的行向量，即是一个1×32的行向量，即其中，I是步骤2中产生的索引矩阵，x代表索引矩阵I内元素的横坐标，y代表索引矩阵I内元素的纵坐标，x和y都是自然数；最后，定义传统的基于智能量化技术的编码算法中需要进行普通量化的变换系数的坐标索引集合为定义传统的基于智能量化技术的编码算法中需要进行强制型量化的变换系数的坐标索引集合为这里，是一个1×32的行向量，是一个1×32的行向量，步骤4，基于智能量化技术的图像块编码首先，将步骤1中所产生的大小为8×8的图像块Bi，按照步骤3中设置完成的传统的基于智能量化技术的图像压缩方法进行编码和解码，得到编码后的比特数，记为以及解码后的图像块，记为B'i，即Bi′=β1,1′β1,2′...β1,n′β2,1′β2,2′...β2,n′............βm,1′βm,2′...βm,n′,]]>这里，β'm,n是B'i中的元素，m代表B'i内元素的横坐标，n代表B'i内元素的纵坐标，m和n是自然数，1≤m≤8，1≤n≤8；i代表图像块的索引，i∈{1，2，…，N}，N代表步骤1中图像划分后图像块的总个数；然后，用传统的双三次插值方法对B'i中位于(u,v)位置上的像素点进行插值，得到插值后的重建图像块，记为B^i′=β^1,1′β^1,2′...β^1,n′β^2,1′β^2,2′...β^2,n′............β^m,1′β^m,2′...β^m,n′;]]>这里，u为B'i内像素点的横坐标，v为B'i内像素点的纵坐标，u和v是自然数，1≤u≤8,1≤v≤8，并且u+v为奇数；是中的元素，m代表内元素的横坐标，n代表内元素的纵坐标，m和n是自然数，1≤m≤8，1≤n≤8；i代表图像块的索引，i∈{1，2，…，N}，N代表步骤1中图像划分后图像块的总个数；最后，用传统计算均方误差方法计算图像块与步骤1中产生的图像块Bi之间的均方误差，记为这里，i代表图像块的索引，i∈{1，2，…，N}，N代表步骤1中图像划分后图像块的总个数；步骤5，用传统编码方法编码原始图像块首先，将步骤1中所产生的大小为8×8的图像块Bi，按照传统的基于JPEG编码标准的图像压缩方法进行编码和解码，得到编码后的比特数，记为以及解码后的图像块，记为B”i，即Bi′′=β1,1′′β1,2′′...β1,n′′β2,1′′β2,2′′...β2,n′′............βm,1′′βm,2′′...βm,n′′,]]>这里，βm,n是B”i中的元素，m代表Bi内元素的横坐标，n代表Bi内元素的纵坐标，m和n是自然数，1≤m≤8，1≤n≤8；i代表图像块的索引，i∈{1，2，…，N}，N代表步骤1中图像划分后图像块的总个数；然后，用传统计算均方误差...

【技术特征摘要】
1.一种基于智能量化技术的低码率图像压缩方法，其特征是它包括以下步骤：步骤1，图像的预处理将大小为W×H的图像,按照传统的JPEG图像压缩标准中图像分块的方法划分为N＝(W×H)/82个...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱树元，曾兵，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51