【技术实现步骤摘要】
图像传输方法、系统及装置
本公开涉及图像处理领域，尤其涉及图像传输方法、系统及装置。
技术介绍
在视频传输领域，由于传输图像数量大，因此，需要对图像进行压缩，以节省传输时所需的带宽。现有图像压缩方案大多是对图像数据整体进行压缩，这种方式并不能最大程度降低码流。
技术实现思路
本公开实施例提供一种图像传输方法、系统及装置，能够解决压缩整体图像得到的码流数据量大的问题。所述技术方案如下：根据本公开实施例的第一方面，提供一种一种图像传输方法，所述方法应用于图像编码端，所述方法包括：采集原始图像，所述原始图像为RGB格式的图像；将所述原始图像转换目标图像，所述目标图像的颜色空为YCbCr颜色空间，其中，所述Y为亮度、所述Cb为蓝色色度、所述Cr为红色色度；将所述目标图像中的Cb分量和Cr分量去掉，得到灰度图；对所述灰度图进行压缩，并将压缩后得到的码流进行存储或发送给图像解码端。本公开实施例提供的图像传输方法，包括：采集RGB格式的原始图像，，将原始图像转换目...
【技术保护点】
1.一种图像传输方法，其特征在于，所述方法应用于图像编码端，所述方法包括：/n采集原始图像，所述原始图像为RGB格式的图像；/n将所述原始图像转换目标图像，所述目标图像的颜色空为YCbCr颜色空间，其中，所述Y为亮度、所述Cb为蓝色色度、所述Cr为红色色度；/n将所述目标图像中的Cb分量和Cr分量去掉，得到灰度图；/n对所述灰度图进行压缩，并将压缩后得到的码流进行存储或发送给图像解码端。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像传输方法，其特征在于，所述方法应用于图像编码端，所述方法包括：
采集原始图像，所述原始图像为RGB格式的图像；
将所述原始图像转换目标图像，所述目标图像的颜色空为YCbCr颜色空间，其中，所述Y为亮度、所述Cb为蓝色色度、所述Cr为红色色度；
将所述目标图像中的Cb分量和Cr分量去掉，得到灰度图；
对所述灰度图进行压缩，并将压缩后得到的码流进行存储或发送给图像解码端。
2.根据权利要求1所述的图像传输方法，其特征在于，所述将所述原始图像转换目标图像，包括：
根据第一权重系数集合和所述RGB格式的图像的R分量、G分量和B分量，得到Y分量；所述第一权重系统集合中包括：第一R分量的权重系数、第一G分量的权重系数和第一B分量的权重系数；
根据第二权重系数集合、第一预设附加值和所述RGB格式的图像的所述R分量、所述G分量和所述B分量，得到所述Cb分量；所述第二权重系统集合中包括：第二R分量的权重系数、第二G分量的权重系数和第二B分量的权重系数；
根据第三权重系数集合、第二预设附加值和所述RGB格式的图像的所述R分量、所述G分量和所述B分量，得到所述Cr分量；所述第三权重系统集合中包括：第三R分量的权重系数、第三G分量的权重系数和第三B分量的权重系数。
3.一种图像传输方法，其特征在于，所述方法应用于图像解码端，所述方法包括：
接收码流，所述码流中包括仅有Y分量的灰度图；
对所述码流进行解压缩，得到所述灰度图；
将所述灰度图输入预先训练好的目标神经网络中，通过所述目标神经网络获取所述灰度图对应的原始图像，所述原始图像为RGB格式的图像；
显示所述原始图像。
4.根据权利要求3所述的图像传输方法，其特征在于，所述将所述灰度图输入预先训练好的目标神经网络中之前，所述方法还包括：
对原始神经网络进行训练，以获取所述目标神经网络。
5.根据权利要求4所述的图像传输方法，其特征在于，所述对原始神经网络进行训练，以获取所述目标神经网络，包括：
获取样本集，所述样本集中包括多个RGB格式的样本图像；
将所述样本集中的每一幅RGB格式的样本图像转换为训练图像，所述训练图像的颜色空为YCbCr颜色空间；
去掉每一幅训练图像中的Cb分量和Cr分量，得到训练灰度图；
对每一幅所述训练灰度图进行压缩处理；
对压缩处理后的所述训练灰度图进行解压缩处理，得到解压缩灰度图；
通过所述解压缩灰度图和解压缩灰度图对应的样本图像对所述原始神经网络进行训练，以获取所述目标神经网络。
6.根据权利要求5所述的图像传输方法，其特征在于，通过所述解压缩灰度图和解压缩灰度图对应的样本图像对所述原始神经网络进行训练，以获取所述目标神经网络，包括：
将所述解压缩灰度图和所述解压缩灰度图对应的样本图像按照第一预设规则进行分块处理，得到多个训练样本集，其中，每一个所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭鲲，范志刚，卢涛，
申请(专利权)人：西安万像电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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