JPEG图像压缩方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种JPEG图像压缩方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括，计算每个像素对应的恰可察觉失真值；利用一个多尺度的滤波器来提取图像的亮度信息，获取图像不同尺度的亮度特征示意图；对获得的三个亮度特征示意图进行操作获取每个像素对应的亮度特征值；初步计算每个像素对应的最终方向值；计算每个像素对应的纹理复杂度特征值；将图像分成8x8的图像块，建立图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值与JPEG视觉无损压缩的质量因子的关系，得到整张图像的视觉无损编码结果。本发明专利技术的有益效果在于：能在视觉无损压缩的前提下，节省更多的码率，有效地提升JPEG编码的效率。

【技术实现步骤摘要】
JPEG图像压缩方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及一种图像压缩方法、装置、计算机设备及存储介质，尤其是指一种JPEG图像压缩方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
互联网技术和多媒体信息技术的快速发展，产生了越来越多的图像数据，给数据的压缩、传输和存储带来巨大压力。为了进一步提高编码效率，利用人眼视觉特性来去除图像中的视觉冗余是当前学术界和工业界的研究热点。基于生理学和心理学的研究表明，人眼视觉系统在对图像感知过程中存在视觉掩蔽效应，即当图像像素值的变化小于一定的阈值时，人眼感知不到任何像素值的变化，该阈值就是恰可察觉失真(JustNoticeableDifference，简称JND)阈值。JND可以有效地表征人眼视觉冗余，并且已被广泛应用于基于视觉感知的图像处理算法和系统中。在图像压缩编码过程中，编码的码率和失真是相互制衡的关系(码率用R表示，图像的失真度我们用经典的MSE值衡量)，若降低使用码率往往就会增加图像的失真度；相反地，如果想要获得质量更好的图像，需要增加编码图像的码率(就是MSE越小，R越大；MSE越大，R越小)。如果某一图像区域的JND值越大，说明这个区域可以加入更大的噪声而不被察觉，人眼感知质量不会因加入这些噪声而下降。因此，在视觉质量无损的情况下，编码这个区域的时候可以接受更多的噪声，也意味着使用更小的码率，达到节省带宽的目标(虽然一般情况下MSE越大表示感知质量越差，但MSE并不能非常准确的衡量人眼的失真程度；在这里R变小，MSE变大，但并未引起感知质量变差)。>
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种JPEG图像压缩方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在提升JPEG编码的效率。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种JPEG图像压缩方法，包括，S10、计算每个像素对应的恰可察觉失真值；S20、利用一个多尺度的滤波器来提取图像的亮度信息，获取图像不同尺度的亮度特征示意图，多尺度的滤波器包括3个滤波核，3个滤波核的尺寸分别为3×3、5×5和7×7；S30、对获得的三个亮度特征示意图进行操作获取每个像素对应的亮度特征值；S40、初步计算图像的每个像素的方向值，方向的范围为[0，180°)，然后对每个像素的方向值以10°为步长进行量化，得到每个像素对应的最终方向值；S50、计算每个像素对应的纹理复杂度特征值；S60、将图像分成8x8的图像块，并计算每个图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值，计算每个图像块中像素的恰可察觉失真值的平方的均值；S70、建立图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值与JPEG视觉无损压缩的质量因子的关系，得到整张图像的视觉无损编码结果。进一步的，步骤S10中，每个像素对应的恰可察觉失真值的计算公式为：其中，I(x，y)表示输入图像的像素值，表示5x5窗口内的I(x，y)平均亮度值，G(x，y)表示像素(x，y)在5x5窗口内梯度的最大加权平均值；a0＝35.99，a1＝-14.32，w1＝0.01，b1＝-30.06；a2＝5.973，a3＝-3.70，w2＝0.007，b2＝-1.03；M＝127；p0＝0.0003，f1＝0.5，z1＝0.6，p1＝1，p2＝1；c1＝0.1，c2＝5，c3＝0.2，c4＝10。进一步的，步骤S20具体为：将3个滤波核分别与图像进行运算，获得图像不同尺度的亮度特征示意图，计算公式为：其中，fk表示尺度为k的滤波核，Fk表示输入图像I与fk运算后得到的亮度特征示意图，11＝0，12＝0。进一步的，步骤S30中，每个像素对应的亮度特征值的获取公式为：其中，p3＝2。进一步的，步骤S40中，每个像素对应的最终方向值的计算公式为：其中，Nmax(x，y)表示以像素(x，y)为中心的nxn大小的窗口内，等于像素的方向值中的众数的个数；Nnum(x，y)表示以像素(x，y)为中心的nxn大小的窗口内图像的方向值的种类数，n＝10，p4＝1，p5＝18。进一步的，步骤S50中，每个像素对应的纹理复杂度特征值的计算公式为：其中，p6＝1，m′min，m′max分别表示图像里纹理复杂度特征值m′(x，y)，σ(x，y)和μ(x，y)分别表示以像素(x，y)为中心的7x7大小的窗口内像素值的方差和均值。进一步的，步骤S70具体包括，S71、遍历所有的质量因子对图像块进行编码，选择一个质量因子使得压缩后的图像块与原始图像块之间的均方误差值最接近图像块中像素的恰可察觉失真值的平方的均值，这个质量因子就是所需要的视觉无损压缩的质量因子，通过支持向量分类模型来完成预测图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值与JPEG视觉无损压缩的质量因子的关系模型；S72、将每个图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值输入到训练好的预测模型中，得到对应的编码质量参数，最终得到整张图像的视觉无损编码结果。本专利技术还提供了一种JPEG图像压缩装置，包括，失真值计算模块，用于计算每个像素对应的恰可察觉失真值；亮度信息计算模块，用于利用一个多尺度的滤波器来提取图像的亮度信息，获取图像不同尺度的亮度特征示意图，多尺度的滤波器包括3个滤波核，3个滤波核的尺寸分别为3×3、5×5和7×7；亮度特征值获取模块，用于对获得的三个亮度特征示意图进行操作获取每个像素对应的亮度特征值；方向值计算模块，用于初步计算图像的每个像素的方向值，方向的范围为[0，180°)，然后对每个像素的方向值以10°为步长进行量化，得到每个像素对应的最终方向值；纹理复杂度计算模块，用于计算每个像素对应的纹理复杂度特征值；图像分割模块，用于将图像分成8x8的图像块，并计算每个图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值，计算每个图像块中像素的恰可察觉失真值的平方的均值；图像编码模块，用于建立图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值与JPEG视觉无损压缩的质量因子的关系，得到整张图像的视觉无损编码结果。本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的JPEG图像压缩方法。本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现如上所述的JPEG图像压缩方法。本专利技术的有益效果在于：通过计算每个像素对应的恰可察觉失真值，计算每个图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值，利用支持向量分类学习方法，预测得到了每个图像块视觉无损压缩所对应的质量参数。由此，能在视觉无损压缩的前提下，节省更多的码率，有效地提升JPEG编码的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种JPEG图像压缩方法，其特征在于：包括，/nS10、计算每个像素对应的恰可察觉失真值；/nS20、利用一个多尺度的滤波器来提取图像的亮度信息，获取图像不同尺度的亮度特征示意图，多尺度的滤波器包括3个滤波核，3个滤波核的尺寸分别为3×3、5×5和7×7；/nS30、对获得的三个亮度特征示意图进行操作获取每个像素对应的亮度特征值；/nS40、初步计算图像的每个像素的方向值，方向的范围为[0，180°)，然后对每个像素的方向值以10°为步长进行量化，得到每个像素对应的最终方向值；/nS50、计算每个像素对应的纹理复杂度特征值；/nS60、将图像分成8x8的图像块，并计算每个图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值，计算每个图像块中像素的恰可察觉失真值的平方的均值；/nS70、建立图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值与JPEG视觉无损压缩的质量因子的关系，得到整张图像的视觉无损编码结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种JPEG图像压缩方法，其特征在于：包括，
S10、计算每个像素对应的恰可察觉失真值；
S20、利用一个多尺度的滤波器来提取图像的亮度信息，获取图像不同尺度的亮度特征示意图，多尺度的滤波器包括3个滤波核，3个滤波核的尺寸分别为3×3、5×5和7×7；
S30、对获得的三个亮度特征示意图进行操作获取每个像素对应的亮度特征值；
S40、初步计算图像的每个像素的方向值，方向的范围为[0，180°)，然后对每个像素的方向值以10°为步长进行量化，得到每个像素对应的最终方向值；
S50、计算每个像素对应的纹理复杂度特征值；
S60、将图像分成8x8的图像块，并计算每个图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值，计算每个图像块中像素的恰可察觉失真值的平方的均值；
S70、建立图像块中像素的亮度特征值、最终方向值、纹理复杂度特征值的均值与JPEG视觉无损压缩的质量因子的关系，得到整张图像的视觉无损编码结果。


2.如权利要求1所述的JPEG图像压缩方法，其特征在于：步骤S10中，每个像素对应的恰可察觉失真值的计算公式为：









其中，I(x，y)表示输入图像的像素值，表示5x5窗口内的I(x，y)平均亮度值，G(x，y)表示像素(x，y)在5x5窗口内梯度的最大加权平均值；a0＝35.99，a1＝-14.32，w1＝0.01，b1＝-30.06；a2＝5.973，a3＝-3.70，w2＝0.007，b2＝-1.03；M＝127；p0＝0.0003，f1＝0.5，z1＝0.6，p1＝1，p2＝1；c1＝0.1，c2＝5，c3＝0.2，c4＝10。


3.如权利要求2所述的JPEG图像压缩方法，其特征在于：步骤S20具体为：
将3个滤波核分别与图像进行运算，获得图像不同尺度的亮度特征示意图，计算公式为：



其中，fk表示尺度为k的滤波核，Fk表示输入图像I与fk运算后得到的亮度特征示意图，l1＝0，l2＝0。


4.如权利要求3所述的JPEG图像压缩方法，其特征在于：步骤S30中，每个像素对应的亮度特征值的获取公式为：



其中，p3＝2。


5.如权利要求4所述的JPEG图像压缩方法，其特征在于：步骤S40中，每个像素对应的最终方向值的计算公式为：



其中，Nmax(x，y)表示以像素(x，y)为中心的nxn大小的窗口内，等于像素的方向值中的众数的个数；Nnum(x，y)表示以像素(x，y)为中心的nxn大小的窗口内图像的方向值的种类数，n＝10，p4＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：王妙辉，刘雪芹，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44