用于无人机的数据高效压缩存储方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及用于无人机的数据高效压缩存储方法，包括：根据待压缩图像获取类别数量集合以及灰度值序列；根据类别数量及灰度值序列获取聚类中心；计算像素点到聚类中心的组合距离，实现像素点分类；获取分类结果一致性；根据分类结果一致性得到聚类结果；计算聚类结果的压缩概率，获取最优聚类结果；根据最优聚类结果对图像分块去众数操作，进一步实现图像压缩。本发明专利技术压缩效率高，利于图像数据的存储与传输。利于图像数据的存储与传输。利于图像数据的存储与传输。

【技术实现步骤摘要】
用于无人机的数据高效压缩存储方法


[0001]本专利技术涉及数据压缩
，具体涉及用于无人机的数据高效压缩存储方法。

技术介绍

[0002]无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞行器。广泛应用于在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄等领域。对于无人机飞行作业过程中获取的一些数据需要进行压缩存储。本专利技术针对无人机飞行过程中拍摄的图像数据进行压缩存储。
[0003]无人机飞行过程中拍摄的图像，如航拍的图像中可能包含河流、植被、山坡等多种特征，如影视拍摄的图像中可能包含人物、场景等多种特征。当图像中包含的特征较多时，图像中出现的灰度值个数较多，且灰度值概率分布可能较为平均。
[0004]现有的图像压缩方法，如霍夫曼编码根据图像中灰度值出现的概率进行编码压缩，为概率较大的灰度值赋予较短的编码，为概率较小的灰度值赋予较长的编码，从而实现图像的整体压缩。对于无人机拍摄的图像中出现的灰度值个数较多，灰度值概率分布较为平均的情况，利用霍夫本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于无人机的数据高效压缩存储方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取待压缩图像，根据待压缩图像的灰度直方图获取类别数量集合以及灰度值序列；S2：利用类别数量集合中每个类别数量对待压缩图像分别进行聚类操作，得到多个聚类结果，包括：S201：根据类别数量以及灰度值序列获取所有种子点；S202：将种子点作为聚类中心，根据所有聚类中心对待压缩图像进行分类操作，包括：根据待压缩图像中每个像素点的灰度值、每个聚类中心的灰度值、每个像素点到每个聚类中心的距离、第二预设阈值以及待压缩图像大小获取待压缩图像中每个像素点到每个聚类中心的组合距离；将每个像素点划分至组合距离最小的聚类中心所在的类别，得到多个类别；根据每个类别中每个灰度值与每个类别的聚类中心的灰度值得到所述每个灰度值的权重；获取每个类别中每个灰度值的频率；根据每个类别中所有灰度值的频率以及所述每个灰度值的权重，得到每个类别的灰度一致性；将所有类别的灰度一致性的均值作为分类操作结果的一致性；获取每个类别中与所述类别的聚类中心的灰度值相同的所有像素点，作为所述类别的聚类中心候选像素点；获取所述类别的质心；计算所述类别的每个聚类中心候选像素点到所述类别的质心的距离，选择距离最小的聚类中心候选像素点作为新的聚类中心；S203：对所述分类操作进行多次迭代，直到得到的分类操作结果的一致性小于或等于上一次迭代的分类操作结果的一致性时停止；将上一次迭代得到的多个类别作为聚类结果；S3：获取聚类结果中每个类别的最小外接矩形；利用聚类结果中每个类别中像素点的个数除以每个类别的最小外接矩形的面积得到聚类结果中每个类别的规则度；根据聚类结果中每个类别的规则度、每个类别的灰度一致性以及类别个数得到聚类结果的压缩概率；S4：将压缩概率最大的聚类结果作为最优聚类结果；根据最优聚类结果中每个类别的最小外接矩形将待压缩图像分成多个块；获取待压缩图像每个块中灰度值的众数；将待压缩图像每个块中的所有像素点的灰度值减去每个块灰度值的众数，得到新的块图像；所有新的块图像合并成新的图像；对新的图像进行编码压缩。2.根据权利要求1所述的用于无人机的数据高效压缩存储方法，其特征在于，所述根据待压缩图像的灰度直方图获取类别数量集合以及灰度值序列包括：对待压缩图像的灰度直方图进行均值滤波；获取所述灰度直方图中局部极大值点的个数；获取所述局部极大值点的个数到第一预设阈值区间内的所有整数，得到类别数量集合；获取所述灰度直方图中所有局部极大值点对应的多个灰度值，得到峰值灰度集合；分别计算峰值灰度集合中每个灰度值在待压缩图像中对应的像素点之间的最远距离，按照所述最远...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨俊华，
申请(专利权)人：创银科技南通有限公司，
类型：发明
国别省市：