图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质；本申请可以获取对象的待压缩图像和深度图像；对待压缩图像进行对象检测处理，得到待压缩图像中的对象区域；利用深度图像和所述对象区域，对待压缩图像进行区域划分处理，得到多个具有不同信息量的待压缩图像区域；识别每个待压缩图像区域对应的压缩等级，以及压缩等级对应的图像压缩参数，其中，压缩等级表征待压缩图像区域包含的信息量的重要程度；针对每个待压缩图像区域，采用压缩等级对应的图像压缩参数对待压缩图像区域进行压缩处理，得到多个压缩后图像区域；将多个压缩后图像区域进行整合处理，得到压缩后图像，可以提高压缩后图像的质量可靠性。可以提高压缩后图像的质量可靠性。可以提高压缩后图像的质量可靠性。

【技术实现步骤摘要】
图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]二十一世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。随着信息科技的不断发展，数字图像也得到了快速的发展。例如，人类可以利用数字图像进行身份识别。又例如，人类可以利用社交软件，进行数字图像的共享，等等。其中，数字图像需要大量数据来表示，因此一帧数字图像所需的存储空间一般会比较大。若计算机设备直接传输数字图像，会造成计算机设备的负担。因此，在传输数字图像之前，需要将数字图像进行压缩，从而提高传输数字图像的效率。
[0003]但是，本申请的专利技术人通过对现有技术进行实践发现，现有技术对数字图像进行压缩时，在提高数字图像的压缩效率的同时，会损伤压缩后图像的质量，使得压缩后图像的质量可靠性不高。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质，可以提高压缩后图像的质量可靠性。
[0005]本申请实施例提供一种图像压缩方法，包括：
[0006]获取对象的待压缩图像和深度图像；
[0007]对所述待压缩图像进行对象检测处理，得到所述待压缩图像中的对象区域；
[0008]利用所述深度图像和所述对象区域，对所述待压缩图像进行区域划分处理，得到多个具有不同信息量的待压缩图像区域；
[0009]识别每个待压缩图像区域对应的压缩等级，以及压缩等级对应的图像压缩参数，所述压缩等级表征所述待压缩图像区域包含的信息量的重要程度；
[0010]针对每个待压缩图像区域，采用压缩等级对应的图像压缩参数对待压缩图像区域进行压缩处理，得到多个压缩后图像区域；
[0011]将所述多个压缩后图像区域进行整合处理，得到压缩后图像。
[0012]相应的，本申请实施例提供一种图像压缩装置，包括：
[0013]获取单元，用于获取对象的待压缩图像和深度图像；
[0014]对象检测单元，用于对所述待压缩图像进行对象检测处理，得到所述待压缩图像中的对象区域；
[0015]区域划分单元，用于利用所述深度图像和所述对象区域，对所述待压缩图像进行区域划分处理，得到多个具有不同信息量的待压缩图像区域；
[0016]识别单元，用于识别每个待压缩图像区域对应的压缩等级，以及压缩等级对应的图像压缩参数，所述压缩等级表征所述待压缩图像区域包含的信息量的重要程度；
[0017]压缩单元，用于针对每个待压缩图像区域，采用压缩等级对应的图像压缩参数对待压缩图像区域进行压缩处理，得到多个压缩后图像区域；
[0018]整合单元，用于将所述多个压缩后图像区域进行整合处理，得到压缩后图像。
[0019]在一实施例中，所述区域划分单元，可以包括：
[0020]区域确定子单元，用于根据所述对象区域，在所述深度图像中确定所述对象对应的深度对象区域；
[0021]区域判别子单元，用于利用预设深度阈值，对所述深度对象区域进行判别处理，得到判别结果；
[0022]区域划分子单元，用于基于所述判别结果，利用所述深度对象区域将所述待压缩图像划分为多个具有不同信息量的待压缩图像区域。
[0023]在一实施例中，所述区域判别子单元，可以包括：
[0024]第一信息提取模块，用于对所述深度对象区域进行信息提取，得到所述深度对象区域对应的像素信息；
[0025]计算模块，用于基于所述像素信息，计算所述深度对象区域的深度距离信息；
[0026]比较模块，用于将所述深度距离信息和所述预设深度阈值进行比较处理，得到所述判别结果。
[0027]在一实施例中，所述区域划分子单元，可以包括：
[0028]逻辑运算模块，用于基于所述判别结果，利用所述深度对象区域的像素信息和所述待压缩图像的像素信息进行逻辑运算处理，得到运算结果；
[0029]划分模块，用于基于所述运算结果，将所述待压缩图像划分成多个待压缩图像区域；
[0030]信息识别模块，用于对每个待压缩图像区域进行信息识别处理，得到多个具有不同信息量的待压缩图像区域。
[0031]在一实施例中，所述划分模块，可以包括：
[0032]运算识别子模块，用于对所述运算结果进行识别，得到运算结果差异集；
[0033]第一划分子模块，用于根据所述运算结果差异集，将所述对象区域划分成第一图像区域和第二图像区域；
[0034]第二划分子模块，用于基于所述第一图像区域和第二图像区域，在所述待压缩图像中划分出第三图像区域，得到多个待压缩图像区域。
[0035]在一实施例中，所述区域确定子单元，可以包括：
[0036]坐标信息识别模块，用于识别所述对象区域对应的坐标信息；
[0037]区域确定模块，用于利用所述坐标信息，在深度图像中确定对象对应的初始深度对象区域；
[0038]细化模块，用于对所述初始深度对象区域进行细化处理，得到深度对象区域。
[0039]在一实施例中，所述识别单元，可以包括：
[0040]信息比较子单元，用于将每个待压缩图像区域的信息量进行比较处理，得到比较结果；
[0041]排序子单元，用于基于所述比较结果，对每个待压缩图像区域的信息量进行排序，得到排序结果；
[0042]压缩等级确定子单元，用于基于所述排序结果，确定每个待压缩图像区域对应的压缩等级，以及压缩等级对应的图像压缩参数。
[0043]在一实施例中，所述压缩单元，可以包括：
[0044]参数更新子单元，用于根据所述图像压缩参数，更新预设图像压缩逻辑中的预设参数，得到目标图像压缩逻辑；
[0045]压缩子单元，用于基于所述目标图像压缩逻辑，对所述待压缩图像区域进行压缩处理，得到多个压缩后图像区域。
[0046]在一实施例中，所述压缩子单元，可以包括：
[0047]第二信息提取模块，用于对所述待压缩图像区域进行信息提取，得到所述待压缩图像区域的初始像素信息；
[0048]运算模块，用于基于所述目标图像压缩逻辑，利用所述目标图像压缩逻辑对应的图像压缩参数和所述初始像素信息进行运算处理，得到运算后像素信息；
[0049]替换模块，用于利用所述运算后像素信息替换所述待压缩图像区域的初始像素信息，得到压缩后图像区域。
[0050]在一实施例中，所述获取单元，可以包括：
[0051]获取子单元，用于获取对象的初始待压缩图像和初始深度图像；
[0052]参数确定子单元，用于确定所述初始待压缩图像对应的第一属性参数和所述初始深度图像的第二属性参数；
[0053]对齐子单元，用于基于所述第一属性参数和所述第二属性参数，对所述初始待压缩图像和所述初始深度图像进行图像对齐处理，得到所述待压缩图像和所述深度图像。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像压缩方法，其特征在于，包括：获取对象的待压缩图像和深度图像；对所述待压缩图像进行对象检测处理，得到所述待压缩图像中的对象区域；利用所述深度图像和所述对象区域，对所述待压缩图像进行区域划分处理，得到多个具有不同信息量的待压缩图像区域；识别每个待压缩图像区域对应的压缩等级，以及压缩等级对应的图像压缩参数，所述压缩等级表征所述待压缩图像区域包含的信息量的重要程度；针对每个待压缩图像区域，采用压缩等级对应的图像压缩参数对待压缩图像区域进行压缩处理，得到多个压缩后图像区域；将所述多个压缩后图像区域进行整合处理，得到压缩后图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述深度图像和所述对象区域，对所述待压缩图像进行区域划分处理，得到多个具有不同信息量的待压缩图像区域，包括：根据所述对象区域，在所述深度图像中确定所述对象对应的深度对象区域；利用预设深度阈值，对所述深度对象区域进行判别处理，得到判别结果；基于所述判别结果，利用所述深度对象区域将所述待压缩图像划分为多个具有不同信息量的待压缩图像区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用预设深度阈值，对所述深度对象区域进行判别处理，得到判别结果，可以包括：对所述深度对象区域进行信息提取，得到所述深度对象区域对应的像素信息；基于所述像素信息，计算所述深度对象区域的深度距离信息；将所述深度距离信息和所述预设深度阈值进行比较处理，得到所述判别结果。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述判别结果，利用所述深度对象区域将所述待压缩图像划分为多个具有不同信息量的待压缩图像区域，包括：基于所述判别结果，利用所述深度对象区域的像素信息和所述待压缩图像的像素信息进行逻辑运算处理，得到运算结果；基于所述运算结果，将所述待压缩图像划分成多个待压缩图像区域；对每个待压缩图像区域进行信息识别处理，得到多个具有不同信息量的待压缩图像区域。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述运算结果，将所述待压缩图像划分成多个待压缩图像区域，包括：对所述运算结果进行识别，得到运算结果差异集；根据所述运算结果差异集，将所述对象区域划分成第一图像区域和第二图像区域；基于所述第一图像区域和第二图像区域，在所述待压缩图像中划分出第三图像区域，得到多个待压缩图像区域。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述对象区域，在所述深度图像中确定所述对象对应的深度对象区域，包括识别对象区域对应的坐标信息；利用所述坐标信息，在深度图像中确定对象对应的初始深度对象区域；对所述初始深度对象区域进行细化处理，得到深度对象区域。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别每个待压缩图像区域对应的压缩等级，以及压缩等级对应的图像压缩参数，所述压缩等级表征所述待压缩图像区域包含的信息量的重要程度，包括：将每个待压缩图像区域的信息量进行比较处理，得到比较结果；基于所述比较结果，对每个待压缩图像区域的信息量进行排序，得到排序结果；基于所述排序结果，确定每个待压缩图像区域对应的压缩等级，以及压缩等级对应的图像压缩参数。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个待压缩图...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪哲鸣，王少鸣，郭润增，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：