不影响压缩性能的图像分块压缩方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法、系统、设备及介质，通过重叠的裁剪操作可以避免出现拼图痕迹，并且编码完毕后截取出重叠部分，因此而不会产生多余的码字，不会影响压缩性能(即压缩体积与恢复质量可以基本保持不变)；解码过程中，将熵解码与解码网络的解码过程错块并行执行，可以提升执行效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
不影响压缩性能的图像分块压缩方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及图像分块压缩
，尤其涉及一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]实际图像压缩场景中，会出现各式各样的大尺寸图像，甚至会出现上亿的像素，这会由于硬件的限制导致无法压缩，所以需要对实际图像进行裁剪分块压缩。
[0003]传统压缩方法(例如，WEBP，JPEG、VTM等)由于分块预测技术，不同块处理方式可能不同，导致恢复图像上可能会出现明显的拼图痕迹，影响图像的视觉质量。
[0004]在端到到图像压缩技术中，由于算力的限制，在大分辨率图像上很多情况下也无法直接测试，需要先裁剪成小块分块存储后再恢复，拼接大图上也会出明显的拼接痕迹。一般的解决方案是，在裁剪的时，将边缘块额外裁剪多位像素，恢复图像后再去除，但是这样会导致码字的增加，影响压缩性能，

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法、系统、设备及介质，可以在不增加任何码字的前提下，不产生拼图痕迹，并且具有很强的鲁棒性，一般的基于卷积神经网络的端到端图像压缩方法都可以适用。
[0006]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
[0007]一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法，包括：
[0008]将原始图像进行分块与重叠的裁剪操作，使分块获得的每个图像块与其相邻图像块中包含重叠区域；
[0009]通过编码网络分别提取每一图像块的编码特征，并去除编码特征的重叠部分后拼接为原始图像对应的完整的编码特征，将所述完整的编码特征重新进行分块与重叠的裁剪操作，再通过熵编码获得编码码流；
[0010]从编码码流中按照顺序读取重新进行分块与重叠的裁剪操作后每一特征块的码流，通过熵解码后输入至解码网络解码出对应重构块，并且，基于前一特征块的熵解码获得的重叠区域中的特征，将后一特征块的熵解码过程与前一特征块通过解码网络解码出对应重构块的过程并行执行；对每一重构块去除重叠部分后拼接为完整的重构图。
[0011]一种不影响压缩性能的图像分块压缩系统，包括：
[0012]图像分块与重叠的裁剪操作单元，用于将原始图像进行分块与重叠的裁剪操作，使分块获得的每个图像块与其相邻图像块中包含重叠区域；
[0013]编码单元，用于通过编码网络分别提取每一图像块的编码特征，并去除编码特征的重叠部分后拼接为原始图像对应的完整的编码特征，将所述完整的编码特征重新进行分块与重叠的裁剪操作，再通过熵编码获得编码码流；
[0014]解码单元，用于从编码码流中按照顺序读取重新进行分块与重叠的裁剪操作后每
一特征块的码流，通过熵解码后输入至解码网络解码出对应重构块，并且，基于前一特征块的熵解码获得的重叠区域中的特征，将后一特征块的熵解码过程与前一特征块通过解码网络解码出对应重构块的过程并行执行；对每一重构块去除重叠部分后拼接为完整的重构图。
[0015]一种处理设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；
[0016]其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现前述的方法。
[0017]一种可读存储介质，存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时实现前述的方法。
[0018]由上述本专利技术提供的技术方案可以看出，通过重叠的裁剪操作可以避免出现拼图痕迹，并且编码完毕后截取出重叠部分，因此而不会产生多余的码字，不会影响压缩性能(即压缩体积与恢复质量可以基本保持不变)；解码过程中，将熵解码与解码网络的解码过程错块并行执行，可以提升执行效率。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
[0020]图1为本专利技术实施例提供的一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法的流程图；
[0021]图2为本专利技术实施例提供的基于卷积神经网络的端到端图像压缩方法的模型框架示意图；
[0022]图3为本专利技术实施例提供的编码过程的示意图；
[0023]图4为本专利技术实施例提供的解码过程示意图；
[0024]图5为本专利技术实施例提供的截取重构块的重叠区域并拼接为重构图的示意图；
[0025]图6为本专利技术实施例提供的一种不影响压缩性能的图像分块压缩系统的示意图；
[0026]图7为本专利技术实施例提供的一种处理设备的示意图。
具体实施方式
[0027]下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术的保护范围。
[0028]首先对本文中可能使用的术语进行如下说明：
[0029]术语“包括”、“包含”、“含有”、“具有”或其它类似语义的描述，应被解释为非排它性的包括。例如：包括某技术特征要素(如原料、组分、成分、载体、剂型、材料、尺寸、零件、部件、机构、装置、步骤、工序、方法、反应条件、加工条件、参数、算法、信号、数据、产品或制品等)，应被解释为不仅包括明确列出的某技术特征要素，还可以包括未明确列出的本领域公知的其它技术特征要素。
[0030]下面对本专利技术所提供的一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法、系统、设备及介质进行详细描述。本专利技术实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。本专利技术实施例中未注明具体条件者，按照本领域常规条件或制造商建议的条件进行。本专利技术实施例中所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市售购买获得的常规产品。
[0031]实施例一
[0032]本专利技术实施例提供一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法，如图1所示，主要包括如下步骤：
[0033]步骤1、将原始图像进行分块与重叠的裁剪操作，使分块获得的每个图像块与其相邻图像块中包含重叠区域。
[0034]本专利技术实施例中，可以设置重叠区域的尺寸为编码网络中下采样倍数的整数倍。
[0035]步骤2、通过编码网络分别提取每一图像块的编码特征，并去除编码特征的重叠部分后拼接为原始图像对应的完整的编码特征，将所述完整的编码特征重新进行分块与重叠的裁剪操作，再通过熵编码获得编码码流。
[0036]本步骤中，对每一编码特征，根据重叠区域的尺寸执行截取操作，保留截取后剩余的编码特征，将所有截取后剩余的编码特征按照位置拼接为一个完整的编码特征，所述完整的编码特征的尺寸与所述原始图像经编码网络下采样后的尺寸相同。
[0037]本专利技术实施例中，重新进行分块与重叠的裁剪操作时，使当前特征块重叠区域的特征只包含在之前已经解码本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法，其特征在于，包括：将原始图像进行分块与重叠的裁剪操作，使分块获得的每个图像块与其相邻图像块中包含重叠区域；通过编码网络分别提取每一图像块的编码特征，并去除编码特征的重叠部分后拼接为原始图像对应的完整的编码特征，将所述完整的编码特征重新进行分块与重叠的裁剪操作，再通过熵编码获得编码码流；从编码码流中按照顺序读取重新进行分块与重叠的裁剪操作后每一特征块的码流，通过熵解码后输入至解码网络解码出对应重构块，并且，基于前一特征块的熵解码获得的重叠区域中的特征，将后一特征块的熵解码过程与前一特征块通过解码网络解码出对应重构块的过程并行执行；对每一重构块去除重叠部分后拼接为完整的重构图。2.根据权利要求1所述的一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法，其特征在于，所述重叠区域的尺寸为编码网络中下采样倍数的整数倍。3.根据权利要求1所述的一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法，其特征在于，所述去除编码特征的重叠部分后拼接为原始图像对应的完整的编码特征包括：对每一编码特征，根据重叠区域的尺寸执行截取操作，保留截取后剩余的编码特征，将所有截取后剩余的编码特征按照位置拼接为一个完整的编码特征，所述完整的编码特征的尺寸与所述原始图像尺寸相同。4.根据权利要求1所述的一种不影响压缩性能的图像分块压缩方法，其特征在于，所述从编码码流中按照顺序读取重新进行分块与重叠的裁剪操作后每一特征块的码流，通过熵解码后输入至解码网络解码出对应重构块，并且，基于前一特征块的熵解码获得的重叠区域中的特征，将后一特征块的熵解码过程与前一特征块通过解码网络解码出对应重构块的过程并行执行包括：从编码码流中读取第一个特征块的码流进行熵解码，获得第一个熵解码特征块，再输入至解码网络解码出第一个重构块；并且，获得第一个熵解码特征块后，从编码码流中读取第二个特征块的码流并进行熵解码，获得第二个熵解码特征块，根据第一个特征块与第二个特征块的重叠区域，将第一个重构块中相应重叠区域的特征拼接至第二个熵解码特征块中，再输入至解码网络解码出第二个重构块；依次类推，最终获得所有重构块。5.一种不影响压缩性能的图像分块压缩系统，其特征在于，包括：图像分块与重叠的裁剪操作单元，用于将原始图像进行分块与重叠的裁剪操作，使分块获得的每个图像块与其相邻图像块中包含重叠区域；编码单元，用于通过编码网...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁庆祝，武祥吉，陈也达，张子文，冯溢，
申请(专利权)人：上海双深信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：