用于计算机网络的图片云数据存储方法技术

本发明专利技术涉及图像数据压缩技术领域，具体涉及用于计算机网络的图片云数据存储方法，该方法对服装待压缩

【技术实现步骤摘要】
用于计算机网络的图片云数据存储方法


[0001]本专利技术涉及图像数据压缩
，具体涉及用于计算机网络的图片云数据存储方法
。

技术介绍

[0002]购物网站作为人们购买服装的主要渠道之一，在购物网站上展示各种服装的图像对于吸引消费者以及促进消费至关重要
。
因此当需要展示的服装图像过多时，就需要对服装图像进行压缩，以节省存储资源
。
[0003]现有技术通常通过
JPEG
压缩算法对服装图像进行压缩，但是
JPEG
压缩算法对服装图像的不同区域进行压缩时，均采用相同的压缩质量因子，使得对服装图像的纹理细节和纯色背景的压缩程度相同
。
在压缩程度较低时，能够保留服装图像的纹理细节信息，但是导致大量的压缩资源浪费在重要程度较低的纯色背景上
。
而在压缩程度较高时，虽然避免了压缩资源的浪费，但是无法保留更加完整的图像纹理细节信息；也即根据现有技术通过
JPEG
压缩算法对服装图像进行压缩存储的压缩效果较差
。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术通过
JPEG
压缩算法对服装图像进行压缩存储的压缩效果较差的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种用于计算机网络的图片云数据存储方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了用于计算机网络的图片云数据存储方法，所述方法包括：获取服装待压缩
YUV
图像；在服装待压缩
YUV
图像中，根据各个像素点邻域内的色度值分布情况和各个像素点的位置分布情况，得到每个像素点的颜色重要程度；根据每个边缘像素点对应的边缘线两侧的色度值的分布差异和亮度值的分布差异，以及边缘像素点的所处边缘线的结构和分布情况，得到每个边缘像素点的纹理重要程度；根据所述纹理重要程度和每个边缘像素点的颜色重要程度，得到每个边缘像素点的综合重要程度；将所述服装待压缩
YUV
图像均匀分割为至少两个局部图像块；根据每个局部图像块中各个边缘像素点的综合重要程度的整体分布特征，得到每个局部图像块的压缩质量因子；根据所述压缩质量因子对服装待压缩
YUV
图像进行压缩存储
。
[0005]进一步地，所述颜色重要程度的获取方法包括：依次将每个像素点作为目标像素点；将目标像素点的预设邻域范围内所有像素点的
U
通道色度值的均值，作为目标第一色度均值；将目标像素点的预设邻域范围内所有像素点的
Y
通道色度值的均值，作为目标第二色度均值；将目标像素点的
U
通道色度值与所述目标第一色度均值之间的差异，作为目标像素点的第一局部色度偏差；将目标像素点的
Y
通道色度值与所述目标第二色度均值之间的
差异，作为目标像素点的第二局部色度偏差；将目标像素点与服装待压缩
YUV
图像中心之间的距离，作为中心偏差距离；根据所述第一局部色度偏差
、
所述第二局部色度偏差和所述中心偏差距离，得到目标像素点的颜色重要程度，所述第一局部色度偏差和所述第二局部色度偏差均与所述颜色重要程度呈正相关，所述中心偏差距离与所述颜色重要程度呈负相关
。
[0006]进一步地，所述纹理重要程度的获取方法包括：依次将每个边缘像素点作为目标边缘像素点；将目标像素点所处的边缘线作为目标边缘线；在目标边缘线上，过目标边缘像素点作对应切线的垂线；沿所述垂线的其中一个方向，将目标边缘像素点之前预设数量个像素点作为第一对比像素点，将目标边缘像素点之后预设数量个像素点作为第二对比像素点；根据所有的第一对比像素点和所有的第二对比像素点之间在亮度值
、
色度值
、
颜色重要程度上的差异，结合目标边缘像素点的位置分布特征，得到目标像素点对应的参考纹理复杂程度；对目标边缘线进行直线拟合，得到对应的拟合直线段；将目标边缘线与拟合直线段之间的平均残差，作为目标边缘线的褶皱设计直线差异度；计算目标边缘像素点在所述垂线上的自相关系数；将目标边缘线上所有边缘像素点的自相关系数的均值，作为目标边缘线的褶皱设计周期规则度；根据所述褶皱设计直线差异度
、
所述褶皱设计周期规则度和所述参考纹理复杂程度，得到目标边缘像素点的纹理重要程度，所述参考纹理复杂程度和所述褶皱设计周期规则度均与所述纹理重要程度呈正相关；所述褶皱设计直线差异度与所述纹理重要程度呈负相关
。
[0007]进一步地，所述参考纹理复杂程度的计算方法包括：将所有第一对比像素点对应的亮度值的均值与所有第二对比像素点对应的亮度值的均值之间的差异，作为目标边缘像素点对应的亮度纹理差异；将所有的第一对比像素点对应的
U
通道色度值的均值与所有第二对比像素点对应的
V
通道色度值的均值之间的差异，作为目标边缘像素点对应的
U
通道色度纹理差异；将所有的第一对比像素点对应的
V
通道色度值的均值与所有第二对比像素点对应的
V
通道色度值的均值之间的差异，作为目标边缘像素点对应的
V
通道色度纹理差异；将所有的第一对比像素点对应的颜色重要程度的均值与所有第二对比像素点对应的颜色重要程度的均值之间的差异，作为目标边缘像素点对应的颜色纹理差异；将目标边缘像素点与服装待压缩
YUV
图像中心之间的距离，作为中心偏差距离；根据所述亮度纹理差异
、U
通道色度纹理差异
、V
通道色度纹理差异
、
颜色纹理差异和目标边缘像素点的中心偏差距离，构建参考纹理复杂程度计算模型；根据参考纹理复杂程度计算模型得到目标边缘像素点的参考纹理复杂程度
。
[0008]进一步地，所述参考纹理复杂程度计算模型包括：其中，为目标边缘像素点的参考纹理复杂程度，为目标边缘像素点的
U
通
道色度纹理差异，为目标边缘像素点的
V
通道色度纹理差异，为目标边缘像素点的颜色纹理差异，为目标边缘像素点的中心偏差距离，为目标边缘像素点的亮度纹理差异，预设第二调节参数，所述预设第二调节参数大于0；为最大值选取函数
。
[0009]进一步地，所述根据所述褶皱设计直线差异度
、
所述褶皱设计周期规则度和所述参考纹理复杂程度，得到目标边缘像素点的纹理重要程度的方法包括：将所述褶皱设计直线差异度的负相关映射值与所述褶皱设计周期规则度之间乘积的归一化值，作为目标边缘像素点的纹理参考权重；将所述纹理参考权重与所述参考纹理复杂程度的乘积，作为目标边缘像素点的纹理重要程度
。
[0010]进一步地，所述综合重要程度的获取方法包括：将每个边缘像素点的颜色重要程度的归一化值和所述纹理重要程度的归一化值之间的均值，作为每个边缘像素点的综合重要程度
。
[0011]进一步地，所述压本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
用于计算机网络的图片云数据存储方法，其特征在于，所述方法包括：获取服装待压缩
YUV
图像；在服装待压缩
YUV
图像中，根据各个像素点邻域内的色度值分布情况和各个像素点的位置分布情况，得到每个像素点的颜色重要程度；根据每个边缘像素点对应的边缘线两侧的色度值的分布差异和亮度值的分布差异，以及边缘像素点的所处边缘线的结构和分布情况，得到每个边缘像素点的纹理重要程度；根据所述纹理重要程度和每个边缘像素点的颜色重要程度，得到每个边缘像素点的综合重要程度；将所述服装待压缩
YUV
图像均匀分割为至少两个局部图像块；根据每个局部图像块中各个边缘像素点的综合重要程度的整体分布特征，得到每个局部图像块的压缩质量因子；根据所述压缩质量因子对服装待压缩
YUV
图像进行压缩存储
。2.
根据权利要求1所述的用于计算机网络的图片云数据存储方法，其特征在于，所述颜色重要程度的获取方法包括：依次将每个像素点作为目标像素点；将目标像素点的预设邻域范围内所有像素点的
U
通道色度值的均值，作为目标第一色度均值；将目标像素点的预设邻域范围内所有像素点的
Y
通道色度值的均值，作为目标第二色度均值；将目标像素点的
U
通道色度值与所述目标第一色度均值之间的差异，作为目标像素点的第一局部色度偏差；将目标像素点的
Y
通道色度值与所述目标第二色度均值之间的差异，作为目标像素点的第二局部色度偏差；将目标像素点与服装待压缩
YUV
图像中心之间的距离，作为中心偏差距离；根据所述第一局部色度偏差
、
所述第二局部色度偏差和所述中心偏差距离，得到目标像素点的颜色重要程度，所述第一局部色度偏差和所述第二局部色度偏差均与所述颜色重要程度呈正相关，所述中心偏差距离与所述颜色重要程度呈负相关
。3.
根据权利要求1所述的用于计算机网络的图片云数据存储方法，其特征在于，所述纹理重要程度的获取方法包括：依次将每个边缘像素点作为目标边缘像素点；将目标像素点所处的边缘线作为目标边缘线；在目标边缘线上，过目标边缘像素点作对应切线的垂线；沿所述垂线的其中一个方向，将目标边缘像素点之前预设数量个像素点作为第一对比像素点，将目标边缘像素点之后预设数量个像素点作为第二对比像素点；根据所有的第一对比像素点和所有的第二对比像素点之间在亮度值
、
色度值
、
颜色重要程度上的差异，结合目标边缘像素点的位置分布特征，得到目标像素点对应的参考纹理复杂程度；对目标边缘线进行直线拟合，得到对应的拟合直线段；将目标边缘线与拟合直线段之间的平均残差，作为目标边缘线的褶皱设计直线差异度；计算目标边缘像素点在所述垂线上的自相关系数；将目标边缘线上所有边缘像素点的自相关系数的均值，作为目标边缘线的褶皱设计周期规则度；根据所述褶皱设计直线差异度
、
所述褶皱设计周期规则度和所述参考纹理复杂程度，得到目标边缘像素点的纹理重要程度，所述参考纹理复杂程度和所述褶皱设计周期规则度均与所述纹理重要程度呈正相关；所述褶皱设计直线差异度与所述纹理重要程度呈负相
关
。4.
根据权利要求3所述的用于计算机网络的图片云数据存储方法，其特征在于，所述参考纹理复杂程度的计算方法包括：将所有第一对比像素点对应的亮度值的均值与所有第二对比像素点对应的亮度值的均值之间的差异，作为目标边缘像素点对应的亮度纹理差异；将所有的第一对比像素点对应的
U
通道色度值的均值与所有第二对比像素点对应的
V
通道色度值的均值之间的差异，作为目标边缘像素点对应的
U
通道色度纹理差异；将所有的第一对比像素点对应的
V
通道色度值的均值与所有第二对比像素点对应的

【专利技术属性】
技术研发人员：杨瑞，
申请(专利权)人：深圳对对科技有限公司，
类型：发明
国别省市：