【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车辆图像信息处理，尤其涉及一种改进的图像压缩编码方法、系统、设备和介质。
技术介绍
1、车辆之间信息交互和人机信息互联离不开视觉图像信息，目前汽车信息的处理没有统一的标准，各个厂家的配置和使用技术不尽相同，图像信息的存储传输压缩技术需要进一步的统一以提升信息传输速率。许多种媒体信息诸如图片信息，视频信息和音频信息的轰炸使得传输速度无法得到保证，会造成大量的拥挤和信息重复，数据压缩技术相应而生，提高了获取信息和存储数据的速度。图像信息交流具有客观性强，可视化程度高等特点，然而由于图像信息占据较多的存储空间，会导致传输卡顿，交流延时，亟待对图像数据进行压缩。初次发展成功的图像压缩编码主要采用比较经典的图像编码和变换技术，根据运用的主要技术来区分可以分为四类：量化编码、变换编码、预测编码、统计编码。经过理论知识的浸润，图像压缩技术愈发成熟，技术研究有进一步发展，建立了视觉仿真理论、人工神经网络理论、分形理论、小波变换理论等。按照图像压缩编解码前后的差异情况来分类，图像压缩编码可以分为有损编码和无损编码。
2、无损编码又称无失真编码，编解码处理后的信号包含信息没有损耗，无任数据丢失，但由于量化是用数值标注采样后的点，在这过程中造成的失真无法恢复。无损压缩的特点即为可以完全恢复原始数据信息没有任何失真，无损压缩率受到理论基础制约，压缩比有一定禁锢。无损压缩的编码长度必须大于等于经信息熵公式计算出的结果。处理大范围色差不大的图像时，使用无损压缩办法可以更有效达到预期结果，常用于图像信息传播要求比较严格的情况，比如医
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于为了解决上述问题而提供一种改进的图像压缩编码方法、系统、设备和介质。
2、本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：
3、一种改进的图像压缩编码方法，包括以下步骤：
4、获取图像数据，基于预测器对所述图像数据的实际值进行预测，得到预测值；
5、将所述实际值和所述预测值做差值运算，得到差值并进行编码，实现图像压缩编码。
6、作为本专利技术的进一步优化方案，解码时，基于译码器将编码后的差值进行处理得到所述差值，并与所述预测值进行求和运算，输出所述图像数据的实际值。
7、作为本专利技术的进一步优化方案，基于预测器对所述图像数据的实际值进行预测，得到预测值的具体过程如下：
8、确定最小预测均方误差；
9、基于所述最小预测均方误差确定最佳线性预测系数；
10、预测器基于所述最佳线性预测系数和所述图像数据的实际值进行预测，得到预测值。
11、作为本专利技术的进一步优化方案，最小预测均方误差的计算公式如下：
12、
13、其中，i,j表示像素矩阵中的像素坐标。
14、作为本专利技术的进一步优化方案，基于所述最小预测均方误差确定最佳线性预测系数，过程中采用最小二乘法。
15、作为本专利技术的进一步优化方案，基于所述最小预测均方误差确定最佳线性预测系数，具体过程如下：
16、预测时采用以下形式：
17、
18、y(i)＝xin*ai
19、
20、其中，表示预测值，a(k)表示系数，y(i)表示历史值，i指0到n的自然数，k代指1到p的任一自然数；y(i)由y(1)至y(k)的列矩阵表示，xin用来表示出每一项y(i)值，是将多个表达式写成矩阵形式；
21、对每个所述系数的导数求导为零时得到最佳系数组合，基于所述最佳系数组合计算出最佳线性预测系数。
22、作为本专利技术的进一步优化方案，对每个所述系数的导数求导为零时得到最佳系数组合，基于所述最佳系数组合计算出最佳线性预测系数，公式如下：
23、
24、其中，将an用yi和xin的矩阵表示，求二阶导为0，得到上式；
25、最佳线性预测系数：
26、a＝(xtx)-1xty；
27、其中，x表示由xin组成的矩阵，y表示由yi组成的矩阵，a表示由ai组成的矩阵。
28、一种改进的图像压缩编码系统，包括：
29、数据获取模块，用于获取图像数据；
30、预测模块，用于基于预测器对所述图像数据的实际值进行预测，得到预测值；
31、编码模块，用于将所述实际值和所述预测值做差值运算，得到差值并进行编码，实现图像压缩编码。
32、一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；
33、存储器，用于储存计算机程序；
34、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现改进的图像压缩编码方法。
35、一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现改进的图像压缩编码方法。
36、本专利技术的有益效果在于：
37、本专利技术根据最佳线性预测系数，图像的像素预测值会更加准确，结合无损压缩编解码方式，极大地减小了图像传输过程中的信息损耗。
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1.一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，解码时，基于译码器将编码后的差值进行处理得到所述差值，并与所述预测值进行求和运算，输出所述图像数据的实际值。
3.根据权利要求1所述的一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，基于预测器对所述图像数据的实际值进行预测，得到预测值的具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，最小预测均方误差的计算公式如下：
5.根据权利要求3所述的一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，基于所述最小预测均方误差确定最佳线性预测系数，过程中采用最小二乘法。
6.根据权利要求3所述的一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，基于所述最小预测均方误差确定最佳线性预测系数，具体过程如下：
7.根据权利要求6所述的一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，对每个所述系数的导数求导为零时得到最佳系数组合，基于所述最佳系数组合计算出最佳线性预测系数，公式如下：
8.一种改进的图
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的改进的图像压缩编码方法。
...【技术特征摘要】
1.一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，解码时，基于译码器将编码后的差值进行处理得到所述差值，并与所述预测值进行求和运算，输出所述图像数据的实际值。
3.根据权利要求1所述的一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，基于预测器对所述图像数据的实际值进行预测，得到预测值的具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，最小预测均方误差的计算公式如下：
5.根据权利要求3所述的一种改进的图像压缩编码方法，其特征在于，基于所述最小预测均方误差确定最佳线性预测系数，过程中采用最小二乘法。
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：李紫微，陈飞，孙羽，王红余，
申请(专利权)人：奇瑞新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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