System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法技术_技高网

一种基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法技术

技术编号:40461554 阅读:12 留言:0更新日期:2024-02-22 23:16
本发明专利技术属于色彩滤波阵列(CFA)图像压缩领域,具体提供一种基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,用以有效地压缩CFA图像。本发明专利技术中,首先通过图像传感器获取原始色彩滤波阵列图像,并转换为RG<subgt;1</subgt;G<subgt;2</subgt;B四通道数据;然后采用JPEG‑XR作为编解码器,引入色彩空间转换矩阵的权值矩阵并联合率失真优化获得最优色彩空间转换矩阵;最后基于最优色彩空间转换矩阵对RG<subgt;1</subgt;G<subgt;2</subgt;B四通道数据完成编解码。本发明专利技术在YDgCoCg色彩转换模型和JPEG‑XR图像压缩方法的基础上,引入基于色彩变换的率失真优化方法,优化得到最优色彩空间转换矩阵,实现对CFA图像的有效压缩,并提升压缩质量和效率,同时兼顾计算复杂度与计算成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于色彩滤波阵列(color filter array,cfa)图像压缩领域,具体提供一种基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,用以完成对色彩滤波阵列图像的高效压缩。


技术介绍

1、摄像机将实际的景物转换为图像数据的过程中,通常利用传感器分别接收红(r)、绿(g)、蓝(b)三个分量的信息,再将三个分量信息合成彩色图像;然而,此过程中需要在同一个像素点部署三块滤镜,导致摄像机价格昂贵且不易制造;因此,大多数数码相机采用色彩滤波阵列的单通道传感器来捕捉每个像素的单个颜色分量,即r、g或b,由此组成色彩滤波阵列图像(cfa)。拜尔色彩滤波阵列图像如图1所示,其中,r表示红色分量,g1表示奇数行奇数列的绿色分量,g2表示偶数行偶数列的绿色分量,b表示蓝色分量;采集到的色彩滤波阵列图像需要传递到计算模块完成去马赛克等图像重构操作,即对像素上的缺失色彩分量进行插值和补充,得到重构图像;在传递过程中,色彩滤波阵列图像的损失必然会降低重构图像的图像质量,由此可见,为了获取高质量的摄影图像,高效的色彩滤波阵列图像压缩方法至关重要。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,用以有效地压缩cfa图像。本专利技术在ydgcocg色彩转换模型和jpeg-xr图像压缩方法的基础上,引入基于色彩变换的率失真优化方法,优化得到最优色彩空间转换矩阵,用以在相同码率下完成对cfa图像的更高质量的压缩编解码。

2、为实现上述目的,本专利技术采用的技术方案为:

3、一种基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,包括以下步骤:

4、步骤1. 通过图像传感器获取原始色彩滤波阵列图像,并转换为rg1g2b四通道数据,其中,r通道表示红色分量,g1通道表示奇数行奇数列的绿色分量,g2通道表示偶数行偶数列的绿色分量,b通道表示蓝色分量;

5、步骤2. 采用jpeg-xr作为编解码器,引入色彩空间转换矩阵的权值矩阵并联合率失真优化获得最优色彩空间转换矩阵,基于最优色彩空间转换矩阵对rg1g2b四通道数据完成编解码;率失真优化过程为:

6、步骤2.1. 构建色彩空间转换矩阵的权值矩阵s及率失真优化的率失真代价函数j,权值矩阵s中包含权值项α与β,率失真代价函数j中包含权值项λ;在设定压缩量化步长下进行初始化,将α、β与λ初始化为初始值α0、β0与λ0,计算得到失真量d与码率ra的初始值d0与码率ra0,再计算得到率失真代价函数j的初始值j0;并设置权值项α的最优值αbest=α0,率失真代价函数j的最优值jbest=j0;

7、步骤2.2. 调节αi=2×αi-1,i表示循环迭代次数,αi表示当前迭代的权值项α,αi-1表示上一次迭代的权值项α;计算得到当前迭代的失真量di和码率rai,并更新权值项λi;

8、步骤2.3. 计算当前迭代的率失真代价函数ji,判断ji是否小于jbest,若是,则令αbest=αi、jbest=ji;否则,执行下一步骤;

9、步骤2.4. 判定当前迭代的权值项λi是否满足迭代循环条件,若满足迭代循环条件,则跳转至步骤2.2进行下一次循环迭代;否则,输出全局最优αbest,计算得到最优色彩空间转换矩阵。

10、进一步的,步骤2.1中,失真量d与码率ra的计算过程为:

11、首先,对rg1g2b四通道数据执行色彩空间转换,得到ydgcocg分量;色彩空间转换表示为:

12、,,

13、其中,s表示权值矩阵,表示色彩空间转换矩阵;y表示亮度分量,dg、co、cg表示色度分量;α与β表示权值项,且满足:α×β=1;

14、然后,将ydgcocg分量在设定压缩量化步长下进行压缩编码,得到y′dg′co′cg′分量,其中,y′表示压缩亮度分量,dg′、co′、cg′表示压缩色度分量;

15、根据y′dg′co′cg′分量计算失真量d与码率ra,具体表示为:

16、,,,

17、,

18、其中,dy表示y分量的失真量,ddg表示dg分量的失真量,ray表示y分量的码率,radg表示dg分量的码率,表示矩阵二范数。

19、进一步的,步骤2.1中,率失真代价函数j表示为:

20、,

21、其中,λ表示权值项。

22、进一步的,步骤2.2中,权值项λi的更新过程为:

23、,

24、其中,di-1和rai-1表示上一次迭代的失真量和码率。

25、进一步的,步骤2.4中,迭代循环条件具体为满足以下任一条件:

26、,

27、,

28、,

29、其中,λi-1表示上一次迭代的权值项λ,di-1和rai-1表示上一次迭代的失真量和码率。

30、基于上述技术方案,本专利技术的有益效果在于:

31、本专利技术提供一种基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,首先,增加了针对色彩空间转换矩阵的权值矩阵s,以建立率失真函数和色彩转换各个分量之间的关系;然后,为y分量和dg分量构建率失真代价函数,用于引导生成最优色彩空间转换矩阵;最后,在最优色彩空间转换矩阵的基础上,由编解码器完成cfa图像的压缩编解码,实现对色彩滤波阵列图像的快速高质量压缩。

32、综上所述,本专利技术能够实现对cfa图像的有效压缩,并提升压缩质量和效率,同时兼顾计算复杂度与计算成本。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,其特征在于,步骤2.1中,失真量D与码率Ra的计算过程为:

3.根据权利要求1所述基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,其特征在于,步骤2.1中,率失真代价函数J表示为:

4.根据权利要求1所述基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,其特征在于,步骤2.2中,权值项λi的更新过程为:

5.根据权利要求1所述基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,其特征在于,步骤2.4中,迭代循环条件具体为满足以下任一条件:

【技术特征摘要】

1.一种基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,其特征在于,步骤2.1中,失真量d与码率ra的计算过程为:

3.根据权利要求1所述基于率失真优化色彩空间转换矩阵的图像压缩方法,其特征在于,...

【专利技术属性】
技术研发人员:朱树元莫乔尹诗颖
申请(专利权)人:电子科技大学
类型:发明
国别省市:

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