图像编解码方法、系统、装置、设备及介质制造方法及图纸

本公开提供了一种图像编解码方法、系统、装置、设备及介质，涉及机器视觉编解码技术领域。该方法包括：将原始图像划分为M个非重叠的分块；计算每个分块区域内所有像素基于Laplacian二阶差分的梯度平均值；根据梯度平均值的大小，将M个分块进行排序，其中，分块的梯度平均值越大，则所述分块区域中的信息越密集；去除排序靠后的q个分块后，得到目标分块，其中，q是根据去除前的分块数量M和预设图像压缩比计算得到的；基于目标分块及目标分块在原始图像中的位置关系，进行编码得到压缩数据。根据本公开实施例，能够针对被压缩图像的不同信息区域，进行有选择、可控制地压缩，任务时延较短，计算效率较高，不会对机器视觉任务产生影响。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及机器视觉编解码，尤其涉及一种图像编解码方法、系统、装置、设备及介质。

技术介绍

1、基于智能制造的机器视觉系统，在工业任务比如产品瑕疵检测、产品自动分拣、工业产品质量控制等领域具有举足轻重的作用。而工业视觉任务的运行离不开面向机器视觉任务的编解码算法。

2、传统的图像/视频编码面向人类视觉任务，大多用于娱乐用途，注重视频数据信号的保真、高帧率、清晰度等。随着5g、大数据以及人工智能的快速发展，在图像/视频大数据应用背景下,媒体内容如图像和视频等被广泛应用在目标检测、目标跟踪、图像分类、图像分割、行人重识别等智能视觉任务等领域，这些智能视觉任务又被称作面向机器视觉的智能任务。而目前已有的面向人类视觉的图像/视频编码算法，无法满足面向工业机器视觉智能分析任务对于高准确性、低延迟和抽象语义的应用需求。

3、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本公开提供一种图像编解码本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像编码方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算每个分块区域内所有像素基于Laplacian二阶差分的梯度平均值，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去除排序靠后的q个分块后，得到目标分块之前，所述方法还包括：

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，基于目标分块及所述目标分块在所述原始图像中的位置关系，进行编码得到压缩数据，包括：

5.一种图像解码方法，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

<p>7.根据权利要求...

【技术特征摘要】

1.一种图像编码方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算每个分块区域内所有像素基于laplacian二阶差分的梯度平均值，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去除排序靠后的q个分块后，得到目标分块之前，所述方法还包括：

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，基于目标分块及所述目标分块在所述原始图像中的位置关系，进行编码得到压缩数据，包括：

5.一种图像解码方法，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩韬，张园，李婧欣，邱溥业，吴子君，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：