一种近似图像的压缩编码方法与流程

文档序号:14270447阅读:188来源:国知局

本发明属于图像编码领域,更具体地,涉及大量近似图像的分组联合编码。



背景技术:

近年来,随着旅游产业的蓬勃发展,智能手机的普及和功能的多样化,走出家门赏美景,拿起手机留倩影,已经成为人们生活的一部分。大量的个人和家庭照片由此产生。面对承载着诸多珍贵记忆的大量照片,多数人采用直接导出到硬盘上并按文件夹分类的方法予以保存。

随着智能手机的性能越来越好,照片的分辨率越来越高,虽然存储技术也在不断进步,但是相对于不断增长的照片存储需求而言,存储技术的进步还是难免有些“捉襟见肘”。

因此,在空间上降低成组照片数据的整体存储量,便于大量照片的有效存储和管理,成为了照片档案系统设计时必须考虑的一个关键问题。



技术实现要素:

本发明的目的是为克服上述问题,提出一种近似图像的压缩编码方法,通过特征聚类的方式对所有照片进行分组,然后对属于同一分组的近似照片采用联合压缩编码,有效提高照片的整体存储效率。

本发明所提出的一种近似图像的压缩编码方法,其特征在于,所述方法具体包括如下步骤:

第一步,特征分类,将若干图像数据导入数据存储模块,数据处理模块扫描数据存储模块内所有图像数据并确定特征区域,对所有特征区域聚类后按相似程度对这些特征区域进行分组;

第二步,特征转换,数据处理模块通过尺度不变特征转换算法或其改进算法计算同一分组中任意两处特征区域之间的相似权重;

第三步,图像建立,将同一分组中的每处特征区域作为一个顶点,将任意两处特征区域之间的相似比例作为连接所述顶点的无向边;数据处理模块保留其中若干条无向边,根据所有顶点的集合v={v1,v2,…,vn}以及顶点vi和vj之间的边eij建立无向图g=(v,e);

第四步,图像转换,假设任意顶点拥有的边数为ni,将这ni条边的权值之和作为该点的权值wi,数据处理模块选取权值wi最大的顶点vi作为输出起始顶点,将其输出到拓扑序列t作为可编码点,从未选顶点集合u中转移至已选顶点集合s中;任意与vi有公共无向边的顶点vj以vi作为参考图像,则vi的所有无向边eij转换为以vi为弧尾的有向参考依赖关系rij;

第五步,图像输出,顶点vi的参考依赖权值rij之和占该顶点权值wi的比例为pi,则pi满足

数据处理模块选取未选顶点集合u中pi值最大的顶点vi*作为下一个输出起始顶点,重复图像转换步骤,直至集合u成为空集;待集合v中的所有顶点都被加入到集合s中,无向图g转换为有向无环图;

第六部,图像编码,按拓扑序列t中顶点的顺序和参考依赖关系rij对无向图g的所有顶点依次进行压缩编码。

通过上述步骤对批量照片或图片中存在较多近似内容的特征,首先对批量照片进行特征提取,通过特征聚类的方式对所有照片进行分组,然后对属于同一分组的近似照片采用联合压缩编码,有效提高照片的整体存储效率,去除冗余数据。

附图说明

图1是本发明无向图的示意图。

图2是本发明起始点输出后的示意图。

图3是本发明所有顶点输出后的示意图。

图4是本发明的流程图。

图5是本发明各点之间的相似度列表。

图6是本发明未输出顶点参考依赖权值之和与顶点权值之比的变化表。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合图示,进一步阐述上述技术方案。

如图所示的一种近似图像的压缩编码方法,其步骤包括:

i、将大量图像导入系统后,抽取所有图像的特征。对这些特征进行聚类,按相似程度对特征图像进行分组。

ii、使用尺度不变特征转换算法或其改进算法计算同一分组中任意两幅图像之间的相似度,该相似度为两幅特征图像中特征点的相似比例。特征图像越相似,它们之间的相似度值就越大。

iii、将同一分组中的每幅特征图像看作一个顶点,图像之间的相似度即为顶点之间边的权值,选取权值最大的若干条相似边,舍弃其他相似度较小的边。可由参考图像缓冲区的大小确定顶点能够允许的最多边数(即顶点的最大度数),根据顶点的最大度数和相似性阈值共同决定每个顶点最多能够保留的相似边数。一个分组中的所有顶点和选取的相似边,构成如图1所示的无向图g。

iv、设无向图g=(v,e),v={v1,v2,…,vn}为所有顶点的集合。顶点vi拥有的边数为ni,这ni条边的权值之和为顶点vi的权值wi。顶点vi和vj之间的边记为eij,该边的权值为wij。

v、首先选取权值最大的顶点作为起始顶点(图1中的顶点b),将其输出到拓扑序列t,并将其加入到已选顶点集合s中,则未选顶点集合u=v-s。

一旦将顶点vi输出到拓扑序列t,则认为该顶点已可编码,所有与vi有相似边连接的顶点vk都可以将vi作为参考图像了。此时vi的所有无向边eij转换成以vi为弧尾的有向参考依赖关系rij。将图1中的起始顶点b输出到拓扑序列t之后的示意图如图2所示。

假设顶点vi的参考依赖权值rij之和占该顶点权值wi的比例为pi,则pi=然后在集合u中,选取pi最大的顶点(假设为vi*)作为下一个顶点输出到拓扑序列t,同时将vi*也加入到已选顶点集合s,并将顶点vi*从集合u中删除。重复此过程,直到集合u为空为止,此时集合v中的所有顶点都已被加入到集合s中。拓扑序列t即为所有顶点编码的先后顺序,无向边eij最终全部成为了参考依赖关系rij,由无向图g(如图1所示)生成了有向无环图(如图3所示)。

vi、从起始顶点开始,按前面步骤得到的拓扑序列和参考依赖关系,对无向图g的所有顶点依次进行压缩编码。每个顶点编码时,以该顶点为弧尾的所有弧头顶点(当前可参考的已经编码的图像)构成其参考队列。参考队列中的图像为当前编码图像的参考依赖关系。

vii、除起始顶点(即第一幅图像)仍须独立编码外,其它顶点(即其它图像)均可在“帧内”压缩的基础上,进一步根据参考队列中相似图像的像素块,进行视频编码的“帧间”压缩,如图4所示。

假设无向图g各顶点之间的相似度如图1所示,则各顶点的权值如表1所示。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

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