图像增强和压缩的制作方法

专利名称：图像增强和压缩的制作方法
技术领域：
这里所描述的主题涉及增强和压缩数字图像的方法及含有该方法的系统。
背景技术：
数字图像可以是由有限数字值(称为图像元素或像素)的集合表示的彩色 或黑白图像。数字图像可以表示静止图像(或图片)以及视频图像，所述视频图 像是以描述运动的方式显示的静止图像序列。图像压缩是对数字图像进行数 据压缩的应用。从其效果来看，其目的是去除图像数据中的冗余或细微特征， 以便能够以有效的方式存储或传送数据。另一方面，图像增强是对色彩信息 中包含的诸如色调、亮度、清晰度、对比度、浓度(d印th)、饱和度和紋理的 图像特征进行操作。图像增强的一个典型目的是以尽可能接近实际看到的图 像的方式来呈现数字图像。
可以仅仅通过三个参数来完全指定色彩。该三个参数的含义依赖于所使 用的具体色彩模型。已开发了许多色彩模型来尝试在三维空间中基于基色 (primary color)集合描述色域。该空间中的每个点表示由基色组成的具体合成 色彩。 一个传统的模型是RGB(红色、绿色、蓝色)色彩模型。RGB色彩模型 是其中以各种方式组合红色、绿色和蓝色基色以产生其它合成色彩的加性模型。
图1示出了传统的RGB色彩模型100。 RGB色彩模型IOO用立方体的每 一维表示基色，并且利用笛卡尔坐标(R，G,B)104映射到立方体102。类似地， 由三元组(R,G,B)确定的立方体内的每个点表示具体的合成色彩，其中各个分 量R、 G或B示出了每个基色对给定的合成色彩的贡献。立方体的对角线106(其中RGB三个分量相等)表示灰度级，对角线长度的0%处为黑色，而 100%处为白色。
RGB才莫型100普遍用于计算机图形学中。可获得的合成色彩的量依赖于 用于每个基色分量的位数。典型的现代计算机显示器对每个像素使用总共24 位的信息，即称作"24位真彩色"的才各式。这对应于对红色、绿色和蓝色的 每个色彩使用8位，并对每个基色给定256个可能色调或色彩值的范围。尽 管人类视觉只能区分出大约1千万个离散色彩，但是利用24位真彩色方案， 可以再现大约1.67千万个离散的色彩。依赖于个人的眼睛和年龄的状况，人 类视觉的响应因人而异。
另一方面，打印行业通常使用CMYK色彩模型。CMYK模型是基于将 下列色彩色素混合的减性色彩模型青色(C)、品红色(M)、黄色(Y)和黑色(K)。 理想的CMY色彩的混合是减性色的，即将青色、品红色和黄色一起打印在 白纸上从而产生黑色。然而，实际的青色、品红色和黄色色素的混合不是纯 黑色的，而是暗黑色。因而，为了生成更强烈、更纯的黑色，在打印中除了 使用CMY色彩外还使用黑色墨。
依赖于在压缩处理中是否丟弃数据， 一般将传统的图像压缩技术称作"无 损"或"有损"。传统无损压缩技术的例子包括霍夫曼编码、算术编码和范诺 -香农编码。利用无损压缩，解压縮处理将再现全部的原始图像。无损压缩对 于在诸如医学和空间科学的应用中得到的图像来说是重要的。在这些情况下， 压缩算法的设计者必须非常注意，以避免丢弃在将来解压缩已压缩图像时可 能需要或甚至是在随后的某个时刻可能有用的任何信息。
相反，因为有损压缩丢弃了某些数据，所以其在速度和存储方面提供了 比无损压缩更好的效率。结果，在可以容忍某种程度的输入数据的不精确的 情况下使用有损技术。因此，在视频或商业图像处理中频繁使用有损压缩。 两种流行的有损图像压缩标准是MPEG(运动图像专家组)和JPEG(联合图像 专家组)压缩方法。
除了成像系统外，还可以将压缩技术合并到视频服务器中以用于"视频 点播"应用。也可以将压缩技术应用于流视频(例如，在通信链路上实时捕获 和显示视频图像)。用于流视频的应用包括视频电话、远程安全系统以及其它 类型的监视系统。
数字图像压缩通常处理大量的数据，而实现图像压缩的一种方式是忽略某些数据。必须选4奪性地进行数据的忽略，指导原则是丢弃人类视觉系统不
敏感的数据。本质上，图像压缩是将图像像素的栅格(grid)精确地转换成保持
重构原始图像或数据文件所必需的信息的新的、更小的数字值的集合。随着 几百万像素的数字照相机/可携式摄像机的出现及照相机电话的普遍存在，存 在存储、转移和观看数字图像的极大需要。这些数字图像文件的庞大尺寸导
致了严重的文件管理限制。例如，利用由24位来表示每个像素的色彩，将需 要大约1兆字节的数字存储器来存储由传统的640x 480像素阵列显示的单个 静止图像(等价于视频的单个帧)。

发明内容
本说明书描述了涉及图像增强和压缩的技术。
本发明人认识到在传统的RGB色彩模型100中，仅确定了基色的色调 轴104，并且仅当三个色彩具有相同值时才出现表示灰度级106的能力。此 外，本发明人认识到在RGB模型100中，可以根据灰度的分量生成任意的 合成色彩。换句话说，灰度分量包含属于色彩的色调关系和合成色彩中的白 色的渐进(gmdual)级别的信息。
因此，本发明人开发了一种有效地管理和传送描述高质量图像的色彩信 息的方法。通过将表示白色的量或亮度的虛拟渐进轴引入到合成色彩中，本 公开中的图像增强算法解决了现有RGB模型IOO的不足，并且使得当基色具 有不同值时色彩和亮度之间的关系变得简单。该图像增强算法允许将光的强 度(或亮度)合并到分量色彩值中，从而允许了恒定的色彩-亮度关系。 一旦提 取了分量色彩值后，则可以使用许多不同的几何模型(例如平方(二次)、立方 或圓形模型)来将虚拟亮度轴合并到传统的色调轴中，并且实现色彩值的二维 表示。
此外，本发明人开发了一种筒单有效的图像紧致压缩方法，以在保持解 压缩数字图像在视觉上无损的同时实现相当大地降低压缩图像的文件尺寸。 通过降低或紧致每个分量色彩的色彩值而基本不损害图像质量，该数字紧致 压缩算法能够压缩数字图像。可以使用图像紧致压缩算法来利于所压缩的 "暗"图像来提供视频图像的传输和显示。由于暗图像的文件尺寸比原始文 件尺寸小许多，所以可以实现有效的、实时的流视频或浮见频点播系统。
本公开的一个方面是通过操作或调整色彩信息中包含的色调、亮度、清晰度、对比度、浓度、饱和度和柔顺性(plasticity)来创建增强的数字图像。因 而，所感觉到的这些增强图像的质量将尽可能地接近本来的真实色彩和生动 (vibrancy)。谨记对这些增强图像的质量判断是主观的人类视觉系统，本公开 中对增强图像的开发旨在一种能够从任何所创建的图像中获得由视觉引起的 "正确"或"真实"感觉的通用方法。本公开的另一方面是获得一种创建在 所有媒体中出现的高质量静止图像或运动图片、同时使这些图像具有比不用 本公开的算法创建的对应者的尺寸小的方法。
在另 一方面中，通过对由第 一 色彩空间中的多个像素表示的数字图像中 的每个像素确定合成色彩数来压缩数字图像。从所确定的合成色彩数中提取 第一组色彩值。然后，根据预定的编码算法将该第一组色彩值紧致成第二组 色彩值。第二组色彩值中的色彩值的数量少于第 一 组色彩值中的色彩值的数 量。然后，产生基于第二组色彩值的修改图像。然后，对所修改的图像应用 变换算法。
在另一方面中，通过对由第一色彩空间中的多个像素表示的数字图像中 的每个像素确定合成色彩数来传递压缩的数字图像。从所确定的合成色彩数 中提取第一組色彩值。然后，根据预定的编码算法将该第一组色彩值紧致成 第二组色彩值。第二组色彩值中的色彩值的数量少于第 一组色彩值中的色彩 值的数量。然后，生成基于第二组色彩值的修改图像。然后，对所修改的图 像应用变换算法。可以向经变换的图像进一步应用可选的后端压缩编码(例 如，霍夫曼编码)。然后，通过第一通信设备发送所述经变换的图像。然后， 第二通信设备接收所述经变换的图像。在接收到所述经变换的图像后，然后 根据预定的解码算法将第二组色彩值解码成第三组色彩值。第三组色彩值基 本类似于第一组色彩值。最后，使用第三组色彩值重构数字图像。
在另 一方面中，通过对由第 一 色彩空间中的多个像素表示的数字图像中 的每个像素确定合成色彩数来增强数字图像。从所确定的合成色彩数中提取 第一组色彩值。然后，根据预定的增强算法将该第一组色彩值紧致成第二组 色彩值。第二组色彩值中的色彩值的数量少于第一组色彩值中的色彩值的数 量。然后，生成基于第二组色彩值的增强图像。
实现可以包括一个或多个下面的特征。原始数字图像可以是BMP格式、 JPEG格式、TIFF格式和GIF格式之一。所述数字图像可以CMY、 L*a*b、 YCC、 L*u*v、 Yxy、 HSV、 CMYK、 MCYK和RGBW色彩空间之一。所述数字图像可以是彩色或黑白图像。所述数字图像也可以是静止或视频图像。
第一和第二组色彩值可以选自l至255之间的整数组。所述变换算法可以包
括将修改的图像转换到第二色彩空间，并将第二色彩空间中的图像转换到频
率空间。例如，所述第二色彩空间可以是YCrCb色彩空间，而所述变换处理 可以是前向离散余弦变换(FDCT)处理。
在一个变型中，可以通过CVreduced = {[(CV。riginal *々2 ) * (CV。riginal / 255 )]
+々(255 *々2/^3)}/(2兀)来表示预定的编码算法，其中，CVreduced表示第二组
色彩值，而CV。riginal表示第一组色彩值。在另一个变型中，可以通过 = cy,,,,M/ *来表示预定的编码算法，其中k是在大约0.01至1之间的
常数，并且其中CVreduced表示第二组色彩值，而CV。riginal表示第 一组色彩值。
在一个变型中，可以通过C^^^C^血72;r来表示预定的解码算法，其
中，CVreduced表示第二组色彩值，CV。riginal表示第 一组色彩值。在另一个变型
中，可以通过c^^-o^"〃来表示预定的解码算法，其中k是在大约0.01
至1之间的常数，并且其中CVreduced表示第二组色彩值，而CV。riginal表示第一 组色彩值。
在 一 个变型中，预定的图像增强算法可以是由
C^_,=卩C匕，,* CT,，, / 255J表示的平方关系'其中CVenhanced表示第二组色
彩值，而CV。rig^表示第一组色彩值。
在另 一个变型中，预定的图像增强算法可以是由C^，" = fCK, ,。, * 2"表
示的圓形关系，其中CVenhanced表示第二组色彩值，而CV。riginal表示第 一组色
彩值。在另一变型中，预定的增强算法可以导致单个按钮动作(one-button action),用于获得对比度调整、色彩调整、逆光调整(light inversion)、参数
调整和亮度调整。
也描述了 一种可以在计算机可读材料上具体化的计算机程序产品。这样 的计算机程序产品可以包括使计算机系统进行这里所描述的方法行为中的一 个或多个的可执行指令。类似地，也描述了一种计算机系统，其可以包括一 个或多个处理器以及耦接到该一个或多个处理器上的存储器。所述存储器可 以对一个或多个程序进行编码，以使得所述一个或多个处理器执行这里所述 的一个或多个方法行为。
可以使用一种系统、方法或计算机程序、或者系统、方法和计算机程序 的任意组合来实现这些一般和特定方面。这里所描述的主题提供了下面的优点中的一个或多个。例如， 一个实现 中的图像增强算法是任意单个像素中的纯RGB色彩的数字量化模型，以获得 更高质量级别的图像处理和真实视觉。通过提供下列方面，所述图像增强算
法的灵活性相对于现有算法具有多个优点亮度的更有效控制；滤色器的非 常复杂而高品质的控制(不能直接看到，但是可以从三种色彩的原始关系中生 成)；对比度的更佳控制；更佳的色彩平衡(隐藏要素的纯化)；改进的色彩增 强；与普通灰度级相比更具对比性的黑色和白色(亮和暗的实际符号功能)；以 及无需色彩的反转的逆光调整，这在各个应用中都具有优势。
所提出的算法通过操作亮度区域中的特定色彩参数而允许半自动地修改 数字图像；而不需要干预整个图像。示范性实现的核心图像处理特征易于使 用，并且通常只涉及自动的、单个按钮的控制。与现有方法将注意力放在数 字图像中出现的独特色彩数上不同，本实现将注意力放在图像中包含的有效 色彩像素的识别和操作上。此外，当调整光和亮度时，现有算法仅在数字图 像的上面覆盖白色，而本实现增加色彩内的光亮。与对像素块进行操作不同， 图像压缩实现基于各个像素对特定亮度区域中的特定色彩进行操作。因为物 体的基本亮度区域之间的关系未改变，所以即使当很大程度地降低数字图像 中的色彩值时，人眼所观察到的质量也没有损失。
通过下面的详细描述、附图和权利要求，其它方面、特征和优点将变得 明显。


图1示出了使用立方体表示的传统RGB色彩模型。
图2示出了在图像增强和压缩算法中所利用的四面体方法。
图3A-图3C描述了图像增强和压缩算法中所利用的平方方法的各种表示。
图4描述了在图像增强和压缩算法中所利用的圓形方法。 图5示出了图像增强算法的一个实现的处理流程图。 图6示出了图像压缩算法的一个实现的处理流程图。 在各个附图中，类似的附图标记表示类似的元素。
具体实施方式
这里所描述的主题涉及增强和压缩数字图像的方法及含有这样方法的系统。
图2示出了在图像压缩和增强算法中使用的四面体色彩模型200。该四 面体模型200利用合成色的相应饱和分量而产生从三角形的和(三角形1 202+ 三角形2204+三角形3 206)导出的表面，该表面表示合成色彩空间。
四面体表示200允许在保持三种基色之间存在的基本关系的同时色彩值 中的七种改变。这七个色彩变量是纯红值(R)、纯绿值(G)、纯蓝值(B)、三 角形1 202的值=((詢)/2)、三角形2 204的值-((I^G)/2)、三角形3 206的值 =((B * G)/2)、三角形1+三角形2+三角形3的和的4直。此外，可以如下乂人四面 体模型200中提取这七个色彩值。
基色二R、 G和B
补色-(R^G)/2-B =黄
单色=(R*G)/2+B =蓝
补色(G伞B)/2-R =青
单色二(G氺B)/2+R二红
补色(R^B)/2-G =品红
单色二(R^B)/2+G =绿
表面合成色=((R*G)/2)+ ((G*B)/2)+ ((R*B)/2)
表面合成色的扩展或减少完全修改了图像的亮度，然而总是与色彩的原 始三元组的合成的色调完好地相关。
图3A描述了在图像增强和压缩算法中使用的平方模型300。平方模型 300是色调-亮度关系的表示，其包括平方的色彩分量302与其色彩饱和度界 限304之间的特定关系。将人类视觉设计为最佳的色彩和亮度关系。亮度是 与人眼感觉到的光源的强度或明度非常相关的量。因为人的视网膜具有的杆 状体比锥状体要多，所以人眼对亮度的改变比对色彩的改变更敏感。其中锥 状体仅能够区分大约1千万种离散色彩，而这些杆状体对亮和暗特别敏感， 并且甚至可以对光的单个光子做出响应。当在彩色监视器上显示图像时，因 为传统RGB模型IOO不包含亮度，所以就亮度而言其色彩并不是最优的。例 如，在RGB彩色立方体100内，由包括从原点(O,O，O)(其为黑色)到(l，l,l)、 (2,2,2)、 (3，3，3)、…直到(255，255,255)(其为白色)的256个不同灰度值的立方体 的对角线106来表示光的强度。由于人眼对亮度比对色彩更敏感，因此平方斗莫型300通过利用虚拟亮度
表示将亮度值合并到分量色彩中而增强了数字图像，如图3B所示。与在打印 界使用的CMYK色彩(其中添加黑色(K)，以获得更真实的黑色的更佳"强度") 类似，这里向RGB色调轴308增加亮度分量306。虚拟亮度轴306的合并创 建了作为色彩的二维表示的合成色彩点310,并且允许独立调整色度和亮度， 而不会使彩色图像过饱和。
当前，在仅具有色调分析的现有算法中，只能以对亮度的固定关系来增 加或降低色调或色彩值。这是因为白色点是对于每个RGB色彩分量固定在 255的色彩值，其达到(255，255,255)。通过基于恒定缩放因子(即R。riginal/255) 而不是固定点(即255)应用与亮度(白)值的变量关系，平方模型300可以增加 任何分量色彩值的"强度"。因而，该色彩-亮度关系接近于打印界在CMYK 方法中使用黑色。该平方模型300也提供了更佳的对比度、亮度和色彩，这 产生了更清晰和更清楚的图像。该平方模型300主要对图像采用标准色调， 应用了虚拟亮度轴306,并且在处理图像后，再次将具有更佳质量的色调-合 并-亮度图像进行保存。
图3C描述了平方模型300的新饱和度界限。平方关系较强地增加了对比 度，并需要更精致的控制。在这种情况下，需要从利用其自身的平方(色彩值 *色彩值)(其是在该空间中表示的对角线314的值；即对角线=色彩值*々2)创建 的单个色彩的空间312中提取。因此，不同色彩值的平方与其饱和度界限316 之间的关系将从255(8位通道色彩表示中的最大值=255)改变成新值。新饱和 度界限=(255) *々2=360。因此，使用平方关系，该因子々2使得仅基于色调轴 的原始分量色彩值与基于色调和亮度轴两者的虛拟分量色彩值相关联。该因 子将依赖于所选择的关系而改变；例如，在立方关系中，将使用因子V3。
图4示出了在图像增强和压缩算法中使用的圓形方法400。该圓形方法 使用圓来二维表示色调和亮度轴。圓形模型400包括由色彩值(R, G, B)产 生的圆和由其相应的饱和度界限(Rm^， Gmax, BmJ产生的圆之间的特定关系。
参考图4， Red 402表示红色分量的色彩值，其指示对于255(红色/白色) 的原始饱和度界限的红色色调值。该Red 402变成新Red Space Circle(红色空 间圓)(RSC)404的半径。于是，由cRed气半径承2兀)或(Red/0.159)来表示RSC 404 的圓周长。该变量cRed(依赖于Red具有什么值)准确地定义RSC 404。
由于在圓形;漠型400中RSC 404是原始红色分量的新表示，所以原始饱和度界限(白色)406也将相应改变。为了保持Red 402分量和其饱和度界限之 间的恒定关系，由亮度(luminosity)圓周cLight 408来表示该新饱和度界限， 其中cLight=255/0.159。使用四面体RGB模型100时，红色分量是可变的， 而饱和度界限(白色)被固定为255。相反，利用具有与亮度圆408相关的红色 空间圓404的圓形方法400,可以自动或手工确定色彩或亮度以及它们之间 的关系。此外，通常，因为降低色彩分量会使色彩变暗，所以如果增加亮度， 则图像曝光过度。这在圓形方法400中不会发生，因为可以彼此独立地调整 色彩或亮度。
图5示出了图像增强算法的一个实现的流程过程500。过程500示出了 使用以RGB色彩格式表示的数字彩色图像的图像增强算法的一个实现。然 而，可以用任何标准的色彩空间来表示原始图像；例如，其可以是CMY、 L*a*b、 YCC、 L*u*v、 Yxy、 HSV、 CMYK、 MCYK和RGBW色彩空间中的 任何一种。该数字图像可以是彩色或黑白图像。该数字图像也可以是静止或 视频图像。在步骤502,过程500接收数字彩色图像作为输入。在步骤504， 过程500获得关于数字图像中的每个像素的合成色彩数。例如，基于24位色 彩方案，合成色彩数O与黑色对应，而合成色彩数16,777,215与白色对应； 而在它们之间具有大约为1.67千万个不同色彩的色域。然后，步骤506基于 合成色彩数对数字图像中的每个像素提取原始RGB分量色彩值(R， G, B)。 依赖于合成色彩数，对于R、 G和B每个分量的色彩值在0至255之间变化。 然后，步骤508a和508b对所提取的RGB色彩值进行过滤，以确保将分量色 彩值限制为在l到255之间的整数。当涉及浮点计算时，为了将色彩值限制 为RGB色彩空间的值，需要该过滤功能。
在过滤步骤508之后，步骤510应用图像增强算法，以增强数字图像。 该特定的算法可以包括四面体模型200、平方模型300或圆形模型400。可以 使用增强算法来实现亮度、对比度、色彩增强、色彩纯化、自动平tf、黑白 对比、逆光调整、用于改变特定色彩内的图像的亮度区域的参数滤波器或任 何其它所希望的图像增强操作。
一旦已应用适当的算法或算法序列来增强原始数字图像，步骤512获得 关于增强的数字图像的新RGB色彩值。然后，可以在监视器或能够呈现增强 的图像的任何设备上显示该增强的数字图像。此外，可以将该增强的数字图 像保存到诸如硬盘驱动、闪存驱动或可移动存储器的存储设备中。图6示出了图像压缩算法的一个实现的流程过程600。过程600示出了 使用以RGB色彩格式表示的数字彩色图像的图像压缩算法的一个实现。然 而，可以用任何标准的色彩空间来表示原始图像；例如，其可以是CMY、 L*a*b、 YCC、 L*u*v、 Yxy、 HSV、 CMYK、 MCYK和RGBW色彩空间中的 任何一种。该数字图像可以是彩色或黑白图像。该数字图像也可以是静止或 视频图像。在步骤602,过程600接收具有由特定的位数来表示像素色彩的 数字彩色图像作为输入。然后，步骤604获得关于数字图像中的每个像素的 合成色彩数。例如，基于24位色彩方案，合成色彩数O与黑色对应，而合成 色彩数16,777,215与白色对应；而在它们之间具有大约为1.67千万个不同色 彩的色域。然后，步骤606基于合成色彩数提取关于数字图像中的每个像素 的原始RGB分量色彩值(R， G, B)。依赖于合成色彩数，关于R、 G和B的 每个分量的色彩值在0至255之间变化。然后，步骤608a和608b对所提取 的RGB色彩值进行过滤，以确保将分量色彩值限制为在1到255之间的整数。 当涉及浮点计算时，为了将色彩值限制为RGB色彩空间的值，需要该过滤功 能。
在提取数字图像中的每个像素的RGB色彩值之后，步骤610应用编码算 法来将原始RGB分量色彩值"紧致"成"减少的(reduced)"色彩值。对每个 RGB分量色彩值应用该编码算法；例如，在一个实现中，利用下面的数学等 式来获得R分量的减少的色彩值Rreduced:
R一 =肌—,，ai "2 ) * (Ro—w / 255 )] +々(255 * V2 "3 )} / (2兀)
(1)
其中，Ro—w是通过步骤606提取并通过步骤608过滤的关于R的原始 色彩值。在另一实现中，可以使用根据下面的数学等式的恒定减少器来紧致 该分量色彩值
Rreduced—^original * k ，
其中，k是在大约o.oi至i之间的常数。
等式i所表示的编码算法通过在压缩原始色彩值之前首先增强数字图像 的质量来产生减少的色彩值。等式i中的第一项是平方优化器，其使用平方
模型来表示包含亮度的分量色彩值。使用平方关系，等式1中的因子々2使得 仅基于色调轴的原始分量色彩值与基于色调和亮度轴两者的虛拟分量色彩值 相关联。该因子将依赖于所选择的关系而改变；例如，在立方关系中，将使用因子々3。等式1中的第二项考虑到亮度是遍布在所有三个色彩分量中；因 而，这里提取每色彩分量的亮度的量。因而，这通过防止增强的数字图像曝 光过度而允许在每个分量色彩内呈现不同的白色。
如上所述，编码算法利用平方优化器以通过在每个分量色彩内并入亮度 来首先增强图像。此外，编码算法基于所选择的变换方法将增强的色彩值变
换为减少的色彩值。例如，如图4中所示，等式1描述了使用圓来二维地表 示色调和亮度轴的圓形方法400。将1到255的原始分量色彩值映射到圆的 圓周上，以生成虚拟分量空间圓。
由于只需要圓的半径来完全表征该分量空间圓。使用该分量空间圆的半 径的"减少的，，色彩值足以包含原始分量色彩值的所有信息。因而，通过使 用更少数目(減少数目)的色彩值描述分量色彩而实现了图像紧致。在原始分量 色彩值和其半径之间存在固定的关系(例如，对于圆形方法，圓周=半径x 2兀)。 通过将圓周等分为可用色彩值的范围(l到255)，可以将原始分量色彩值映射 到由分量空间圆的半径表示的减少的色彩值。因而，因为关系半径=圆周 /2兀，所以减少了原始色彩值。例如，^f吏用圓形方法，利用1/2兀或0.159的缩 放因子，将255个可用色彩降低到大约40个色彩。由于人类视觉对光的强度 特别敏感，但是只能粗略区分10万个离散色彩，所以使用平方优化器和圓形 变换方法的组合的编码方法有效地实现了数字图像的压缩，同时其质量相对 于人的视觉系统来说基本无损。
在圓形方法的情况下，在编码步骤610后，类似于步骤608a和步骤608b 的过滤功能，在步骤612a和612b中对减少的分量色彩值进行过滤，以保证 将减少的分量色彩值限制为在1到40之间的整数值。编码算法的另一实现可 以利用圓形模型400的直径-圓周关系来表示色调-亮度轴。在该情况下，对于 每个色彩分量，减少的分量色彩值将在1到80之间。然后，步骤614将关于 每个像素的减少的分量色彩值组装到所修改的"暗"图像中。因为减少的分 量色彩值已被紧致并包含比原始256个色彩值少的色域，所以该图像表现出 较"暗"。此外，因为分量色彩的值乂人255降j氐到40，所以所修改的"暗" 图像的文件尺寸变得比原始文件尺寸小。
在使用四面体、平方、圓形方法或其任意组合将原始图像紧致成所修改 的"暗"图像之后，可以使用变换算法变换该"暗"图像。例如，在步骤616 中，将"暗，，图像从RGB变换成被称为YCbCr的不同色彩空间。在YCbCr色彩空间中，Y分量表示亮度；Cb和Cr分量一起表示色度。然后，在步骤 618中，将经变换的"暗"图像的每个分量(Y,Cb,Cr)"铺片(tile)"到每个8 x 8(或达到32 x 32)像素的块中，然后使用二维前向离散余弦变换(FDCT)将每个 片转换到频率空间。与使用量化表格来减少频域中的值的JPEG压缩算法不 同，本紧致-压缩算法不需要量化表格，因为所修改的"暗"图像已具有减少 的色彩值。此外，在步骤620中可以实现可选的"后端"无损压缩(例如，霍 夫曼编码)来进一步压缩图像。
然后，步骤622将在步骤618(无后端压缩)或步骤620(有后端压缩)中获 得的压缩图像传递到第二位置。该第二位置可以是诸如硬盘驱动、闪存驱动 或可移动存储器的存储设备。该第二位置可以是通过诸如因特网或无线LAN 的通信网络链接的远程设备。
一旦将所压缩的图像传递到第二位置，则在步骤624中应用解码算法， 以获得一组解码的分量色彩值。该解码算法基本执行紧致-压缩算法的逆变 换。首先，将使用逆DCT解压缩经压縮的图像。然后，提取分量色彩值，以 使得可以执行逆"紧致"处理。逆紧致可以使用能够对步骤610编码的色彩 值进行解码的任何算法。例如，在使用等式1作为编码算法的实现中，解码 算法使用下面的等式
= d"/ * 2;r (3)
其中，Rdec。de是为R的解码的分量色彩值，R,.educed是根据等式1获得的减 少的分量色彩值。另一方面，如果使用等式2作为编码算法，则解码算法使 用下面的筒单公式
其中，k也是大约0.01到1之间的常数。由于在编码过程期间将k值存 储在图像的首部(在恒定减少器的情况下)，所以在解码过程期间使用相同的k 值。
所解码的分量色彩值将基本类似于在步骤606中提取的原始分量色彩 值。 一旦使用等式3或4(依赖于所使用的编码算法)而获得了所解码的分量色 彩值，则在步骤626使用新的一组解码的分量色彩值来重构伪原始数字彩色 图像。
当将过程600与传统压缩技术相比时，本实施例的优点是明显的。在一 个实例中，利用75的质量因子将489千字节的位像文件压缩成JPEG格式。结果得到的JPEG文件尺寸是26.6千字节。相比而言，使用过程200并 且保持相同的质量因子，本编码过程能够将原始的位像压缩低至19.7千 字节，这相对于传统JPEG来说进一步压缩了 25%。此外，过程600能够将 JPEG文件进一步压缩大约50%,且在重构时不损失图像质量。
当与诸如WinZip的商业可获得软件包相比时，本实施例也实现了很大改 进。例如，对于文件尺寸为2.89兆字节的位图，zip格式仅将文件尺寸降低 到2.25兆字节；相比而言，本编码算法能够将文件压缩到1.19兆字节，其在 压缩位图文件的能力方面比WinZip有接近50%的改进。此外，当使用本过 程600重构该1.19兆字节的文件时，图像质量未出现任何可辨认的损失。
已关于示范性实施例描述了本应用。其它实施例也在下面的权利要求书 的范围内。
权利要求
1.一种压缩数字图像的方法，该方法包括确定关于由第一色彩空间中的多个像素表示的数字图像中的每个像素的合成色彩数；从所确定的合成色彩数中提取第一组色彩值；根据预定的编码算法将该第一组色彩值紧致成第二组色彩值，其中所述第二组色彩值中的色彩值的数量小于第一组色彩值中的色彩值的数量；基于第二组色彩值生成修改图像；以及对所修改的图像应用变换算法。
2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述变换算法包括 将所述修改的图像转换到第二色彩空间中；以及将第二色彩空间中的图像转换到频率空间。
3. 根据权利要求1所述的方法，还包括 对所述经变换的图像执行霍夫曼压缩编码。
4. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述预定的编码算法是 CVreduced = {[(CVoriginal * V2 " (CV。,.iginal / 255 )] +々(255 *々2 "3 )} /(2兀)；并且其中，CVwd表示第二组色彩值，而CV。rigina,表示第一组色彩值。
5. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一组色彩值选自在1到255之间的整数组。
6. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二组色彩值选自在1到 255之间的整数组。
7. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述预定的编码算法是其中k是在大约0.01至1之间的常数；并且其中CVwd表示第二组色彩值，而CV。riginal表示第 一组色彩值。
8. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述数字图像是BMP格式、JPEG 格式、TIFF格式和GIF格式之中的一个。
9. 根据权利要求1所述的方法，其中，从标准色彩空间导出所述第一组 色彩值。
10. 根据权利要求9所述的方法，其中，所述标准色彩空间是RGB色彩 空间、CMY色彩空间、1^a^色彩空间、YCC色彩空间、1^u 色彩空间、 Yxy色彩空间、HSV色彩空间、CMYK色彩空间、MCYK色彩空间和RGBW 色彩空间之中的一个。
11. 一种传递压缩的数字图像的方法，该方法包括确定由第 一 色彩空间中的多个像素表示的数字图像中的每个像素的合成 色彩数；从所确定的合成色彩数中提取第一组色彩值；根据预定的编码算法将该第一组色彩值紧致成第二组色彩值，其中所述 第二组色彩值中的色彩值的数量小于所述第 一组色彩值中的色彩值的数量； 基于第二组色彩值生成修改图像； 向所述修改的图像应用变换算法； 使用第一通信设备发送所变换的图像； 使用第二通信设备接收所变换的图像；根据预定的解码算法将所述第二组色彩值解码成第三组色彩值，其中第 三组色彩值基本类似于第一组色彩值；以及 使用所述第三组色彩值重构数字图像。
12. 根据权利要求11所述的方法，其中，所述预定的编码算法是 CVreduced = {[(CVoriginal *々2 " (CVoriginal / 255 )] +々(255 *々<formula>formula see original document page 3</formula>并且其中，CVwd表示所述第二组色彩值，而CV—^表示所述第一组色彩值。
13. 根据权利要求11所述的方法，其中，所述预定的编码算法是<formula>formula see original document page 3</formula>其中k是在大约0.01至1之间的常数，并且其中CVwd表示所述第二组色彩值，而CV。rigina,表示所述第一组色彩值。
14. 根据权利要求11所述的方法，其中，所述预定的解码算法是 CK血娃=C乙一 * 2兀；并且其中CVredueed表示所述第二组色彩值，而CV。riginal表示所述第 一组色彩值。
15. 根据权利要求11所述的方法，其中，所述预定的解码算法是其中k是在大约0.01至1之间的常数，并且其中CVreduced表示所述第二组色彩值，而CV。nginal表示所述第 一组色彩值。
16. 根据权利要求11所述的方法，其中，所述变换算法包括 将所修改的图像转移到第二色彩空间中；以及将所述第二色彩空间中的图像变换到频率空间中。
17. 根据权利要求16所述的方法，还包括 对所述经变换的图像执行霍夫曼压缩编码。
18. —种增强数字图像的方法，该方法包括确定由第 一 色彩空间中的多个像素表示的数字图像中的每个像素的合成 色彩数；从所确定的合成色彩数中提取第 一组色彩值；根据预定的增强算法将该第一组色彩值紧致成第二组色彩值，其中所述 第二组色彩值中的色彩值的数量小于所述第 一组色彩值中的色彩值的数量； 以及基于所述第二组色彩值生成增强图像。
19. 根据权利要求18所述的方法，其中 下述表示的平方关系CK'〃/彦^/ =卩C厂",，"/ * /255J , 并且其中，CVeWed表示所述第二组色彩值， 彩值。
20. 根据权利要求18所述的方法，其中 下述表示的圓形关系CC'0,7my = * 2tt , 升且其中，cvenhanced表示所述第二组色彩值，彩值。
21. 根据权利要求18所述的方法，其中 数字图像的单个按钮对比度调整。
22. 根据权利要求18所述的方法，其中，所述的预定图像增强算法是由而CV。riginal表示所述第 一 组色 ，所述的预定图像增强算法是由而CV。—w表示所述第一组色 ，所述的预定图像增强算法导致 ,所述的预定图像增强算法导致数字图像的单个按钮色彩调整。
23. 根据权利要求18所述的方法，其中，所述的预定图像增强算法导致 数字图像的单个按钮逆光调整。
24. 根据权利要求18所述的方法，其中，所述的预定图像增强算法导致 数字图像的单个按钮亮度调整。
25. 根据权利要求18所述的方法，其中，所述的预定图像增强算法导致 数字图像的单个按钮参数调整。
全文摘要
通过确定由第一色彩空间中的多个像素表示的数字图像中的每个像素的合成色彩数来压缩数字图像。从所确定的合成色彩数中提取第一组色彩值。然后，根据预定的编码算法将该第一组色彩值紧致成第二组色彩值。所述第二组色彩值中的色彩值的数量小于所述第一组色彩值中的色彩值的数量。然后，生成基于所述第二组色彩值的修改图像。然后，对所修改的图像应用变换算法。
文档编号H04N1/64GK101317464SQ200680042399
公开日2008年12月3日 申请日期2006年9月14日 优先权日2005年9月14日
发明者马西莫·巴勒里尼 申请人:Rg布赖特股份有限公司