的 矩阵，分别放入YUV_1到YUV_4中。对于色度分量UV，只需取矩阵中偶数行的值分别放入到 YUV_5和YUV_6中。由这6个8X8的矩阵组成一个最大运算单元，采样分块方式如图2B所 不。
[0053] 示例性的，在上述实施例的基础上，针对变换后的图像数据采用熵编码算法进行 图像压缩包括：
[0054] 对变换后的图像数据进行量化处理；
[0055] 对量化后的图像数据进行Z字形扫描，得到对应的图像矢量矩阵；
[0056] 采用算术编码算法对图像矢量矩阵进行编码。
[0057] 示例性的，采用算术编码算法对图像矢量进行编码包括：
[0058] 通过概率估计计算所述图像矢量矩阵中每个符号对应的概率；
[0059] 根据所述概率标识每个符号；
[0060] 根据符号的概率标识确定编码区间；
[0061 ] 根据所述编码区间确定输出比特流。
[0062] 其中，所述编码区间范围为2s~2 9。
[0063] 具体的，WALSH变换和量化过程是图像压缩的重要过程，也是消除图像无用信息的 重要一步。预处理步骤后是量化过程，量化可以使编码的数据量下降，把它转换成有限数据 的离散值，删除在人眼对观察和判断改变不明显的信息，也就是属于人眼不能轻易察觉到 的数据信息，对数据进行有效的压缩。JPEG采用线性均匀量化器，量化表的长宽为8 X 8,需 要定义64个系数对应量化步长，每个系数都是一一对应的，但是具体的步长并没有固定， 量化步长同时由量化因子scale决定，它可控制图像的压缩质量和压缩比。
[0064] WALSH系数经过量化后进行重新编排，将8X8的数组以线性的方式进行存储，并 且为了增加了连续系数为"〇"的个数长度。重新排列的顺序是以Z字形的行进轨道进行扫 描，如图2C所示，这样的编排顺序就可以把8X8的数组矩阵转变为1X64的单线矢量矩 阵，还有一个好处是可以将左上角代表低频率的部分放在矢量的前端，然后在进行接下来 的编码处理包括直流系数和交换系数的处理。
[0065] 该编码结构的输入为Bin，Bin表示待编码的字符。在区间分割之前，要通过概率 估计大概率字符MPS和小概率字符LPS来确定编码区间长度R和下限L并且时时更新概率 状态。区间划分时，MPS区间在前，LPS区间在后。然后判断当前符号的类型确定下一个编 码区间。当输入MPS时，MPS作为下一个编码区间，并且下限L不变。当输入LPS时，LPS作 为下一个编码区间，同时区间下限L要增加 MPS的编码区间。划分之后的新编码区间要式 中保持在2s~2 9范围内，当小于2 8时，就需要经过重整。重整过程会有可能输出一个或多 个"0"，" 1"比特作为算术编码的输出，最终是以比特流的形式。
[0066] 上述各实施例同样通过对图像原始数据进行预处理；对于预处理得到的图像数据 进行沃尔什WALSH变换；针对变换后的图像数据采用熵编码算法进行图像压缩。同样通过 使用WALSH能够有效去除图像中的冗余信息，提高编码效率和压缩比。
[0067] 上述各实施例同样通过控制终端接收智能终端发送包含设备信息的特征消息，并 通过解析所述特征消息获取到所述智能终端的设备信息，只向所述设备信息符合预定条件 的智能终端发送网络连接消息，以使设备信息符合预定条件的智能终端根据所述网络连接 消息接入到智能终端系统中。上述各实施例同样只允许符合预定条件的智能终端接入到智 能终端系统中，从而能够有针对性的将特定的智能终端加入智能终端系统中，降低智能终 端系统的安全隐患。
[0068] 实施例二
[0069] 图3为本发明实施例三提供的图像压缩装置的结构示意图，如图3所示，具体包 括：预处理模块21、变换模块22和压缩编码模块23 ;
[0070] 所述预处理模块21用于对图像原始数据进行预处理；
[0071] 所述变换模块22用于对于预处理得到的图像数据进行沃尔什WALSH变换；
[0072] 所述压缩编码模块23用于针对变换后的图像数据采用熵编码算法进行图像压 缩。
[0073] 本实施例所述的图像压缩装置用于执行上述各实施例所述的图像压缩方法，其技 术原理和产生的技术效果类似，这里不再累述。
[0074] 示例性的，在上述实施例的基础上，所述预处理模块21用于：
[0075] 将红绿蓝RGB格式的图像原始数据转换为YUV格式的图像数据；对YUV格式的图 像数据进行分块处理。
[0076] 示例性的，在上述实施例的基础上，所述压缩编码模块23包括：量化处理单元 231、扫描单元232和算术编码单元233 ;
[0077] 所述量化处理单元231用于对变换后的图像数据进行量化处理；
[0078] 所述扫描单元232用于对量化后的图像数据进行Z字形扫描，得到对应的图像矢 量矩阵；
[0079] 所述算术编码单元233用于采用算术编码算法对图像矢量矩阵进行编码。
[0080] 示例性的，所述算术编码单元233具体用于：
[0081] 通过概率估计计算所述图像矢量矩阵中每个符号对应的概率；根据所述概率标识 每个符号；根据符号的概率标识确定编码区间；根据所述编码区间确定输出比特流。
[0082] 示例性的，所述编码区间范围为2s~2 9。
[0083] 上述各实施例所述的图像压缩装置同样用于执行上述各实施例所述的图像压缩 方法，其技术原理和产生的技术效果类似，这里不再累述。
[0084] 注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解， 本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、 重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行 了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还 可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
【主权项】
1. 一种图像压缩方法，其特征在于，包括： 对图像原始数据进行预处理； 对于预处理得到的图像数据进行沃尔什WALSH变换； 针对变换后的图像数据采用熵编码算法进行图像压缩。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对图像原始数据进行预处理包括： 将红绿蓝RGB格式的图像原始数据转换为YUV格式的图像数据； 对YUV格式的图像数据进行分块处理。3. 根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，针对变换后的图像数据采用熵编码算 法进行图像压缩包括： 对变换后的图像数据进行量化处理； 对量化后的图像数据进行Z字形扫描，得到对应的图像矢量矩阵； 采用算术编码算法对图像矢量矩阵进行编码。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用算术编码算法对图像矢量进行编码 包括： 通过概率估计计算所述图像矢量矩阵中每个符号对应的概率； 根据所述概率标识每个符号； 根据符号的概率标识确定编码区间； 根据所述编码区间确定输出比特流。5. 根据权利要求4任一项所述的方法，其特征在于，所述编码区间范围为2 8~2 9。6. -种图像压缩装置，其特征在于，包括： 预处理模块，用于对图像原始数据进行预处理； 变换模块，用于对于预处理得到的图像数据进行沃尔什WALSH变换； 压缩编码模块，用于针对变换后的图像数据采用熵编码算法进行图像压缩。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预处理模块用于： 将红绿蓝RGB格式的图像原始数据转换为YUV格式的图像数据；对YUV格式的图像数 据进行分块处理。8. 根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述压缩编码模块包括： 量化处理单元，用于对变换后的图像数据进行量化处理； 扫描单元，用于对量化后的图像数据进行Z字形扫描，得到对应的图像矢量矩阵； 算术编码单元，用于采用算术编码算法对图像矢量矩阵进行编码。9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述算术编码单元具体用于： 通过概率估计计算所述图像矢量矩阵中每个符号对应的概率；根据所述概率标识每个 符号；根据符号的概率标识确定编码区间；根据所述编码区间确定输出比特流。10. 根据权利要求9任一项所述的装置，其特征在于，所述编码区间范围为2 8~2 9。
【专利摘要】本发明公开了一种图像压缩方法及装置，其中所述方法包括：对图像原始数据进行预处理；对于预处理得到的图像数据进行沃尔什WALSH变换；针对变换后的图像数据采用熵编码算法进行图像压缩。本发明实施例能够有效去除图像中的冗余信息，提高编码效率和压缩比。
【IPC分类】H04N19/60, H04N19/91, H04N19/42
【公开号】CN105376578
【申请号】CN201510712616
【发明人】乔政
【申请人】北京锐安科技有限公司
【公开日】2016年3月2日
【申请日】2015年10月28日