一种基于显式混合调和扩散的卡通图像压缩方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及图像处理应用，特别是设及一种基于显式混合调和扩散的卡通图像压 缩方法。
【背景技术】
[0002] 随着移动互联网的发展，图像的传输越来越频繁。由于位图是W像素为单位存储 的点阵图，容量较大，受网络带宽的限制，图像的传输使得网络负担大，并且加载的耗时严 重影响了交互的实时性。在注重单位流量业务价值的移动互联环境，如何有效地压缩图像 而又不影响图像质量，显得尤为重要。
[0003] 传统上，大部分的图像压缩方法（第一代压缩方法）都依赖于基于经典信息理论 的相关技术，采用先变换后赌编码的架构，利用图像中存在的统计冗余达到对图像数据的 压缩，典型的代表如JPEG200〇w。然而，经过20多年的发展，运样的架构已经趋于成熟，压 缩性能难W进一步提升。
[0004] 在图像中，除了统计冗余之外，还存在着视觉冗余，即人的视觉系统对图像不同区 域的损失的感知敏感程度是有区别的。近年来，研究人员更多的关注于如何利用图像中存 在的视觉冗余W进一步提高压缩率，提出了一系列压缩方法，统称为第二代图像压缩方法 ?。运些方法在压缩机制的设计过程中融合了人类视觉系统，试图通过消除视觉冗余的方 式W进一步提高编码效率，同时又保持较好的视觉质量。有损图像压缩的本质可归结为离 散数据的插值问题，第一代方法大都采用诸如离散余弦变换或离散小波变换之类的方法。 尽管也是一种经典的插值方法，偏微分方程传统上更多的被用于前/后处理阶段W改进图 像视觉质量近年来，一些研究者开始尝试将之用做一种编解码的核屯、工具，提出了各 基于图像修复（inpainting)或者热扩散（difTusion)的压缩方法K'w。此外，他们注意到 人的视觉系统对轮廓、边缘的特殊敏感性和方向感知特性提出了各种边缘保持的压缩方法 W最大程度减少压缩所带来的视觉质量下降。需要指出的是，已提出的几种基于偏微 分方程的方法大都采用二阶偏微分方程，通过求解泊松方程进行离散数据插值。然而运些 方法能较好的捕捉颜色急剧变化的区域情况，对于一些颜色变化比较平滑的区域则效果比 较差。相较而言，四阶偏微分方程（双调和方程）可W更好的模拟运种光滑变换的情况，因 而也受到了研究人员的关注，然而目前的研究更多的集中在于矢量图形的表示?'^。最后， 运些方法在解码的时候，需要求解一个庞大的线性系统，整个过程较为缓慢，难W满足实时 解码的要求。
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【发明内容】
[0016] 本发明的目的在于针对现有基于偏微分方程的第二代图像压缩算法存在的色彩 表现能力有限，解码时间冗长等问题而导致的实用性比较化等问题，提供算法明确、效果显 著，实时性强、结果鲁棒，在产业化后可^极大提高手机动漫产业单位流量的业务价值，改 善用户体验，促进产业蓬勃发展的一种基于显式纔合调和扩散的卡通图像压缩方法。
[0017] 本发明包括W下步骤：
[0018] 1)特征线条提取：对输入图像计算其控普控斯图像和双控普控斯图像，再分别对 它们应用非极大值抑制方法识别特征像素并将它们连接成特征线条；
[0019] 2)特征线条归类：对控普控斯图像上抽取出来的每条特征线条引入一个控普控 斯计数，对特征线条进行采样，在每个采样点沿曲线法向向两边步进至局部控普控斯极小 值点，若距离小于给定阀值则给该曲线的控普控斯计数增加1，当控普控斯计数值大于采样 点数的一半时，则判定该线条为控普控斯线条，其余线条为双控普控斯线条；
[0020] 3)特征线条位置编码：将所有特征线条像素构成的图像视为一张二值图像，并采 用JBIG标准进行编码；
[0021] 4)图像颜色编码：将图像其余部分的颜色表示为调和扩散的结果，并用格林函数 进行逼近，最终通过求解一个线性系统得到对调和扩散的最优格林逼近，并将求解得到的 每条特征线条的格林参数存储；
[0022] 5)特征线条位置解码：对JBIG编码的线条信息进行解码，恢复为二值图像后加载 到解码图像上；
[0023] 6)图像颜色解码：将编码过程中得到的调和扩散的格林逼近在图像域上进行积 分得到每个像素的颜色值。
[0024] 在步骤1)中，所述特征线条提取是在拉普拉斯域和双拉普拉斯域同时提取特征 线条，对输入图像U计算拉普拉斯图像A U和双拉普拉斯图像A 2u，然后从它们分别应用非 极大值抑制算法进行特征像素的识别，最后把特征像素连接起来构成特征线条，再与常用 的Cannny算法和Steger算法相比。
[0025] 在步骤2)中，所述特征线条归类可采用一种投票的方法来确定特征线条是拉普 拉斯曲线还是双拉普拉斯曲线，对于拉普拉斯图像取出的每条特征曲线上的每个点，沿着 曲线左侧法向方向n步进直到拉普拉斯绝对值最小的点；若该步进距离小于给定的归类阀 值，将曲线的拉普拉斯计数加1，否则将双拉普拉斯计数加1，在曲线右侧重复该过程；最后 当且仅当拉普拉斯计数和双拉普拉斯计数的比值大于0. 5时，将该曲线归类为拉普拉斯曲 线；剔除双拉普拉斯图像抽取的曲线中与识别出的拉普拉斯曲线重合的曲线，将剩下的曲 线归类为双拉普拉斯曲线；所述其余线条包括双拉普拉斯图像上的特征线条。
[0026] 在步骤4)中，所述图像颜色编码，可用双拉普拉斯过程来编码图像非特征区域的 颜色分布。
[0027] 在步骤5)中，所述特征线条位置解码在对图像进行重构时，对步骤4)得到的格林 逼近的调和函数U (X)在图像的方形域R = Ix G (X。，Xi)，y G (y。，yj }上进行积分，该积分 可W进一步标识表示为格林函数核在R上的积分：
[0030] 本发明针对现有基于偏微分方程的第二代图像压缩算法存在的色彩表现能力有 限，解码时间冗长等问题而导致的实用性比较低等问题，提出了一种基于显式混合调和扩 散的卡通图像压缩方法，通过同时采用调和及双调和扩散能够更好的编码图像中存在的丰 富颜色变化，避免了在解码时求解庞大线性系统，从而实现实时解码。通过采用格林函数对 双调和过程进行显式逼近，大幅提高了解码速度。本发明算法明确、效果显著，实时性强、结 果鲁棒，该方法在产业化后可W极大的提高手机动漫产业单位流量的业务价值，改善用户 体验，促进产业的蓬勃发展。
【附图说明】
[0031] 图1为本发明的整体方案流程图；
[0032] 图2为图I中特征线条提取过程图；
[0033] 图3为压缩文件格式图。
【具体实施方式】