基于特征的图像集合压缩的制作方法
【专利说明】基于特征的图像集合压缩
【背景技术】
[0001] 人们可W存储和/或与其他人（例如，朋友和/或亲属）共享多个数字图像（例 如，照片）。取决于图像的大小，存储运些图像可能使用大量的存储空间。如果可WW很小 的（如果存在的话）可感知的图像质量损失来压缩多个数字图像，那么可W使用较小的存 储空间来存储多个数字图像，和/或使用较小的带宽来通过通信网络发送多个数字图像。 如果数字图像可W被使用较小的空间来存储和/或被更容易地发送，那么人们可W与其他 人共享额外的数字图像。例如，通过减小相册的存储大小，当使用服务器W及作为照片的主 机的云存储服务时，可W减小用于存储相册和/或存储相册的备份副本的存储空间的量。
【发明内容】
[0002] 为了W简化的形式介绍构思的选择，提供了本
【发明内容】
，下文在【具体实施方式】中 进一步描述了所述构思的选择。本
【发明内容】
不旨在识别要求保护的主题的关键或者基本特 征；也不是用于确定或者限制要求保护的主题的范围。
[0003] 本文所描述的一些示例可W从图像采集生成一个或多个压缩图像集合。可W基于 每个图像中的一个或多个特征将来自图像采集的图像聚集成一个或多个图像集合。可W基 于每个图像中的一个或多个特征来从一个或多个图像集合中的每个图像集合创建相关结 构（例如，图像的最小生成树或者其它类似的结构）。可W使用基于特征的最小生成树来执 行基于特征的预测。可W生成对应于一个或多个图像集合的一个或多个压缩图像集合。
【附图说明】
[0004] 参照附图描述了【具体实施方式】。在附图中，附图标记的最左数位识别其中该附图 标记第一次出现的附图。不同附图中的相同的附图标记表示相似或者相同的项目。 阳〇化]图1是根据一些实现方式的、包括图像采集的说明性架构。
[0006] 图2是根据一些实现方式的、包括输出经编码的比特流的示例过程的流程图。
[0007] 图3是根据一些实现方式的、包括基于特征的最小生成树的说明性架构。
[0008] 图4是根据一些实现方式的、预测算法的示例过程的流程图。
[0009] 图5是根据一些实现方式的、包括接收图像采集的示例过程的流程图。
[0010] 图6是根据一些实现方式的、包括聚集图像的示例过程的流程图。
[0011] 图7是根据一些实现方式的、包括生成最小生成树的示例过程的流程图。
[0012] 图8示出了可W用于实现本文所描述的模块、技术和功能的计算设备和环境的示 例配置。
【具体实施方式】
[0013] 本文所描述的是压缩数字图像（本文中还被称为"图像"）的采集的框架连同示例 系统和技术。压缩一个或多个图像的集合可W包括移除图像之间的冗余（例如，图像间冗 余或者集合冗余）W及移除特定图像内的冗余（例如，图像内冗余或者图像冗余）。本文所 描述的系统和技术采用压缩方案W基于局部特征和全局特征二者来移除图像间冗余。压缩 方案可W采用允许从经压缩的数据重建精确的原始数据的无损压缩、允许从经压缩的数据 重建原始数据的近似的有损压缩、或者二者的组合。SIFT(尺度不变特征变换）描述符可W 被用于W可W对于图像区域中的一个或多个物体的尺度和旋转不变的方式来描绘图像区 域的特征。SIFT描述符可W被用于测量和进一步增强图像间的相关。给定图像集合，可W 根据图像之间的基于SIFT的预测测量来建立最小成本预测结构。另外，基于SIFT的全局 转换可W被用于通过在几何形状和强度二者方面将两个或更多个图像彼此对齐来增强两 个或更多个图像之间的相关。可W通过基于块的运动估计和率失真优化（RDO)来进一步地 减小集合冗余W及图像冗余。不管图像集合的属性如何，本文所描述的系统和技术都可W 被用于压缩数字图像的采集。
[0014] 因此，本文所描述的图像集合压缩技术可W被用于创建相关的视觉数据的集合的 紧凑表示，W实现对相关的图像集合（例如，层析图像、多光谱图片和相册）的传输和存储。 可W通过除了减小每个图像之内的冗余（例如，图像冗余）之外还减小图像集合内部的冗 余（例如，集合冗余）来获得紧凑表示。例如，本文所描述的技术可W被用于压缩包括物体 的旋转和缩放的图像集合。使用SIFT描述符的基于SIFT的图像集合压缩技术可W被用于 评估两个图像之间的相似性。另外，当将两个或更多个图像编码时，可W在几何形状W及强 度方面将两个或更多个图像彼此对齐，而不是仅使用一个图像作为预测的基础。
[0015] 说明性架构
[0016] 图1是根据一些实现方式的、包括图像采集的说明性架构100。架构100包括一个 或多个计算设备102,其经由网络106禪合到一个或多个额外的计算设备。
[0017] 计算设备102可W包括一个或多个计算机可读介质108W及一个或多个处理器 110。计算机可读介质108可W包括一个或多个应用112,例如，压缩模块114。应用112可 W包括指令，所述指令可由一个或多个处理器110执行W执行各种功能。例如，压缩模块 114可W包括可由一个或多个处理器110执行的、用W使用本文所描述的技术来压缩包括 多个图像集合的图像采集116的指令。 阳01引图像采集116可W包括N个图像（其中，N〉0)，例如，第一图像118至第N图像120。 图像采集116中的图像可W包括一个或多个图像文件格式（例如（但不限于），联合图像专 家组（JPEG)、标记图像文件格式（TIFF)、RAW(或者其它无损格式）、图形图像格式（GIF)、 位图度MP)、便携式网络图像（PNG)等）的数字图像。图像采集116中的图像中的至少一些 图像可W包括相同物体的至少一部分。例如，去度假的个人可W拍摄包括地标（例如，自由 女神像、埃菲尔铁塔、泰姬陵、中国长城等）或者特定的人（例如，配偶、小孩、亲属或者其它 与该个人具有关系的人）的数字图像（例如，照片）。为了使用地标来示出，数字图像可W 包括出自不同的角度和/或不同的有利位置的地标。数字图像中的一些数字图像可W被放 大或者特写W提供地标的特定部分的详细视图，和/或被缩小W提供在地标的周围的环境 内的地标。
[0019] 压缩模块114可W将来自图像采集的N个图像118至120分组为数字图像集合， 每个所述数字图像集合包括一个或多个数字图像。可W基于特征来将N个图像118至120 分组。例如，特征可W包括图像的子集共有（例如，包括在图像的子集中）的一个或多个物 体。例如，压缩模块114可W将N个图像118至120分组为M个图像集合（其中，M〉0)，例 如，第一图像集合122至第M图像集合124。M个图像集合中的每个图像集合可W包括一个 或多个图像。第一图像集合122可W包括P个图像（其中，P〉0)，从第1图像至第P图像， 而第M图像集合124可W包括Q个图像（其中，Q〉0并且Q不需要等于巧，从第一图像130 至第Q图像132。第一图像集合122可W各自包括特征，例如，相同的物体（例如，地标、人 等）的至少一部分。相似地，第M图像集合可W各自包括另一个特征，例如，另一个物体（例 如，地标、人等）的至少一部分。
[0020] 压缩模块114可W压缩M个图像集合122至124W创建相应的压缩图像集合，包 括第一压缩图像集合134至第M压缩图像集合136。例如，第一压缩图像集合134可W对 应于第一图像集合122,而第M压缩图像集合136可W对应于第M图像集合124。第一压缩 图像集合134可W包括对应于P个图像126至128的P个压缩图像138至140。第M压缩 图像集合136可W包括对应于Q个图像130至132的Q个压缩图像142至144。M个压缩 图像集合134至136可W包括已经通过减少图像间冗余和/或通过减少图像内冗余被压缩 的图像。在一些情况下，压缩模块114可W生成经编码的比特流138,所述经编码的比特流 138包括M个压缩图像集合134至136。
[0021] 压缩模块114可W被用在各种各样的情况中。例如，个人可W使用计算设备102 中的一个或多个计算设备来存储压缩格式的图像采集116。作为另一个示例，个人可W使 用计算设备102中的一个或多个计算设备来将M个压缩图像集合134至136存储为图像采 集116的备份。在运些示例中，计算设备102可W包括个人计算机（例如，