专利名称：图像压缩方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像压缩方法和装置。
背景技术：
随着通信技术的发展和网络带宽的快速提升，视频通话技术越来越成熟，同时视频通话的应用也会越来越普及。尤其是作为第三代移动通信技术(3rd-generati0n，3G)手机的核心应用，正在受到各方的广泛关注， 同时加速了视频通话技术的更快发展。在视频通话过程中，视频通话的通话流畅度和视频画面的清晰度是衡量视频通话质量的两个关键指标。尤其当通信负载很大时，既要保证视频通话的通话流畅度又要做到图像比较清晰是非常困难的事情。在现有技术中，当遇到通信负载很大或者信号强度很弱时，为了保证视频通话的速度，往往牺牲视频画面的质量。对图像的一般处理方法是大幅度减小图像的分辨率。具体实现为，首先通过分析视频通话中数据链路层的通信量或者信号的强度，然后根据通信量的大小以及视频信号的受干扰程度对图像进行缩小分辨率处理，以减小用于网络传输的单帧图像的数据量，保证视频信号实时传输的流畅性。但是，由于图像的分辨率的大幅度减少，图像的质量将会更大程度的下降，这样直接严重影响了图像的清晰度，故存在图像的清晰度低的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种图像压缩方法和装置，以实现在视频通话过程中，数据传输环境较差时尽可能保证特定区域的清晰度的同时又能保证一定的流畅度。在第一方面，本发明提供了一种图像压缩方法，所述方法包括检测图像传输网络的网络拥塞度；根据所述网络拥塞度计算所述传输网络传输图像的可用传输速率；根据所述可用传输速率计算所述传输网络传输单帧图像的数据量阈值；当传输的所述图像的数据量大于所述单帧图像的数据量阈值时，识别所述图像中的特定区域和非特定区域；将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩。在第二方面，本发明提供了一种图像压缩装置，所述装置包括检测单元，用于检测图像传输网络的网络拥塞度；第一计算单元，用于根据所述网络拥塞度计算所述传输网络传输图像的可用传输速率；第二计算单元，用于根据所述可用传输速率计算所述传输网络传输单帧图像的数据量阈值；识别单元，用于当传输的所述图像的数据量大于所述单帧图像的数据量阈值时，识别所述图像中的特定区域和非特定区域；
压缩单元，用于将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩。本发明实施例提供的图像压缩方法和装置，通过检测图像传输网络的网络拥塞度；根据所述网络拥塞度计算所述传输网络传输图像的可用传输速率；根据所述可用传输速率计算所述传输网络传输单帧图像的数据量阈值；当传输的所述图像的数据量大于所述单帧图像的数据量阈值时，识别所述图像中的特定区域和非特定区域；将所述图像中的特 定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩，从而在数据传输环境较差时，实现了对所述图像的特定区域和非特定区域进行区分处理，从而提高了用户接收到图像的特定区域的清晰度，同时又能保证一定的流畅度。
图I为本发明实施例一图像压缩方法的示意图；图2为本发明实施例二图像压缩方法的流程图；图3为本发明实施例三图像压缩方法的流程图；图4为本发明实施例四图像压缩方法的流程图；图5为本发明实施例五图像压缩方法的流程图；图6为本发明实施例六图像压缩方法的流程图；图7为本发明实施例七图像压缩装置的示意图；图8为本发明实施例八图像压缩装置的示意图。
具体实施例方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。图I为本发明的实施例一图像压缩方法的示意图，其中，特定区域以人脸区域为例进行说明。如图所示，本实施例包括原始图像11、识别出人脸区域的图像12、人脸区域
13、非特定区域14、压缩后的人脸区域15、压缩后的非特定区域16和完整的压缩后的图像17。根据检测到图像传输网络的网络拥塞度确定若想保证传输图像的实时性、和流畅性就必须对原始图像进行压缩。在本实施例中，不是对原始图像整体压缩，而是对图像的内部内容进行区分处理。因为原始图像中既包括用户指定的区域即特定区域也包括扣除人脸区域以外的区域即非特定区域，比如原始图像11中的人脸区域是特定区域，而原始图像中扣除了人脸区域后，剩余的其他区域是非特定区域。通过人脸识别技术识别原始图像11中的人脸区域，即识别出人脸区域的图像12，识别出人脸区域13后，图像的其他区域为非特定区域14，按照不同压缩比对人脸区域13和非特定区域14进行压缩，得到压缩后的人脸区域15和压缩后的非特定区域16，压缩后的人脸区域15和压缩后的非特定区域16组成完整的压缩后的图像17。另外，也可以首先通过图像分割技术将识别出特定区域的图像12分割为人脸区域13和非特定区域14，然后通过图像压缩技术按照不同压缩比对人脸区域13和非特定区域14进行压缩，得到压缩后的人脸区域15和压缩后的非特定区域16，再次通过图像合成技术将压缩后的人脸区域15和压缩后的非特定区域16合成成为完整的压缩后的图像17。图2为本发明实施例二图像压缩方法的流程图。如图所示，本实施例具体包括以下步骤步骤210，通过反馈机制来检测图像传输网络的网络拥塞度，具体的参数有丢包率、平均队列长度、超时重传的包的数目和平均包延迟等。步骤220，根据网络拥塞度计算传输网络传输图像的可用传输速率。一般来讲，网络拥塞度越高，可用传输速率越小；反之，网络拥塞度越低，可用传输速率越大。步骤230，根据可用传输速率计算传输网络传输单帧图像的数据量阈值，也就是根据可用传输速率计算单帧图像的大小限制。只有需要传输的每帧图像小于或等于单帧图像的大小限制时，才能保证图像实时传输的流畅性。步骤240，判断传输图像的数据量是否大于单帧图像的数据量阈值。具体地，若想保证图像实时传输的流畅性，就必须将图像的每一帧图像与根据网络拥塞度计算出的单帧图像的数据量阈值做比较。若图像的每一帧图像小于或等于单帧图像的数据量阈值，则说明此时的网络拥塞度很低，属于正常值，不需要对图像进行压缩就能保证视频通话的清晰度和实时性，则进行步骤250直接传输原始的图像；若图像的每一帧图像大于单帧图像的数据量阈值，则说明此时的网络拥塞度较高，属于非正常值，需要对图像进行压缩才能保证视频通话实时性，对于视频通话的清晰度，优先保证图像部分区域的清晰度，则进行到步骤260。步骤250，当确定图像的每一帧图像小于或等于单帧图像的数据量阈值，则说明此时的网络拥塞度很低，属于正常值，不需要对图像进行压缩就能保证视频通话的清晰度和实时性，则直接传输原始的图像。步骤260，当传输的所述图像的数据量大于所述单帧图像的数据量阈值时，接收用户指定区域的指令并确定图像的特定区域。其中，图像的特定区域可以是人脸区域，也可以是用户指定的任何区域，图像的非特定区域是扣除用户指定的区域以外的区域。具体地，用户可以指定图像中任何区域为特定区域。另外，用户也可以指定多个特定区域。比如，图像中多个需要保持清晰度的具体实物，用户可以指定这多个具体事物为特定区域。而图像中扣除特定区域后其他的区域为非特定区域。这样一来，可以使得用户很方便的指定某个或者某些区域，使得在数据传输环境较差时，优先保证某个或者某些区域的清晰度同时又能保证一定的流畅度。步骤270，通过人脸识别技术识别图像中的特定区域和非特定区域。具体地，通过人脸识别技术识别出视频流中的图像的人脸区域，再将图像划分为人脸区域和非特定区域。将图像划分为人脸区域和非特定区域的技术可以通过人脸识别技术识别出图像的人脸区域，图像的其他区域为非特定区域，或者识别出图像的人脸区域后再通过图像分割技术将图像分割为人脸区域和非特定区域。
步骤280，将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩。具体地，特定区域可以为人脸区域，非特定区域为扣除人脸区域以外的区域。根据单帧图像的数据量阈值，分别计算图像的人脸区域和非特定区域的压缩比。当图像的人脸区域的数据量AD小于所述数据量阈值D时，则图像的人脸区域的第一压缩比rl为100%，而图像的非特定区域的第二压缩比r2为数据量阈值D和人脸区域的数据量AD相减后的差值再除以非特定区域的数据量BD后得到的比值，具体如下rl = 100%公式(I)r2 = (D-AD) /BD公式(2)当图像的人脸区域的数据量AD不小于所述数据量阈值D时，则所述图像的非特定 区域的第二压缩比r2为0，而所述人脸区域的第一压缩比rl为所述人脸区域的数据量AD与所述数据量阈值D的比值；rl = AD/D公式⑶r2 = O公式(4)上述对图像的人脸区域和非特定区域采用不同压缩比进行压缩。为了保证用户最关心地人脸部分的清晰度，优先对图像的非特定区域进行压缩。当网络拥塞度较高，属于非正常值时，对图像的非特定区域进行压缩，而不对图像的人脸区域进行压缩，这时压缩后的图像是人脸区域较为清晰而背景相对模糊的图像；当网络拥塞度非常高时，对图像的非特定区域进行压缩到了极限，还不能保证图像传输的一定流畅度，则对图像的人脸区域也进行压缩，这时压缩后的图像是人脸区域相对清晰而背景非常模糊的图像。下面结合图3、图4、图5和图6对图2中步骤270具体的工作过程做详细描述。图3为本发明实施例三图像压缩方法的流程图。如图所示，本实施例将图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩的过程具体包括以下步骤步骤301，图像的特定区域为人脸区域，非特定区域为扣除人脸区域以外的区域。获取人脸区域的数据量和非特定区域的数据量。该图像数据包括人脸区域数据和非特定区域的数据。步骤302，比较人脸区域数据量是否小于网络传输单帧图像的数据量阈值，当人脸区域数据量小于网络传输单帧图像的数据量阈值时，说明只对非特定区域压缩后就能够保证图像实时传输的流畅性，这样就保证了人脸区域的清晰度，则进行步骤303 ;当人脸区域数据量小于网络传输单帧图像的数据量时，说明仅仅对非特定区域压缩后还不能保证图像实时传输的流畅性，则进行步骤305。步骤303，当人脸区域数据量小于网络传输单帧图像的数据量阈值时，计算人脸区域的第一压缩比rl和非特定区域的第二压缩比r2，具体计算方法如公式(I)和公式(2)。步骤304，利用利用计算出的人脸区域的第一压缩比rl和非特定区域的第二压缩比Rr2分别对人脸区域和非特定区域进行压缩。即优先对图像的非特定区域进行压缩，而不对图像的人脸区域进行压缩。人脸区域的第一压缩比rl大于非特定区域的第二压缩比r2。具体地，根据网络拥塞度，同时为了保证用户最关心地人脸部分的清晰度，优先对图像的非特定区域进行压缩，这时压缩后的图像是人脸区域较为清晰而背景相对模糊的图像。步骤305，当人脸区域数据量不小于网络传输单帧图像的数据量阈值时，计算人脸区域的第一压缩比rl和非特定区域的第二压缩比r2，具体计算方法如公式(3)和公式⑷。步骤306，利用计算出的人脸区域的第一压缩比rl和非特定区域的第二压缩比r2分别对人脸区域和非特定区域进行压缩。即不再传输非特定区域的数据，只传输压缩后的人脸图像。人脸区域的第一压缩比rl大于非特定区域的第二压缩比r2。此时压缩后的图像是人脸区域相对清晰的图像。另外，计算压缩比的方法很多，除了利用公式(I)、(2)、(3)和(4)计算压缩比，还包括其他的计算压缩比的方法，在这里不再一一列举。上述压缩方式根据获取人脸区域的数据量、非特定区域的数据量和网络传输单帧图像的数据量阈值计算人脸区域和非特定区域的压缩比，再利用计算出的对人脸区域和非特定区域进行压缩，当网络传输单帧图像的数据量阈值变化时，人脸区域和非特定区域的压缩比也在变化，保证了用户接收到图像的特定区域的清晰度的同时又能保证一定的流畅 度。图4为本发明实施例四图像压缩方法的流程图。如图所示，本实施例完成将图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩的过程具体包括以下步骤步骤401，图像的特定区域为人脸区域，非特定区域为扣除人脸区域以外的区域。对图像的非特定区域预设第一压缩比，对图像的人脸区域预设第二压缩比。步骤402，利用预设的第一压缩比对图像的非特定区域进行压缩，利用预设的第二压缩比对图像的人脸区域进行压缩。图5为本发明实施例五图像压缩方法的流程图。如图所示，本实施例完成将图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩后传输的过程具体包括以下步骤步骤501，图像的特定区域为人脸区域，非特定区域为扣除人脸区域以外的区域。利用图像分割技术将图像分割为人脸区域和非特定区域。步骤502至步骤507，与图3中步骤301至步骤306内容相同，在这里不再详细说明。步骤508，利用图像合成技术将压缩后的人脸区域和压缩后的非特定区域进行合成。上述压缩方式通过图像分割技术将所述图像分割为人脸区域和非特定区域并通过图像合成技术将压缩后的人脸区域和压缩后的非特定区域进行合成，这样可以更好的对所述图像的特定区域和非特定区域进行压缩。图6为本发明实施例六图像压缩方法的流程图。如图所示，本实施例完成将图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩后传输的过程具体包括以下步骤步骤601，图像的特定区域为人脸区域，非特定区域为扣除人脸区域以外的区域。利用图像分割技术将图像分割为人脸区域和非特定区域。步骤603，利用预设的第一压缩比对图像的人脸区域进行压缩，利用预设的第二压缩比对图像的非特定进行压缩。步骤604，利用图像合成技术将压缩后的人脸区域和压缩后的非特定区域合成完整的图像。上述描述中，结合图3、图4、图5和图6详细说明了图2中步骤270中将图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩后传输的具体实现过程。在图3、图4、图5和图6中，特定区域为人脸区域，非特定区域为扣除人脸区域以外的区域。图3、图4、图5和图6共描述了四种不同的工作过程，这四种工作过程有相同点也有不同点。图3中图像的人脸区域和非特定区域的压缩比是根据网络拥塞度并通过计算的方式确定的，优先压缩非特定区域，在非特定区域压缩极限的情况下再对人脸区域进行压缩；图4中图像的人脸区域和非特定区域的压缩比是通过预设的方式确定的；图5中除了图像的人脸区域和非特定区域的压缩比是根据网络拥塞度并通过计算的方式确定的，优先压缩非特定区域，在非特定区域压缩极限的情况下再对人脸区域进行压缩之外，还增添了通过图像分割技术将图像的人脸区域和非特定区域分割开，等到将图像的人脸区域和非特定区域压缩后，通过图像合成技术将压缩后 的人脸区域和压缩后的非特定区域合成为完整图像；图6中除了图像的人脸区域和非特定区域的压缩比是通过预设的方式确定的之外，还增添了通过图像分割技术将图像的人脸区域和非特定区域分割开，等到将图像的人脸区域和非特定区域压缩后，通过图像合成技术将压缩后的人脸区域和压缩后的非特定区域合成为完整图像。由此可见，图2和图3的相同点是没有将图像进行分割，所以对图像压缩后也不需要合成，其不同点是确定图像压缩比的方式不同，图3是计算方式而图5是预设方式；图4和图5的相同点是将图像进行分割，所以对图像压缩后还需要将图像合成，其不同点是确定图像压缩比的方式不同，图4是计算方式而图6是预设方式。因此，本发明实施例公开的图像压缩方法，通过人脸识别技术识别出图像的特定区域和非特定区域，并且根据网络拥塞度对特定区域和非特定区域采用不同的压缩比分别对特定区域和非特定区域进行压缩，优先压缩非特定区域，这样可以保证用户最关注的特定区域不会被大幅度的压缩，而且还能满足一定的传输流畅度。图7为本发明实施例七图像压缩装置的示意图，如图所示，本实施例图像压缩装置具体包括检测单元71、第一计算单元72、第二计算单元73、识别单元75、压缩单元76。检测单元71用于检测图像传输网络的网络拥塞度；第一计算单元72用于根据所述网络拥塞度计算所述传输网络传输图像的可用传输速率；第二计算单元73用于根据所述可用传输速率计算所述传输网络传输单帧图像的数据量阈值；识别单元75用于当传输的所述图像的数据量大于所述单帧图像的数据量阈值时，识别所述图像中的特定区域和非特定区域；压缩单元76用于将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩。其中，当所述特定区域可以为人脸区域，所述非特定区域是扣除人脸区域以外的区域时；所述识别单元75，具体用于利用人脸识别技术，识别视频流中的图像的人脸区域为特定区域，所述图像中扣除人脸区域为非特定区域。进一步的，所述图像压缩装置还包括接收单元，用于接收用户用于指定区域的指令；所述特定区域是用户指定的区域，所述非特定区域是扣除所述用户指定的区域以外的区域。这样一来，可以使得用户很方便的指定某个或者某些区域，使得在数据传输环境较差时，优先保证某个或者某些区域的清晰度同时又能保证一定的流畅度。进一步的，如图8所示，所述装置还包括第三计算单元74，用于根据所述特定区域的数据量、所述非特定区域的数据量和所述网络传输单帧图像的数据量阈值，计算出针对所述特定区域的第一压缩比和针对所述非特定区域的第二压缩比。具体的实现过程如下当所述图像的人脸区域的数据量小于所述数据量阈值时，则所述图像的人脸区域的第一压缩比为100%，而所述图像的非特定区域的第一压缩比为所述数据量阈值和所述人脸区域的数据量相减后的差值再除以所述非特定区域的数据量后得到的比值；当所述图像的人脸区域的数据量不小于所述数据量阈值时，则所述图像的非特定区域的第二压缩比为0，而所述人脸区域的第一压缩比为所述人脸区域的数据量与所述数据量阈值的比值。这种方式更加灵活，可以根据所述特定区域的数据量、所述非特定区域的数据量和所述网络传输单帧图像的数据量阈值实时的计算出第一压缩比，第二压缩比，使得在网络传输速度较低较差时保证特定区域较为清晰，又能保证视频通信的流畅性和实时性。更进一步的，所述装置还包括图像分割单元81、图像合成单元84。所述图像分割单元81， 用于将所述图像分割为特定区域和非特定区域，例如当特定区域指的是人脸区域时，图像分割单元81中通过图像分割技术将所述图像分割为人脸区域和非特定区域，识别出视频通话的视频流中的图像的人脸区域之后，将图像划分为人脸区域和非特定区域的方法可以为除了识别出的人脸区域外，图像的其他区域为非特定区域；还可以通过图像分割技术将图像直接分割为人脸区域和非特定区域。所述图像合成单元84用于将所述压缩后的非特定区域和压缩后的人脸区域进行合成处理。本发明实施例公开的图像压缩装置，通过检测单元检测图像传输网络的网络拥塞度，第一计算单元根据所述网络拥塞度计算所述传输网络传输图像的可用传输速率，第二计算单元根据所述可用传输速率计算所述传输网络传输单帧图像的数据量阈值，当传输的所述图像的数据量大于所述单帧图像的数据量阈值时，识别单元识别所述图像中的特定区域和非特定区域，压缩单元将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩，优先压缩非特定区域，从而可以保证用户最关注的特定区域不会被大幅度的压缩，而且还能满足一定的传输流畅度。该装置适用于网络传输速度较低较差时保证特定区域较为清晰，又能保证视频通信的流畅性和实时性。本发明实施例公开的一种移动终端，包含上述实施例7中的图像压缩装置，该移动终端会将压缩后的图像发送给对端的移动终端，可以保证在网络传输速度较低较差，使用此种移动终端进行视频数据交换时，保证用户最关注的特定区域较为清晰，而且还能满足一定的传输流畅度。专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。以上所述的具体实施方式
，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式
而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明 的保护范围之内。
权利要求
1.一种图像压缩方法，其特征在于，所述方法包括 检测图像传输网络的网络拥塞度； 根据所述网络拥塞度计算所述传输网络传输图像的可用传输速率； 根据所述可用传输速率计算所述传输网络传输单帧图像的数据量阈值； 当传输的所述图像的数据量大于所述单帧图像的数据量阈值时，识别所述图像中的特定区域和非特定区域； 将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩。
2.根据权利要求I所述的图像压缩方法，其特征在于，所述特定区域为人脸区域，所述非特定区域为扣除人脸区域以外的区域； 所述识别所述图像中的特定区域和非特定区域具体为利用人脸识别技术，识别视频通话的视频流中的图像的人脸区域为特定区域，所述图像中扣除人脸区域为非特定区域。
3.根据权利要求2所述的图像压缩方法，其特征在于，所述识别所述图像中的特定区域和非特定区域之前，包括 接收用户用于指定区域的指令； 所述特定区域是用户指定的区域，所述非特定区域是扣除所述用户指定的区域以外的区域。
4.根据权利要求3所述的图像压缩方法，其特征在于，所述将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩之前还包括 根据所述特定区域的数据量、所述非特定区域的数据量和所述网络传输单帧图像的数据量阈值，计算出针对所述特定区域的第一压缩比和针对所述非特定区域的第二压缩比。
5.根据权利要求3所述的图像压缩方法，其特征在于，所述将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩具体包括 对所述非特定区域利用预设的第一压缩比进行压缩处理，对所述人脸区域利用预设的第二压缩比进行压缩处理。
6.根据权利要求4或5所述的图像压缩方法，其特征在于，所述识别所述图像中的特定区域和非特定区域之后还包括将所述图像分割为特定区域和非特定区域； 将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩之后还包括，将所述压缩后的特定区域和压缩后的非特定区域进行合成处理。
7.一种图像压缩装置，其特征在于，所述装置包括 检测单元，用于检测图像传输网络的网络拥塞度； 第一计算单元，用于根据所述网络拥塞度计算所述传输网络传输图像的可用传输速率； 第二计算单元，用于根据所述可用传输速率计算所述传输网络传输单帧图像的数据量阈值； 识别单元，用于当传输的所述图像的数据量大于所述单帧图像的数据量阈值时，识别所述图像中的特定区域和非特定区域； 压缩单元，用于将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩。
8.根据权利要求7所述的图像压缩装置，其特征在于，当所述特定区域为人脸区域，所述非特定区域是扣除人脸区域以外的区域时；所述识别单元，具体用于利用人脸识别技术，识别视频流中的图像的人脸区域为特定区域，所述图像中扣除人脸区域为非特定区域。
9.根据权利要求8所述的图像压缩装置，其特征在于，所述装置还包括 接收单元，用于接收用户指定区域的指令；所述特定区域是用户指定的区域，所述非特定区域是扣除所述用户指定的区域以外的区域。
10.根据权利要求9所述的图像压缩装置，其特征在于，所述装置还包括 第三计算单元，用于根据所述特定区域的数据量、所述非特定区域的数据量和所述网络传输单帧图像的数据量阈值，计算出针对所述特定区域的第一压缩比和针对所述非特定区域的第二压缩比。
11.根据权利要求9所述的图像压缩装置，其特征在于，所述压缩单元，具体用于对所述非特定区域利用预设的第一压缩比进行压缩处理，对所述人脸区域利用预设的第二压缩比进行压缩处理。
12.根据权利要求10或11所述的图像压缩装置，其特征在于，所述装置还包括 图像分割单元，用于将所述图像分割为特定区域和非特定区域； 图像合成单元，用于将所述压缩后的特定区域和压缩后的非特定区域进行合成处理。
13.—种移动终端，其特征在于，包含如权利要求7至权利要求12中任一项所述的图像压缩装置。
全文摘要
本发明实施例涉及一种图像压缩方法和装置，该方法具体包括检测图像传输网络的网络拥塞度，根据所述网络拥塞度计算所述传输网络传输图像的可用传输速率，根据所述可用传输速率计算所述传输网络传输单帧图像的数据量阈值，当传输的所述图像的数据量大于所述单帧图像的数据量阈值时，识别所述图像中的特定区域和非特定区域，将所述图像中的特定区域和非特定区域按照不同压缩比进行压缩后传输，因此，本发明实施例公开的方法和装置，在数据传输环境较差时，实现了对所述图像的特定区域和非特定区域进行区分处理，提高了用户接收到图像的特定区域的清晰度同时又能保证一定的流畅度。
文档编号H04N7/14GK102647590SQ201210112729
公开日2012年8月22日 申请日期2012年4月17日 优先权日2012年4月17日
发明者祁云飞, 龚铮 申请人:华为终端有限公司