CN101547352A

CN101547352A - 影像压缩方法和解压缩方法

Info

Publication number: CN101547352A
Application number: CN 200810088323
Authority: CN
Inventors: 赵曰理; 潘群伦; 林慧珍
Original assignee: Chunghwa Picture Tubes Ltd
Current assignee: Chunghwa Picture Tubes Ltd
Priority date: 2008-03-26
Filing date: 2008-03-26
Publication date: 2009-09-30
Anticipated expiration: 2028-03-26
Also published as: CN101547352B

Abstract

本发明提出一种影像压缩方法，包括下列步骤：首先，选择一局部影像数据，该局部影像数据对应于多数个像素灰度值；然后，计算像素灰度值中的最大灰度值与最小灰度值之间的相差值；根据最大灰度值与最小灰度值之间的相差值，决定一编码模式，该编码模式对应于一权重值；计算该些像素灰度值的一与最小灰度值之间的相差值；以及根据上述相差值除以权重值后所得的商数以计算对应于该像素灰度值的压缩值。

Description

影像压缩方法和解压缩方法

技术领域

本发明是有关于一种影像数据的压缩方法，且特别是有关于一种可降低帧缓冲储存器(frame buffer)需求的影像数据压缩方法，以及相应的解压缩方法。

背景技术

传统的影像压缩技术是以JPEG影像压缩技术(Joint Photographic ExpertsGroup)为基础，请参照图1，图1为根据先前技术的JPEG影像压缩方法流程图。图1的压缩方法包括步骤S110～S170，首先将影像数据划分为像素区块，例如8*8，(步骤S110)；然后进行正离散余弦转换(Forward Discrete Cosine Transform，DCT)，从空间域(spatial domain)影像转换为频率域(frequency domain)影像(步骤S120)；接下来搭配量化表(quantification table)进行失真压缩量化处理，将离散余弦转换系数(Discrete Cosine Transform Coefficients，DCT Coefficients)，以8*8的量化矩阵作量化处理(步骤S130)；对DCT系数进行斜向扫描(Zig-Zagscan)，将其转换为一维阵列的数据(步骤S140)；然后利用预先定义好的霍夫曼编码表对上述一维阵列的数据进行霍夫曼编码(步骤S150)；然后以JPEG语法产生器产生JPEG档案(步骤S1560)；最后产生编码数据流(步骤S170)。

由于图1的影像编码方法需要使用离散余弦转换与量化等庞大且复杂的高成本电路，因此一般JPEG编码均以软件方式而非即时处理的方式实现，若要以电路方式即时进行JPEG编码，其电路成本将会非常昂贵。此外，因JPEG的规范中是以8*8区块为一单位，在实现电路时需要至少7个水平影像数据缓冲储存器(Line Buffer)，这也是十分庞大的硬件资源成本。

发明内容

本发明提供一种影像数据的压缩方法与解压缩方法，仅需利用加法器、减法器、乘法器以及除法器等基本电路即可实现，且本发明具备有可适应性特性，对大部分影像区块具备有无失真压缩特性，且不需使用大量的水平影像数据缓冲储存器，大幅减少电路实现成本。

本发明提出一种影像数据的压缩方法，包括下列步骤：首先，决定一局部影像数据，该局部影像对应于多数个像素灰度值；然后，计算像素灰度值中的一最大灰度值与一最小灰度值的相差值。接下来，根据最大灰度值与最小灰度值的相差值，决定一编码模式，该编码模式对应于一权重值；计算像素灰度值中的一第一像素灰度值与最小灰度值之间的相差值，然后根据第一像素灰度值与最小灰度值之间的相差值除以权重值后所得的商数计算对应于第一像素灰度值的压缩值。

在本发明一实施例中，上述压缩方法还包括下列步骤：首先，计算像素灰度值中的一第二像素灰度值与最小灰度值之间的相差值；然后根据第二像素灰度值与最小灰度值之间的相差值除以权重值后所得的商数以计算对应于第二像素灰度值的压缩值。

在本发明一实施例中，上述在计算压缩值的步骤中，其中压缩值等于商数四舍五入至正整数的值。

在本发明一实施例中，上述压缩方法还包括储存最小灰度值、编码模式以及压缩值。

在本发明一实施例中，其中编码模式所对应的权重值为正整数，权重值则根据最大灰度值与该最小灰度值的相差值而决定。

在本发明一实施例中，其中权重值对应于局部影像数据的压缩比。

在本发明一实施例中，其中像素灰度值为局部影像数据中的红色灰度值、绿色灰度值或蓝色灰度值。

在本发明一实施例中，其中每一像素灰度值的数据长度为8位，编码模式的数据长度为2位，而每一压缩值的数据长度为5位。

在本发明一实施例中，其中最小灰度值的数据长度为8位。

在本发明一实施例中，上述像素灰度值包括红色灰度值、绿色灰度值以及蓝色灰度值。

在本发明一实施例中，其中局部影像数据包括M*N的像素区块，其中M、N为正整数。

本发明另提出一种影像数据的压缩方法，包括下列步骤：首先，决定局部影像数据，该局部影像数据对应于多数个像素灰度值；然后，计算像素灰度值中的最大灰度值与最小灰度值之间的相差值；根据最大灰度值与最小灰度值之间的相差值，决定一编码模式，该编码模式对应于一权重值；依序计算该些像素灰度值与最小灰度值之间的相差值；以及根据像素灰度值与最小灰度值之间的相差值除以权重值后所得的商数以计算对应于该些像素灰度值的多个压缩值。

从另一个角度来看，本发明又提出一种影像数据的解压缩方法，包括下列步骤：首先，根据一编码模式决定一权重值；读取一最小灰度值以及一压缩值；以及将该压缩值与该权重值的乘积加上该最小灰度值以计算一像素灰度值；输出该像素灰度值。

本发明的影像压缩方式仅需采用基本的电路元件即可达成，因此可直接整合于液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)中而不会大幅增加显示器的电路成本。此外，由于本发明可降低所需的水平影像数据缓冲储存器，因此适用于各种需要降低硬件资源的电路使用，例如过驱动电路(Overdrive Circuit)、动态检测动态补偿(Motion Estimating Motion Compensation，MEMC)等。

附图说明

为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，以下结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明，其中：

图1为根据先前技术的JPEG影像压缩方法流程图。

图2为根据本发明第一实施例的影像数据的压缩方法流程图。

图3为根据本实施例的相差值与编码模式对照图。

图4为根据本实施例的编码模式Mode 0的灰度数据图。

图5为根据本实施例的编码模式Mode 1的灰度数据图。

图6为根据本实施例的编码模式Mode 2的灰度数据图。

图7为根据本实施例的编码模式Mode 3的灰度数据图。

图8为根据本实施例的储存格式图。

图9为根据本发明第二实施例的储存格式图。

图10为根据本发明第三实施例的解压缩流程图。

主要元件符号说明：

S110～170、S210～S250、S1110～S1140：步骤

V1～V3：数据

Mode0～3：编码模式

Mode(0)～Mode(1)、Mode_R(0)～Mode_R(1)、Mode_G(0)～Mode_G(1)、Mode_B(0)～Mode_B(1)：表示编码模式的位数据

min(0)～min(7)、min_R(0)～min_R(7)、min_G(0)～min_G(7)、min_B(0)～min_B(7)：表示最小灰度值的位数据

R1’～R30’、G1’～G30’、B1’～B30’：压缩值

Bit0～31：存储器区块的位

具体实施方式

第一实施例

请参照图2，图2为根据本发明第一实施例的影像数据的压缩方法流程图，首先，选择一局部影像数据，此局部影像数据对应于多数个像素灰度值(步骤S210)，本实施例中则以10*1的像素区块为例，每一像素包括R、G以及B三种颜色灰度值。接下来，计算像素区块中的最大灰度值与最小灰度值的相差值(步骤S220)，然后根据最大灰度值与最小灰度值之间的相差值决定一编码模式，此编码模式会对应于一权重值(步骤S230)。请参照图3，图3为根据本实施例的相差值与编码模式对照图。如图3所示，本实施例将相差值分为4个范围，分别对应于编码模式Mode 1～4。

若以8位、255灰度的像素规格而言，当局部影像数据中的最大灰度值与最小灰度值之间的相差值为0～31时，则对应于编码模式Mode 1，其权重值(以W表示)为1；相差值为32～63时，则对应于编码模式Mode 2，其权重值为2；相差值为64～127时，则对应于编码模式Mode 3，其权重值为4；相差值为128～255时，则对应于编码模式Mode 4，其权重值为8。由于本实施例是采用四舍五入法来取得压缩值，因此当权重值为1时，误差为0；当权重值为2时，最大误差为1；当权重值为4时，最大误差为2；当权重值为8时，最大误差为4。

在选定权重值后，计算像素灰度值与最小灰度值之间的相差值(步骤S240)。然后，将每一像素灰度值与最小灰度值之间的相差值除以权重值，其所得的商数四舍五入至正整数即为压缩值(步骤S250)。每一像素灰度值均会对应至一压缩值。值得注意的是，图2中的步骤S230、S240的执行顺序并不受限，而在步骤S240中，可先计算单一像素灰度值与最小灰度值的相差值，或是依序计算所有像素灰度值与最小灰度值的相差值后，再进入步骤S250中计算出相对应的压缩值。本实施例并不限制步骤S240中所处理的像素灰度值的数量或是顺序。

最后，只要储存最小灰度值、所有压缩值以及对应的编码模式即可完成局部影像数据的压缩动作，然后便可进行下一部分的局部影像数据的压缩动作，逐一完成所有影像数据的压缩动作。当要恢复影像数据时，只要根据最小灰度值、压缩值以及对应的编码模式(表示权重值)进行反向运算(将压缩值与权重值的乘积加上最小灰度值)即可回复对应的影像数据。

此外，由于本实施例的编码模式是以32个灰度来作为间隔，其权重值会对应最大灰度值与最小灰度值的相差值大小而调整。因此在本实施例中，以相差值为被除数，权重值作为除数，其所得的压缩值会位于0～31之间，便可以5位的数据来表示每一像素灰度值与最小灰度值之间的相差值。换言之，本实施例可将8位的像素灰度值压缩至5位，也就是以个别像素灰度值与最小灰度值之间的相差值来表示原始的像素灰度值。

接下来，进步以实例来说明本实施例的技术手段，请参照图4～图7，图4为根据本实施例的编码模式Mode 0的灰度数据图。本实施例的局部影像数据以10*1的像素区块为例，共包括10个像素灰度值，图4(a)为原始的像素灰度值，其中最大灰度值为55，最小灰度值为25，其相差值为20，因此选择编码模式Mode 0，其权重值为1。图4(b)表示相对应压缩值，即为原始的像素灰度值与最小灰度值(25)的相差值除以权重值(1)后的商数四舍五入至正整数的结果。以数据V1为例，其像素灰度值为32，减去最小灰度值(25)后为7，然后除以权重值(1)等于7。因此，数值为32的像素灰度值所对应的压缩值为7，请参照数据V2。而解压缩后的数值请参照图4(c)的数据V3，其数值等于32，即最小灰度值(25)加上权重值与压缩值的乘积。

综合言之，图4(a)中的像素灰度值分别为32、35、40、55、55、33、55、25、41、41；个别像素灰度值与最小灰度值25的相差值分别为7、10、15、20、20、8、30、0、16、16。上述个别像素灰度值与最小灰度值25之间的相差值除以权重值(1)所得的商数四舍五入后所得的压缩值则依序为7、10、15、20、20、8、30、0、16、16。压缩值经解压缩(压缩值与权重值的乘积加上最小灰度值)后则依序为32、35、40、55、55、33、55、25、41、41。相对位置的数据请同时参照图4(a)～图4(c)，在此不再累述。

图5为根据本实施例的编码模式Mode 1的灰度数据图。因为图5(a)中的最大灰度值为60，最小灰度值为25，两者的相差值为35。对照图3可知，其编码模式为Mode 1，对应的权重值为2。图5(a)中个别像素灰度值与最小灰度值25之间的相差值分别为7、10、15、30、30、8、35、0、16、16。上述个别像素灰度值与最小灰度值25之间的相差值除以权重值(2)所得的商数四舍五入后所得的压缩值则依序为4、5、8、15、15、4、18、0、8、8，如图5(b)所示。解压缩后的灰度值请参照图5(c)，对照图5(a)与图5(c)可知，其误差值最大为1。

图6为根据本实施例的编码模式Mode 2的灰度数据图。图7为根据本实施例的编码模式Mode 3的灰度数据图。图6(a)中的最大灰度值为150，最小灰度值为25，两者的相差值为125。对照图3可知，其编码模式为Mode 2，对应的权重值为4。图7(a)中的最大灰度值为250，最小灰度值为25，两者的相差值为225。对照图3可知，其编码模式为Mode 3，对应的权重值为8。关于图6、图7的运算方法如上述图4的说明，在此不加累述，而图6、图7的压缩值与解压缩值请分别参照图图6(b)、图6(c)、图7(b)、图7(c)。原始的像素灰度值255灰度，需以8位表示，而本实施例经由压缩后所对应的压缩值则可缩减为5位的数据长度，因此可明显降低数据量以及所需的存储器空间。

一般而言，一个像素灰度值会包括R、G以及B等三种颜色灰度值，在其数据的储存格式上请参照图8，图8为根据本实施例的储存格式图。图8以32位的静态随机存取存储器(SDRAM)为例，仅需5行(colum)的存储器空间便可储存10个像素的R、G、B灰度值(红色、绿色以及蓝色灰度值，个别数据长度为8位)，其R、G、B灰度值所对应的压缩值(压缩后的像素灰度值)分别以R1’～R10’、G1’～G10’、B1’～B10’表示，皆为5位的数据长度。换言之，5行的存储器空间便可储存30个像素灰度值的数据。

如图8所示，Bit31～0表示存储器区块(bank)的位，第1行(Co1)的Bit0～14为第零至第十四位，分别用以储存对应于第一个像素的R、G以及B灰度值的压缩值R1’、G1’以及B1’(个别数据长度为5位)，第1行的Bit30～16为第三十至第十六位，分别用以储存对应于第二个像素的R、G以及B灰度值的压缩值R2’、G2’以及B2’其余的灰度值的压缩值(包括R2’～R10’、G2’～G10’、B2’～B10’)的配置位置请参照图8，在此不加累述。第1至第5行的Bit15、31(第十五、三十一位，共计10个位)，用以储存最小灰度值(共计8位)与编码模式(共计2位，表示四种编码模式)的位数据，其中位数据min(0)～min(7)是用以表示最小灰度值，位数据Mode(1)～Mode(2)则是用来表示编码模式，以表示四种编码模式。

本实施例压缩后的影像数据仅需储存压缩值、最小灰度值(数据长度为8位)与编码模式(数据长度为2位)即可。因此，上述10的像素的R、G以及B灰度值(共计30个像素灰度值的数据)仅需要160(5*32)个位即可完全储存(请参照图8)。相较于原始的数据长度，每个像素灰度值需要8个位，总计需要240个位才能完全储存。本实施的压缩比为66.66％。

此外，值得注意的是，上述压缩值R1’～R10’、G1’～G10’、B1’～B10’的配置方式并不限定于图8，在本技术领域具有通常知识者在经由本发明的揭露后应可轻易推知其余不同的配置方式，在此不加累述。

第二实施例

在图8的实施例中，压缩值R1’～R10’、G1’～G10’以及B1’～B10’所对应的最小灰度值与编码模式相同，而在本发明另一实施例中，可依照不同颜色(R、G或B)的灰度值来选取对应的最小灰度值与编码模式。请参照图9，图9为根据本发明第二实施例的储存格式图。在本实施例中，局部影像数据包括30个像素，包括红色灰度值R1～R30、绿色灰度值G1～G30以及蓝色灰度值B1～B30，共计90个像素灰度值(每一像素包括RGB三种颜色的像素灰度值)。颜色灰度值R1、G1、B1表示第一个像素的R、G、B三种颜色的像素灰度值，其余类推。压缩后的压缩值则以R1’～R30’、G1’～G30’、B1’～B30’表示。

数据的储存方式则如图9所示，其中位数据min_R(0)～min_R(7)表示颜色灰度值R1～R30中的最小灰度值，而位数据Mode_R(0)～Mode_R(1)则表示颜色灰度值R1～R30的编码模式，压缩值R1’～R30’则分别为5位，储存于存储器区块中的Bit14～10以及Bit30～26中；位数据min_G(0)～min_G(7)表示颜色灰度值G1～G30中的最小灰度值，而位数据Mode_G(0)～Mode_G(1)则表示颜色灰度值G1～G30的编码模式，压缩值G1’～G30’则分别为5位，储存于存储器区块中的Bit9～5以及Bit25～21；位数据min_B(0)～min_B(7)表示颜色灰度值B1～B30中的最小灰度值，而位数据Mode_B(0)～Mode_B(1)则表示颜色灰度值B1～B30的编码模式，其压缩值B1’～B30’则分别为5位，储存于存储器区块中的Bit4～0以及Bit20～16。

本实施例计算压缩值的方式请参照上述第一实施例，本实施例与上述第一实施例的主要差别在于本实施例分别处理局部影像数据中的R、G、B等三种颜色的像素灰度值，分别设定对应R、G、B等三种颜色灰度值的编码模式并计算其压缩值。经压缩后的总数据量为480位，包括450位的压缩值(R、G、B各150位)、24位的最小灰度值(R、G、B各8位)以及6位的编码模式(R、G、B各2位)。相较于原始像素灰度值所需的位数为720位(90*8)，本实施例的压缩比可达66.66％。

图9仅为本发明的一本实施例，并不限定本发明的数据配置方式，本技术领域具有通常知识者在经由本发明的揭示后，应可轻易推知其余可行的数据配置方式，在此不加累述。

此外，值得注意的是，虽然上述实施例是以压缩值为5位为例，但本发明并不限定于上述实施例所设定的编码模式与权重值。只要对应调整编码模式所对应的相差值与权重值便可调整压缩比。例如，将编码模式调整为三种，分别对应的相差值(最大灰度值与最小灰度值之间)为0～63、64～127以及128～255，所对应的权重值分别为1、2以及4。如此，原本8位的像素灰度值便可压缩为6位的压缩值。

此外，本实施例的权重值最小值为1，表示无失真的压缩，由于权重值会直接影响影像数据的压缩比以及影像数据的误差范围，因此权重值的数值不宜过大。原则上，权重值会包括1与2的N次方，这样可直接压缩每一像素灰度值的位数(由高位转换为低位)。当然，在本发明另一实施例中，权重值也可以是其他正整数。当局部影像数据内的像素灰度值相近时，会挑选较低的权重值，而当局部影像数据内的像素灰度值相差较大时，则会挑选较高的权重值，藉此将像素灰度值的数据长度压缩至较低位的压缩值。而在局部影像区块的选取上，可选取不同大小的影像区块，例如30*1或6*5等，本发明并不限制。在压缩后的影像信号噪声比(Peak Signal to Noise，PSNR)可比传统的舍去法高约20dB，达到近50dB PSNR的高影像品质。

本实施例主要是利用像素灰度值与最小灰度值之间的差异值来表示其像素灰度值。由于像素灰度值与最小灰度值之间的差异值在经由权重值标准化后，其数据长度会小于原始的像素灰度值，因此可达到降低压缩影像数据的功效。经由上述实施例的说明，本技术领域者应可轻易推知其余可行的编码模式与其权重值，在此不加累述。

第三实施例

上述第一、二实施例是将像素灰度值压缩为压缩值的方法，只要将压缩值与权重值的乘积加上最小灰度值便可回复至正常的像素灰度值。请参照图10，图10为根据本发明第三实施例的解压缩流程图。首先，在步骤S1110中，根据编码模式决定权重值，然后在步骤S1120中，读取最小灰度值以及压缩值。接下来，在步骤S1130中，将压缩值与权重值的乘积加上最小灰度值，即可得到相对应的像素灰度值。然后，在步骤S1140中，输出相对应的像素灰度值。由于压缩值表示像素灰度值与最小灰度值之间的相差值，因此只要还原压缩值所表示的灰度相差值，即可得出对应的像素灰度值。由于本实施例中的解压缩方法主要是对上述第一实施例与第二实施例的压缩值进行反向运算，本技术领域具有通常知识者经由上述实施例的揭露应可轻易推知其解压缩方法的实施例细节，在此不加累述。

综上所述，本发明利用像素灰度值与最小灰度值之间的相差值来对应产生压缩值，由于压缩值的数据长度远小于原使的像素灰度值，因此可达到降低数据缓冲储存器空间的效果。此外，相较于JPEG的硬件电路，本发明仅需简单的电路元件即可实现，可大幅减少电路实现成本。本发明的压缩方法更具备可适应性特性，对大部分影像区块具有无失真压缩特性，更适用于大尺寸的液晶显示器。

虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims

1.一种影像压缩方法，包括：

选择一局部影像数据，该局部影像数据对应于多数个像素灰度值；

计算该些像素灰度值中的一最大灰度值与一最小灰度值之间的相差值；

根据该最大灰度值与该最小灰度值之间的相差值，决定一编码模式，该编码模式对应于一权重值；

计算该些像素灰度值中的一第一像素灰度值与该最小灰度值之间的相差值；以及

根据该第一像素灰度值与该最小灰度值之间的相差值除以该权重值后所得的一第一商数以计算对应于该第一像素灰度值的一第一压缩值。

2.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于还包括：

计算该些像素灰度值中的一第二像素灰度值与该最小灰度值之间的相差值；以及

根据该第二像素灰度值与该最小灰度值之间的相差值除以该权重值后所得的一第二商数以计算对应于该第二像素灰度值的一第二压缩值。

3.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，在计算该第一压缩值的步骤中，其中该第一压缩值等于该第一商数四舍五入至正整数的值。

4.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，还包括储存该最小灰度值、该编码模式以及该第一压缩值。

5.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，该编码模式所对应的该权重值为正整数，该权重值则根据该最大灰度值与该最小灰度值的相差值而决定。

6.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，该权重值对应于该局部影像数据的压缩比。

7.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，该些像素灰度值为该局部影像数据中的红色灰度值、绿色灰度值或蓝色灰度值。

8.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，每一该些像素灰度值的数据长度为8位。

9.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，该编码模式的数据长度为2位。

10.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，每一该些压缩值的数据长度为5位。

11.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，该最小灰度值的数据长度为8位。

12.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，该些像素灰度值包括红色灰度值、绿色灰度值以及蓝色灰度值。

13.如权利要求1所述的影像压缩方法，其特征在于，该局部影像数据包括M*N的像素区块，其中M、N为正整数。

14.一种影像压缩方法，包括：

依序计算该些像素灰度值与该最小灰度值之间的相差值；以及

根据该些像素灰度值与该最小灰度值之间的相差值除以该权重值后所得的商数以计算对应于该些像素灰度值的多个压缩值。

15.一种影像数据的解压缩方法，包括：

根据一编码模式决定一权重值；

读取一最小灰度值以及一压缩值；

将该压缩值与该权重值的乘积加上该最小灰度值以计算一像素灰度值；以及

输出该像素灰度值。