CN102098507A - 图像统合压缩方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了图像统合压缩方法及装置，包含了至少一种无损编码方法和至少一种有损编码方法。基本编码单元为固定大小的编码子块。对每个编码子块，所有的有损和无损编码方法都用来对此编码子块进行一次编码，保存R-D(率-失真)代价函数值最小的编码结果并标记对应的编码方法为最佳编码方法。整个压缩过程为部分无损部分有损的超高图像质量的压缩。对使用字典压缩的无损编码，其字典中的数据来自于最近采用无损方法编码的N个字节数据。传统的图像压缩方法仅适用于某种图像内容。而本发明通过统合多种无损和有损编码方法，对不同图像内容，从获得最佳编码R-D性能的角度选择适宜的编码方法，适用于包含多种内容的图像的压缩。

Description

图像统合压缩方法及装置

技术领域

本发明涉及数字图像的压缩问题，特别涉及包含文字，图形，背景及自然图像的复合图像的压缩问题。

背景技术

随着计算机技术及网络技术的发展，数字图像的内容越来越多样化，包含文字，图形，背景及自然图像的复合图像随处可见。比如计算机屏幕图像，web网页，幻灯片，扫描电子文档及海报等。在许多应用中，复合图像的压缩必不可少。比如，较大的扫描电子文档常常经过压缩后再做存储和分发等处理。在计算机远程控制、远程教学等传统应用及云计算、云片-屏计算等新应用中，计算机屏幕图像的压缩与解压是解决网络带宽瓶颈问题的关键技术。

像素的表示法：

数字图像的基本组成单位是像素，像素的表示方法有多种。像素的表示通常是基于某个颜色空间的。RGB和YCbCr是常用的两个颜色空间。R、G、B分别代表红、绿、蓝三种颜色，Y代表了亮度，Cb和Cr是两个色度分量，分别指蓝色差和红色差。在RGB颜色空间中，每个像素包含RGB三个分量，三个分量的比特数可以相同也可以不同。在YCbCr颜色空间中，两个色度分量可以取与亮度分量Y相同的空间分辨率，也可以取更低的空间分辨率，这称为色度的二次采样。根据色度二次采样的不同，形成不同的像素格式。如果两个色度分量与亮度分量Y的空间分辨率相同，称为YUV444格式；如果在垂直方向上两个色度分量的采样率与亮度分量Y的采样率相同，但水平方向上两个色度分量的采样率是亮度分量Y的采样率的一半，则称为YUV422格式；如果在水平和垂直方向上两个色度分量相对亮度分量都进行一半的采样，则称为YUV420格式。如果Y采用8比特表示，则对应YUV444格式、YUV422格式及YUV420格式，每个像素的平均比特数分别是24比特、16比特及12比特。

现有技术中，多采用无损编码、有损编码、率-失真优化技术及复合图像压缩技术，来解决图像的压缩问题。

无损编码：

在无损编码过程中，不存在数据丢失的问题，即图像经无损编码后能够无失真地解码复原。经典的无损压缩技术包括Huffman编码、算术编码以及字典压缩等。对文字/图形图像而言，字典压缩是一种非常有效的压缩方法。字典压缩利用待编码数据中包含许多重复字符串的特性，用一些简单的代号代替这些字符串，从而实现压缩。通常字典是由以前编码过的数据形成的。查找字典的过程如下：首先查找正在压缩的字符序列是否在字典中出现过，然后用已经出现过的字符串替代重复的部分，它的输出仅仅是指向字典中相同字符串的“指针”，即字符串的长度及在字典中的位置。

然而，无损编码适用于文字、背景及图形的压缩，对于自然图像和视频，则是不适用的。为了压缩自然图像和视频，现有技术发展了有损编码。

有损编码：

有损编码会带来信息的丢失，即图像经有损编码后会有一定程度的失真，解码图像与原始图像不完全相同。在自然图像及视频的压缩中得到广泛使用的是有损混合编码方法。有损混合编码合并使用了预测技术及变换编码，其主要编码步骤如下：

(1)将当前图像划分为固定大小的编码块，对每个编码块，在已编码图像(参考帧)中搜索最接近的图像块作为预测图像块；或根据当前图像中已编码的邻近块得到当前编码块的预测图像块。

(2)将当前编码块减去其预测图像块得到残差图像块。

(3)对残差图像块依次做变换、量化及熵编码，熵编码的结果放入压缩码流。

现有技术中较为流行的自然视频压缩标准，如H.264、VC-1及AVS等都是建立在有损混合编码框架基础上的。H.264是由ITU-T视频编码专家组(VCEG)和ISO/IEC动态图像专家组(MPEG)联合组成的联合视频组(JVT，Joint Video Team)提出的高度压缩的数字视频编码标准。在同等图像质量的条件下，H.264的压缩比是MPEG-2的2倍以上，是MPEG-4的1.5～2倍。VC-1是由微软提出并开发的视频编码标准。对同样的视频，VC-1的压缩比较H.264稍低，但其复杂性比H.264要低。AVS是中国具备自主知识产权的第二代信源编码标准。AVS视频通过采用许多新技术，在较低的复杂度下实现了与H.264相当的技术性能。MPEG-2和JPEG分别在十几年前开始广泛用于DVD和数码相机中，JPEG XR则是2009年最新的静态图像压缩国际标准。

对有损混合编码，图像的失真是由量化引起的。量化通过去除图像中人眼不敏感的高频分量来提高压缩比。量化因子的取值决定编码码流的大小。量化因子越大，编码码流越小。在具体编码过程中，量化因子可以取一个常数，也可以是一个变量。因为各帧图像的复杂度和各帧图像之间运动的大小是非平稳的，因此在采用固定量化参数时，编码码率(比特数/单位时间)不是一个定值。但多数编码器的输出信道要求码率恒定，因此码率控制是非常必要的。码率控制是通过调节量化因子实现的。在具体的编码过程中，一般预先给定目标码率的大小，通过调节量化因子使输出码率尽量接近目标码率。为了优化有损编码方法，现有技术也经常采用率-失真优化技术。

率-失真(R-D)优化技术：

率-失真优化技术广泛应用于自然图像和视频的有损压缩过程中。在有损压缩中，编码比特(R，rate)和失真(D，distortion)是两个常用的衡量压缩性能的指标。通常在图像压缩中，编码比特指原始图像经压缩后产生的数据量(比特数)，失真表示解码图像与原始图像之间的差别。编码比特和失真是相互矛盾的，通常产生的比特数越大，失真越小。在编码器中，有许多可供选择的编码参数，比如不同的编码模式；量化参数QP；不同的运动估计参数等。选择不同的编码参数会产生不同的压缩结果，即产生不同的编码比特和失真。为了在编码比特和失真中找到最佳的折衷点，通常使用率-失真优化技术来选择编码参数。在实际的编码过程中，常常通过选择产生最小的R-D代价函数值的编码参数作为最佳编码参数。R-D代价函数如下：J＝D+λ×R；其中J为代价函数；λ是一个非负实数，称为拉格朗日乘子。在H.264中，λ可以取不同的数值，比如0.85×2^(QP-12)/3，0.68×2^QP/3×min(4，max(2，(QP-12)/6))等。max(2，(QP-12)/6)代表求2和(QP-12)/6的最大值，计算结果用result表示。min(4，max(2，(QP-12)/6))代表求4和result的最小值。

然而，不论如何，有损编码不太适用于文字、背景及图形的压缩，然而，复合图像的压缩又是实际中经常遇到的问题，因此，现有技术发展了复合图像压缩技术。

现有的复合图像压缩技术：

由于复合图像内容的多样性，如何有效地压缩这种图像是非常具有挑战性的课题。自然图像和文字/图形具有不同的统计特性，因而适用的压缩算法有很大不同。自然图像是连续色调的，根据人眼视觉系统特性，通过适度的有损压缩，去除图像中的高频分量而保留低频分量可以在不影响视觉效果的前提下获得较高的压缩比。当前流行的自然图像及视频的压缩标准都是建立在这一思路基础上的。文字/图形是非连续色调的，有损压缩往往会引起非常影响识别的边界噪声，通常选择无损方法压缩。现有的通用无损压缩或自然图像压缩方法都是针对某种形式的图像开发的，对内容多样的复合图像，难以取得理想的压缩效果，因此必须寻求其他更有效的压缩方法。

当前已有的复合图像压缩方法大体分为两种：单编码器法和多编码器法。在单编码器法中，只使用了一种压缩算法。其开发思路大多是：通过对现有的某种较成熟算法做适当改进，使其对文字/图形及自然图像都能取得较好的压缩效果。这些成熟的算法可以是自然图像或视频压缩标准，比如JPEG或H.264；也可以是通用的无损压缩算法，比如字典压缩。由于这里用到的现有算法在修改前都只对某种形式的图像比较有效，因此改进的幅度是很有限的。在多编码器法中，使用了两种以上的压缩方法。根据图像分割方法的不同，可分为两种技术：基于分层和基于块的压缩。基于分层的压缩技术即混合光栅内容(MRC，mixed raster content)模型。MRC模型首先将待编码图像分成几个包含不同内容的图像层，然后对每个图像层选择使用各自有效的方法压缩。基于块的压缩遵循以下步骤。(1)首先将待编码图像分为多个不重叠的编码块；(2)对每个编码块根据其内容进行归类，编码块大体可分为四类：自然图像块；文字块；图形块及背景块。(3)对不同类型的编码块使用不同的方法压缩。在基于分层和基于块的压缩中，由于每个图像层或每种图像块可以选择各自适宜的方法压缩，因此多编码器法取得了比单编码器法更好的压缩效果。但图像分层或编码块分类准确与否对压缩性能有很大的影响。遗憾的是，在实际中很难做到准确的图像分层或编码块分类。

对于上述各种技术，已在多篇专利文献中体现：申请号200580045361.7的专利使用两种无损方法(字典编码及统计编码)压缩图像，选择生成数据量(压缩比)较少的方法为最佳编码方法。申请号200710097675.2的专利对每个编码块采用多种有损方法压缩图像，选择误差值最小的方法为最佳编码方法。误差值的计算如下式所示：

$\mathrm{Error}=$

$\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{[{(\mathrm{pixel}\left(i\right).\mathrm{red}-\mathrm{ref}.\mathrm{red})}^2+{(\mathrm{pixel}\left(i\right).\mathrm{green}-\mathrm{ref}.\mathrm{green})}^2+{(\mathrm{pixel}\left(i\right).\mathrm{blue}-\mathrm{ref}.\mathrm{blue})}^2]}^{1/2}$

Error是编码块误差，M是编码块中的像素个数，pixel(i)是编码块中的第i个像素，ref是pixel(i)对应的重建像素。red、green、blue代表像素的红、绿、蓝三个颜色分量。

申请号96123252.8的专利采用可变压缩和固定压缩两种方法压缩图像。优先使用可变压缩方法编码图像块，当该方法产生的压缩比大于预定压缩比时使用固定压缩方法的压缩结果。申请号200610094495.4的专利和申请号200610160855.6的专利都是预先判断图像或图像块的内容特征，然后选择一种合适的无损或有损方法编码。即编码方法的选择是在编码前完成的，对每幅图像或每个图像块只使用一种方法编码。申请号200610029692.8的专利分别使用色表编码和位编码法编码每个8×8的图像块，当块颜色数量不大于8种时，取编码后数据量少的编码数据；否则计算位编码的编码字节数减去色表编码的编码字节数，结果小于16个字节则保存位编码的编码数据，否则保存色表编码的编码数据。

然而，上述诸多技术，在应对复合图像的压缩方面，均有诸多不足之处。因此，如何提供压缩方法及装置，能够较好地解决复合图像的压缩问题，已成为本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本发明的所要解决的技术方案是提供图像统合压缩方法及装置，以解决现有技术的不足。

为解决上述技术方案，本发明提供一种图像统合压缩方法，其统合编码流程包括以下步骤：步骤A1、将输入的图像分割为固定大小的非重叠的编码块；步骤A2、对于当前编码块，分别使用至少一种有损编码方法及至少一种无损编码方法进行一次编码；步骤A3、确定所述率-失真代价函数值最小的编码方法；步骤A4、将所述率-失真代价函数值最小的编码方法产生的结果放入压缩码流，将所述率-失真代价函数值最小的编码方法作为最佳编码方法并在码流中标记所述率-失真代价函数值最小的编码方法；步骤A5、重复步骤A2至步骤A4直至所有的编码块完成编码；其统合解码流程包括以下步骤：步骤B1、对于当前的编码块，解码码流中标记的编码方法；步骤B2、根据解码出的编码方法分别选择相应的解码器进行解码；步骤B3、重复步骤B1至步骤B2直至码流结束。

本发明还提供一种图像统合压缩装置，其统合编码装置包括以下模块：有损编码模块，所述有损编码模块至少包含一个无损编码单元，用于采用至少一种有损编码法压缩输入的当前编码块；无损编码模块，所述无损编码模块至少包含一个无损编码单元，用于采用至少一种无损方法压缩输入的当前编码块；率-失真代价函数值计算模块，连接所述有损编码模块及所述无损编码模块，用于计算各种编码方法产生的率-失真代价函数值；编码方法选择模块，连接所述率-失真代价函数值计算模块，用于选择率-失真代价函数值最小的编码方法作为最佳编码方法并在码流中标记该方法；码流输出模块，连接所述编码方法选择模块，将最佳编码法产生的编码数据放入压缩码流；其统合解码装置包括以下模块：解码方法选择模块，用于通过解码码流中各编码块的编码方法信息，选择当前编码块所要使用的解码方法；有损解码模块，连接所述解码方法选择模块，所述有损编码模块至少包含一个有损解码单元，用于根据解码方法选择模块选择的解码方法，采用其中的一个有损解码单元解码当前编码块；无损解码模块，连接所述解码方法选择模块，所述无损解码模块至少包含一个无损解码单元，用于根据解码方法选择模块选择的解码方法，采用其中的一个无损解码单元解码当前编码块；复原图像输出模块，连接所述有损解码模块及所述无损解码模块，用于输出解码后的当前编码块的复原像素。

本发明的有益效果在于：通过统合多种无损和有损编码方法，对不同图像内容，从获得最佳编码R-D性能的角度选择适宜的编码方法，适用于包含多种内容的图像的压缩。

附图说明

图1为图像的统合编码方法的流程图。

图2为当前编码块的最佳编码方法为有损编码方法的图像的统合编码方法流程图。

图3为图像的统合解码方法流程图。

图4为当前编码块的编码方法为无损编码方法的图像的统合解码方法流程图。

图5为图像的统合编码装置结构示意图。

图6为图像的统合解码装置结构示意图。

图7为本发明一较佳实施例的图像的统合编码方法流程图。

图8为RLEG方法的编码流程图。

图9为HG方法的编码流程图。

图10为PRLED方法的编码流程图。

图11为RLEG解码方法的字典数据更新流程图。

图12为HG解码方法的字典数据更新流程图。

图13为PRLEG解码方法的字典数据更新流程图。

图14为图7所示实施例的图像的统合解码方法流程图。

图15为图7所示实施例的图像的统合编码装置结构示意图。

图16为图7所示实施例的图像的统合解码装置结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。

本发明提出的图像的统合编码方法，其流程如图1所示，具体步骤如下：

1、将输入图像分割为固定大小(比如16×16，8×8等)的非重叠的编码块。

2、分别使用至少一种有损方法及至少一种无损方法编码，每种方法编码一次。

3、比较各编码方法产生的率-失真(R-D)代价函数值，确定函数值为最小的一种编码方法。

4、将R-D(率-失真)代价函数值最小者产生的结果放入压缩码流；将对应的编码方法作为最佳编码方法并在码流中标记该方法。

5、重复2至4直至所有的编码块完成编码。

更进一步，在步骤2中，如果用到基于字典压缩的无损方法，其字典中的数据来自于最近完成编码的N个字节数据。这些数据可以是用同一种无损方法编码的，也可以是用不同的无损方法编码的，还可以既包含采用无损方法编码的数据也包含采用有损方法编码的数据。通常在字典压缩中，当前字节编码完成后，被立即放入字典中。因此，对字典中数据采用不同无损方法编码的情况，在编码过程中，如果当前编码块采用的最佳编码方法为有损编码时，对每种用到字典压缩的无损方法而言，需要删除字典中已放入的当前编码块的相关数据。若统合编码中用到基于字典的无损方法，其可选的另一种流程如图2所示，具体步骤如下：

1、将输入图像分割为固定大小(比如16×16，8×8等)的非重叠的编码块。

2、分别使用至少一种有损方法及至少一种无损方法编码，每种方法编码一次。

3、比较各编码方法产生的率-失真(R-D)代价函数值，确定函数值为最小的一种编码方法。

4、将R-D代价函数值最小者产生的结果放入压缩码流；将对应的编码方法作为最佳编码方法并在码流中标记该方法。

5、若最佳编码方法为有损编码，对每种用到字典压缩的无损方法，删除其字典中的当前编码块的有关数据。

6、重复2至5直至所有的编码块完成编码。

本发明提出的图像的统合解码方法，如图3所示，其流程的步骤如下：

1、对当前编码块，解码码流中标记的编码方法。

2、根据编码方法选择相应的解码器解码。

3、重复步骤1到步骤2直至码流结束。

在解码过程中，需要考虑各种用到基于字典解压缩的无损方法的字典更新问题。各种无损方法的字典数据可以是用同一种无损方法解码的，也可以是用不同的无损方法解码的，还可以既包含采用无损方法解码的数据也包含采用有损方法解码的数据。在原来字典解压缩算法中，当前字节解码完成后，被立即放入字典中。因此，对各种无损方法的字典数据是使用不同的无损方法编码的情况，如果当前编码块使用某种无损方法解码时，其他使用字典解压缩的无损方法也使用该编码块的数据做字典，还需要根据当前解码块的解码数据更新其他使用字典解压缩的无损方法的字典数据。若统合解码中用到基于字典的无损方法，并且无损方法总数大于两种时，另外一种选择是根据当前采用无损方法解码的解码块的解码数据更新其他使用字典解压缩的无损方法的字典数据。与此对应的流程如图4所示，具体步骤如下：

1、对当前编码块，解码码流中标记的编码方法。

2、根据编码方法选择相应的解码器解码。

3、如果当前编码块的编码方法为某种无损方法，更新其他各种用到字典解压缩的无损方法所使用的字典数据：更新字典数据具体为：将原始宏块数据分别经过其他各种用到字典解压缩的无损方法编码，将所述原始宏块数据变成与待更新的字典数据同样格式、形式和性质的数据后，放入字典中。

4、重复步骤1到步骤3直至码流结束。

本发明提供的图像的统合编码装置如图5所示，包括：

1、有损编码模块，其至少包含一个无损编码单元，用于采用至少一种有损编码法压缩当前编码块。

2、无损编码模块，其至少包含一个无损编码单元，用于采用至少一种无损方法压缩当前编码块。

3、R-D代价函数值计算模块，连接所述有损编码模块及所述无损编码模块，用于计算各种编码方法产生的R-D代价函数值。

4、编码方法选择模块，连接所述R-D代价函数值计算模块，用于比较各种编码方法产生的R-D代价函数值，选择R-D代价函数值最小的编码方法作为最佳编码方法并在码流中标记该方法。

5、字典数据册除模块(可选)，连接所述编码方法选择模块及所述无损编码模块，如果当前编码块采用的最佳编码方法为有损编码时，用于每种使用字典压缩的无损方法删除其字典中已放入的当前编码块的相关数据。

6、码流输出模块，连接所述编码方法选择模块，将最佳编码法产生的编码数据放入压缩码流。

本发明提供的图像的统合解码装置如图6所示，包括：

1、解码方法选择模块，通过解码码流中各编码块的编码方法信息，选择当前编码块要使用的解码方法。

2、有损解码模块，连接所述解码方法选择模块，其至少包含一个有损解码单元，根据解码方法选择模块选择的解码方法，采用其中的一个有损解码单元解码当前编码块。

3、无损解码模块，连接所述解码方法选择模块，其至少包含一个无损解码单元，根据解码方法选择模块选择的解码方法，采用其中的一个无损解码单元解码当前编码块。

4、字典数据更新模块(可选)，连接所述解码方法选择模块、所述有损解码模块及所述无损解码模块，若当前编码块使用某种无损方法解码，用于其他使用字典解压缩的无损方法更新字典数据。

5、复原图像输出模块，连接所述有损解码模块及所述无损解码模块，输出解码后的当前编码块的复原像素。

本发明提出的统合编码方法包含至少一种无损压缩方法和至少一种有损压缩方法。对每个编码块，所有编码方法都用来对此编码子块进行一次编码，根据各编码方法产生的R-D代价函数值确定最佳编码方法。编码模式的选择是从产生最佳编码R-D性能的角度考虑的。从而无需像以往的多编码器法那样，编码前需要根据图像内容先做图像分层或编码块分类，预先确定各图像层或编码块所使用的编码方法。此外，对使用字典压缩的无损方法，其字典中的数据可以采用其他无损方法编码。这种机制对提高无损方法的压缩性能非常有帮助。

在根据各编码方法产生的率-失真(R-D)代价函数值选择最佳编码方法时，也可以采用不同的变种或快速确定方法，比如：

第一种：比较各有损编码方法，确定最佳的有损编码方法；比较各无损编码方法，确定最佳的无损编码方法；然后比较最佳的有损编码方法和最佳的无损编码方法，确定最终的最佳编码方法。

第二种：如果某个编码方法的代价函数值小于一个预先确定的阈值，就提前结束比较过程，确定此编码方法为最佳编码方法。

第三种：对无损压缩，所述率-失真代价函数中的失真D设为一个适当的正数P，以使选择更偏向有损压缩。

第四种：对无损压缩，所述率-失真代价函数中的失真D设为一个适当的负数N，以使选择更偏向无损压缩。

在上述第二种情况中，预先确定的阈值可以采用多种方法来确定，比如：

1、对输入图像做多次编码，通过对使用的编码参数、输入图像内容及宏块的率-失真代价函数值等进行分析，从而确定一个或几个合适的经验值作为阈值。

2、对输入图像做多次编码，通过对使用的编码参数、输入图像内容及宏块的率-失真代价函数值等进行分析，推得一个经验公式用以计算阈值。

3、通过分析所使用的具体编码算法，推得一个公式，从而在编码过程中自适应地确定阈值。

在上述第三种和第四种情况中，正数P和负数N是通过多次编码试验后获得的经验值。

以上阐述了本发明的统合压缩方法及装置的整体内容，为了进一步说明本发明的方案，列举以下实施例：

实施例一

使用固定量化因子的H.264执行有损编码，无损压缩使用了字典压缩gzip、远程帧缓冲RFB(remote frame buffer)协议中的Hextile编码；远程帧缓冲RFB(remote frame buffer)协议中的ZRLE编码中的某些编码方法，具体指在zlib编码步骤以前出现的所有编码方法，我们称为RLE(Run-Length Encoding)编码；以及便携式网络图形PNG(Portable NetworkGraphics)中的四种滤波方法。每个像素使用n比特R、G、B(红、绿、蓝)总共3n比特RGB表示法。

一种图像的统合编码方法，流程如图7所示，包括：

1、将输入图像分割为16×16大小的非重叠宏块，然后对这些宏块，重复步骤2至步骤5，直到图像中的最后一个宏块。

2、分别采用H.264及四种无损方法编码，每种方法编码一次。

在具体执行过程中，四种无损方法是由gzip、RLE编码、Hextile编码及PNG组合后形成的，具体如下：

无损方法1，其编码为：gzip压缩。

无损方法2，称为RLEG，其编码为：RLE编码+gzip，其编码流程如图8所示。

无损方法3，称为HG，其编码为：Hextile编码+gzip，其编码流程如图9所示。

无损方法4，称为PRLEG，其编码为：PNG滤波+RLE编码+gzip，其编码流程如图10所示。

3、比较H.264编码、gzip编码、RLEG编码、HG编码及PRLEG编码所产生的R-D代价函数值。

4、选择R-D代价函数值最小的编码结果放入压缩码流；将对应的编码方法作为最佳编码方法并在码流中标记该方法。

5、若最佳编码方法为H.264，对每种无损方法，删除其字典中的当前编码块的有关数据。

四种无损方法都用到了gzip字典压缩方法，各种无损方法所使用的字典数据规定如下。

在原来的gzip算法中，编码当前字节时，使用最近编码的32K字节的数据做字典。在统合编码过程中，对每种无损方法而言，编码当前字节时，使用最近的用无损方法编码的32K个字节数据做字典。很显然，做字典的32K字节数据在被编码时可能使用的是不同的无损方法。在原来的gzip压缩算法中，当前字节编码完成后，被立即放入字典中。因此，在统合编码过程中，当当前宏块采用的最佳编码方法为H.264时，对每种无损方法而言，需要删除字典中已放入的当前编码宏块的相关数据。不同的无损方法其放入字典中的数据是不同的。gzip放入字典中的数据为原始宏块数据；RLEG放入字典中的数据为原始宏块数据经RLE编码后的结果；HG放入字典中的数据为原始宏块数据经Hextile编码后的结果；PRLEG放入字典中的数据为原始宏块数据先经PNG滤波后再经过RLE编码后的结果。

一种图像的统合解码方法，解码流程如图14所示，详细过程如下。

1、对当前宏块，解码码流中的编码方法信息。

2、根据编码方法，选择相应的解码器解码当前块。

3、如果当前宏块的编码方法为某种无损方法，更新其他各种无损方法所使用的字典数据。

4、重复步骤1到步骤3直至码流结束。

在统合解码过程中，需要考虑各种无损方法的字典更新问题。在原来的gzip压缩算法中，当前字节解码完成后，被立即放入字典中。因此，当当前宏块使用某种无损方法解码时，其字典数据在解码过程中已经更新，由于其他无损方法也使用该宏块的数据做字典，因此还需要根据当前宏块的解码数据更新其他无损方法的字典数据。不过，若其他解码方法为RLEG解码、HG解码、PRLEG解码之一，则放入字典中的数据分别是原始宏块数据经RLE编码后的结果、原始宏块数据经Hextile编码后的结果及原始宏块数据经PNG滤波后再经过RLE编码后的结果。因此解码得到的原始宏块数据必须经过相应的编码后再放入字典中。若当前宏块使用无损方法解码，且解码方法不是RLEG解码时，RLEG解码所使用的字典数据的更新过程如图11所示；若当前宏块使用无损方法解码，且解码方法不是HG解码时，HG解码所使用的字典数据的更新过程如图12所示；若当前宏块使用无损方法解码，且解码方法不是PRLEG解码时，PRLEG解码所使用的字典数据的更新过程如图13所示。

一种图像的统合编码装置，如图15所示，包括：

1、H.264编码模块，对输入宏块用H.264编码。

2、无损编码模块，对输入宏块使用无损方法编码。包括以下四个单元：

(1)gzip编码单元，对输入宏块用gzip编码。使用字典压缩，字典数据为原始宏块数据。

(2)RLEG编码单元，对输入宏块先用RLE编码后，其结果再用gzip编码。使用字典压缩，字典数据为原始宏块数据经RLE编码后的结果。

(3)HG编码单元，对输入宏块先用Hextile编码后，其结果再用gzip编码。使用字典压缩，字典数据为原始宏块数据经Hextile编码后的结果。

(4)PRLEG编码单元，对输入宏块先用PNG滤波，滤波后的结果再用RLE编码后，然后再用gzip编码。使用字典压缩，字典数据为原始宏块数据先经PNG滤波后再经过RLE编码后的结果。

3、R-D代价函数值计算模块，连接H.264编码模块、gzip编码单元、RLEG编码单元、HG编码单元、及PRLEG编码单元用于计算H.264及四种无损方法产生的R-D代价函数值。

4、编码方法选择模块，连接R-D代价函数值计算模块，用于比较H.264及四种无损方法产生的R-D代价函数值，选择R-D代价函数值最小的编码方法作为最佳编码方法并在码流中标记该方法。

5、字典数据删除模块，连接编码方法选择模块及无损编码模块，当当前宏块采用的最佳编码方法为H.264时，用于每种无损方法删除字典中已放入的当前编码宏块的相关数据。

6、码流输出模块，将最佳编码法产生的编码数据放入压缩码流。

一种图像的统合解码装置，如图16所示，包括：

1、解码方法选择模块，通过解码码流中各宏块的编码方法信息，选择当前宏块要使用的解码方法。

2、H.264解码模块，连接解码方法选择模块，用于解码使用H.264编码的宏块。

3、无损解码模块，连接解码方法选择模块，用于解码使用无损方法压缩的宏块，包括以下四个单元：

(1)gzip解码单元，连接解码方法选择模块，用于解码使用gzip编码的宏块。使用字典解压缩，字典数据为原始宏块数据。

(2)RLEG解码单元，连接解码方法选择模块，用于解码使用RELG编码的宏块。解码步骤遵循先做gzip解码，其结果再做RLE解码，从而得到宏块原始数据。使用字典解压缩，字典数据为原始宏块数据经RLE编码后的结果。

(3)HG解码单元，连接解码方法选择模块，用于解码使用HG编码的宏块。解码步骤遵循先做gzip解码，其结果再做Hextile解码，从而得到宏块原始数据。使用字典解压缩，字典数据为原始宏块数据经Hextile编码后的结果。

(4)PRLEG解码单元，连接解码方法选择模块，用于解码使用PRLEG编码的宏块。解码步骤遵循先做gzip解码，其结果再做RLE解码，最后再经过PNG滤波的逆过程后得到宏块原始数据。使用字典解压缩，字典数据为原始宏块数据先经PNG滤波后再经过RLE编码后的结果。

4、字典数据更新模块，连接解码方法选择模块及无损解码模块，若当前宏块使用某种无损方法解码，用于其他无损方法更新字典数据。

5、复原图像输出模块，连接H.264解码模块、无损解码模块、gzip解码单元、RLEG解码单元、HG解码单元、PRLEG解码单元及字典数据更新模块，输出解码的当前宏块数据。

实施例二

本实施例与实施例一的不同之处在于：使用固定目标比特率，可变量化因子的H.264执行有损编码，无损压缩使用了实施例一中的两种方法：gzip编码和PRLEG，PRLEG方法的编码流程和解码流程分别如图10和图13所示。每个像素使用n比特Y、Cb、Cr总共3n比特YUV444表示法。与实施例一类似，对每个编码块，使用H.264和两种无损方法编码，选择R-D代价函数值最小者作为最佳编码方法。与实施例一不同的是对H.264编码，在当前宏块编码结束后，需要根据预先设定的目标比特数，来确定下一个宏块使用的量化因子，而不是使用固定量化因子。

实施例三

本实施例与实施例一的不同之处在于：使用固定量化因子的VC-1执行有损编码，无损压缩使用gzip编码。每个像素使用平均16比特的YUV422表示法。与实施例一类似，对每个编码块，使用VC-1和gzip编码，选择R-D代价函数值最小者作为最佳编码方法。与实施例一不同的是，由于只使用一种无损方法，在解码流程中，不需要判断当前编码块的最佳编码方法是否为无损方法的步骤，以及更新其他无损方法的字典的步骤；同样道理，解码装置中不需要字典数据更新模块。

实施例四

本实施例与实施例一的不同之处在于：使用固定目标比特率，可变量化因子的AVS执行有损编码，无损压缩使用gzip编码。每个像素使用平均12比特YUV420表示法。与实施例一类似，对每个编码块，使用AVS和gzip编码，选择R-D代价函数值最小者作为最佳编码方法。与实施例一不同的地方有三点：(1)对AVS编码，在当前宏块编码结束后，需要根据预先设定的目标比特数，来确定下一个宏块使用的量化因子，而不是使用固定量化因子；(2)在解码流程中，不需要判断当前编码块的最佳编码方法是否为无损方法的步骤，以及更新其他无损方法的字典的步骤；(3)解码装置中不需要字典数据更新模块。

本发明提出一种新型的高压缩性能的图像的统合编码和解码方法与装置。在统合编码中，无缝地集成了至少一种无损压缩方法和至少一种有损压缩方法，其中有损压缩为超高复原图像质量的准无损压缩，除采用如实施例一至实施四所述的有损编码外，还能采用MPEG-2编码方法、JPEG编码方法及JPEG XR编码方法。把有损压缩中的率-失真优化技术扩展到兼有无损压缩和有损压缩的场合，统一使用率-失真特性来衡量和选择最佳编码方法，其中对无损压缩，一般设定失真D为0，但也可设为一个适当的正数或负数，以使选择更偏向有损压缩或无损压缩。基本编码单元是固定大小的编码子块，对每个编码子块，所有压缩方法都用来对此编码子块进行一次编码，通过使用率-失真优化技术选择最佳编码方法。不同内容的图像区域可能使用不同的压缩方法(有损压缩或无损压缩)，因此对一幅图像而言，整个压缩属于部分无损部分有损的超高图像质量的压缩。

以上实施例仅用以说明而非限制本发明的技术方案。不脱离本发明精神和范围的任何修改或局部替换，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (11)

1.一种图像统合压缩方法，其特征在于：

其统合编码流程包括以下步骤：

步骤A1、将输入的图像分割为固定大小的非重叠的编码块；

步骤A2、对于当前编码块，分别使用至少一种有损编码方法及至少一种无损编码方法进行一次编码；

步骤A3、确定所述率-失真代价函数值最小的编码方法；

步骤A4、将所述率-失真代价函数值最小的编码方法产生的结果放入压缩码流，将所述率-失真代价函数值最小的编码方法作为最佳编码方法并在码流中标记所述率-失真代价函数值最小的编码方法；

步骤A5、重复步骤A2至步骤A4直至所有的编码块完成编码；

其统合解码流程包括以下步骤：

步骤B1、对于当前的编码块，解码码流中标记的编码方法；

步骤B2、根据解码出的编码方法分别选择相应的解码器进行解码；

步骤B3、重复步骤B1至步骤B2直至码流结束。

2.如权利要求1所述的图像统合压缩方法，其特征在于，所述步骤A4还包括以下步骤：若当前编码块的最佳编码方法为有损编码方法，则对于采用了字典压缩的无损编码方法，删除所述无损编码方法字典中关于当前编码块的数据。

3.如权利要求1所述的图像统合压缩方法，其特征在于，所述步骤B2还包括以下步骤：若当前编码块解码出的编码方法为无损编码方法，则更新除所述无损编码方法外，所有采用了字典解压缩的其他无损编码方法所使用的字典数据。

4.如权利要求3所述的图像统合压缩方法，其特征在于，更新除所述无损编码方法外，所有采用了字典解压缩的其他无损编码方法所使用的字典数据的方法为：将原始宏块数据分别经过所述采用了字典解压缩的其他无损编码方法编码，将所述原始宏块数据变成与待更新的字典数据同样格式、形式和性质的数据后，放入字典中。

5.如权利要求1或2或3或4所述的图像统合压缩方法，其特征在于，所述步骤具体为：

比较各个编码方法产生的率-失真代价函数值，确定所述率-失真代价函数值最小的编码方法；或

比较各有损编码方法，确定所述率-失真代价函数值最小的有损编码方法；比较各无损编码方法，确定所述率-失真代价函数值最小的无损编码方法；然后比较所述率-失真代价函数值最小的有损编码方法和所述率-失真代价函数值最小的无损编码方法，选择率-失真代价函数值较小者为最终的所述率-失真代价函数值最小的编码方法；或

若某一编码方法的率-失真代价函数值小于一个预先确定的阈值，就提前结束比较过程，确定此编码方法为最佳编码方法。

6.如权利要求5所述的图像统合压缩方法，其特征在于，对于无损压缩，所述率-失真代价函数中的失真被设置成零或正数或负数。

7.如权利要求1或2或3或4所述的图像统合压缩方法，其特征在于：所述有损编码方法包括H.264编码方法、VC-1编码方法、AVS编码方法、MPEG-2编码方法、JPEG编码方法及JPEG XR编码方法。

8.如权利要求1或2或3或4所述的图像统合压缩方法，其特征在于：所述无算编码方法包括gzip编码方法、RLEG编码方法、HG编码方法、及PRLEG编码方法。

9.一种图像统合压缩装置，其特征在于：

其统合编码装置包括以下模块：

有损编码模块，所述有损编码模块至少包含一个无损编码单元，用于采用至少一种有损编码法压缩输入的当前编码块；

无损编码模块，所述无损编码模块至少包含一个无损编码单元，用于采用至少一种无损方法压缩输入的当前编码块；

率-失真代价函数值计算模块，连接所述有损编码模块及所述无损编码模块，用于计算各种编码方法产生的率-失真代价函数值；

编码方法选择模块，连接所述率-失真代价函数值计算模块，用于选择率-失真代价函数值最小的编码方法作为最佳编码方法并在码流中标记该方法；

码流输出模块，连接所述编码方法选择模块，将最佳编码法产生的编码数据放入压缩码流；

其统合解码装置包括以下模块：

解码方法选择模块，用于通过解码码流中各编码块的编码方法信息，选择当前编码块所要使用的解码方法；

有损解码模块，连接所述解码方法选择模块，所述有损编码模块至少包含一个有损解码单元，用于根据解码方法选择模块选择的解码方法，采用其中的一个有损解码单元解码当前编码块；

无损解码模块，连接所述解码方法选择模块，所述无损解码模块至少包含一个无损解码单元，用于根据解码方法选择模块选择的解码方法，采用其中的一个无损解码单元解码当前编码块；

复原图像输出模块，连接所述有损解码模块及所述无损解码模块，用于输出解码后的当前编码块的复原像素。

10.如权利要求9所述的图像统合压缩装置，其特征在于，还包括：字典数据删除模块，连接所述编码方法选择模块及所述无损编码模块，用于若当前编码块的最佳编码方法为有损编码方法时，对于采用了字典压缩的无损编码方法，删除所述无损编码方法字典中关于当前编码块的数据。

11.如权利要求9所述的图像统合压缩装置，其特征在于，还包括：字典数据更新模块，连接所述有损解码模块、所述无损解码模块及所述解码方法选择模块，用于若当前编码块解码出的编码方法为无损编码方法时，更新除所述无损编码方法外，所有采用了字典解压缩的无损编码方法所使用的字典数据。

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