CN102867314A

CN102867314A - 预估影像压缩尺寸的方法

Info

Publication number: CN102867314A
Application number: CN2011101879169A
Authority: CN
Inventors: 曾君华; 许耀仁
Original assignee: Altek Corp
Current assignee: Altek Corp
Priority date: 2011-07-06
Filing date: 2011-07-06
Publication date: 2013-01-09

Abstract

一种预估影像压缩尺寸的方法，适用于电子装置。在本方法中，接收原始影像，并对原始影像进行抽样，以获得抽样影像。分别以多个测试压缩参数对抽样影像进行压缩，而获得多个测试压缩尺寸。依据这些测试压缩参数与测试压缩尺寸，建立预估数学模型。之后，通过预估数学模型计算目标压缩尺寸所对应的目标压缩参数。

Description

预估影像压缩尺寸的方法

技术领域

本发明涉及一种影像压缩机制，尤其涉及一种预估影像压缩尺寸的方法。

背景技术

一般而言，彩色滤光阵列(Color Filter Arrays，CFA)由三个或三个以上的色彩滤光通道所交错排列构成，每个色彩滤光通道仅允许特定频率的可见光通过通道射至对应的影像传感器。因此，被摄影像的色彩内容藉由CFA解析至各个对应的传感元件进行操作。

而传统对原始影像(Raw Image)进行压缩是对CFA上的绿色(Green)颜色信息抽样，之后再利用一阶微分的累计结果作为参考依据。然而，传统作法会产生影像压缩预测不准。这是因为，倘若是主要细节出现在红色(Red)、蓝色(Blue)两种颜色上，则绿色的抽样的累计结果便会造成严重的低估，使得预测影像的压缩参数的选择上，造成所获得的压缩尺寸有极大的落差。另外，倘若是翻拍液晶显示屏幕(LiquidCrystal Display，LCD)等具有某种固定分布频率的画面时，由于抽样具有固定分布频率，亦会造成严重的低估现象。再者，不同的影像调整参数，相同的CFA影像会产生不同的结果。例如，CFA取得来源不同，或是对应的影像调整参数产生变动；或者，不同的感光度设定，亦会造成影像压缩的预测不准。

而利用CFA上绿色的颜色信息进行抽样，之后再利用一阶微分的累计结果作为参考依据时，需要大量的取样来作为调整预测影像压缩后大小的依据，而不同影像大小都需要大量的影像结果作为依据，导致浪费大量计算时间。

另外，倘若影像压缩估测不准确，将会导致在写入文件，且可储存容量不大时，发生写文件错误的重大缺失。并且，亦会浪费额外的储存时间。

发明内容

本发明提供一种预估影像压缩尺寸的方法，可提高原始影像在压缩后所欲获得的压缩尺寸的准确率。

本发明提出一种预估影像压缩尺寸的方法，适用于电子装置。本方法包括：接收原始影像；对原始影像进行抽样，以获得抽样影像；分别以多个测试压缩参数对抽样影像进行压缩，而获得多个测试压缩尺寸；依据这些测试压缩参数与测试压缩尺寸，建立预估数学模型；通过预估数学模型计算目标压缩尺寸所对应的目标压缩参数。

在本发明的一实施例中，上述对原始影像进行抽样，以获得抽样影像的步骤中，可先将原始影像切割为多个区块，再分别在这些区块中进行抽样。

在本发明的一实施例中，上述对原始影像进行抽样，以获得抽样影像的步骤中，还可定义抽样窗口(Sampling Window)，以对原始影像进行抽样。

在本发明的一实施例中，上述测试压缩参数包括第一压缩参数与第二压缩参数，上述测试压缩尺寸包括第一测试压缩尺寸与第二测试压缩尺寸，而第一压缩参数对应至第一测试压缩尺寸，第二压缩参数对应至第二测试压缩尺寸。

在本发明的一实施例中，在上述分别以这些测试压缩参数对抽样影像进行压缩，而获得测试压缩尺寸的步骤之后，还可依据抽样影像的抽样比例，而由第一测试压缩尺寸与第二测试压缩尺寸分别获得第一预估压缩尺寸与第二预估压缩尺寸。

在本发明的一实施例中，上述依据这些测试压缩参数与测试压缩尺寸，建立预估数学模型的步骤中，先定义出预估数学模型，其中预估数学模型包括第一变数、第二变数以及至少一第一待定系数与一第二待定系数。接着，将第一压缩参数与第一预估压缩尺寸分别代入所定义的预估数学模型的第一变数与第二变数，而获得第一求解方程序。并且，将第二压缩参数与第二预估压缩尺寸分别代入所定义的预估数学模型的第一变数与第二变数，而获得第二求解方程序。然后，由第一求解方程序及第二求解方程序计算出第一待定系数与第二待定系数，再将第一待定系数与第二待定系数填入至预估数学模型。

在本发明的一实施例中，上述第一压缩参数小于第二压缩参数，在获得第一测试压缩尺寸的步骤之后，还可判断由第一压缩参数所获得的第一测试压缩尺寸是否在目标范围内。倘若第一测试压缩尺寸不在目标范围内，利用二元搜寻法调整第一压缩参数，直到所获得的第一测试压缩尺寸落在目标范围内。

在本发明的一实施例中，上述通过预估数学模型计算目标压缩尺寸所对应的目标压缩参数的步骤中，可先计算预估数学模型的反函数模型，再将目标压缩尺寸代入反函数模型而获得目标压缩参数。上述预估数学模型例如为多项式函数模型。

基于上述，本发明在接收原始影像时，对整张原始影像进行抽样后，重新估测整张抽压影像的压缩参数。并且藉由稳定快速且准确的预估数学模型，可以有效地防止影像的目标压缩尺寸预估不准确的问题，使得影像压缩后的尺寸符合期望。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。

附图说明

图1是依照本发明一实施例所示的预估影像压缩尺寸的方法流程图。

图2是依照本发明一实施例所示的抽样示意图。

图3是依照本发明一实施例所示的二元搜寻法的示意图。

附图标记：

S105～S125：本发明一实施例的预估影像压缩尺寸的方法各步骤

具体实施方式

在原始影像作完压缩之后，目前并无明显的数学模型来作为预测压缩后大小的基准，因此影像压缩完之后常会产生很大的落差。为此，本案提出一种预估影像压缩尺寸的方法，可提高原始影像在压缩后所欲获得的压缩尺寸的准确率。为了使本案的内容更为明了，以下特举实施例作为本案确实能够据以实施的范例。

图1是依照本发明一实施例所示的预估影像压缩尺寸的方法流程图。在本实施例中，预估影像压缩尺寸的方法可应用至具有处理单元的电子装置中，以由处理单元来执行预估影像压缩尺寸的方法各步骤。

请参照图1，在步骤S105中，接收原始影像。接着，在步骤S110中，对原始影像进行抽样，以获得抽样影像。在此，可定义一个抽样窗口(Sampling Window)，以对此原始影像进行抽样。而在其他实施例中，亦可直接以像素作为抽样的单位。另外，为了避免抽样的范围产生群集的现象，导致抽样数不平均，还可将原始影像切割为多个区块，再分别在各个区块中进行抽样。

举例来说，图2是依照本发明一实施例所示的抽样示意图。请参照图2，在本实施例中，黑色短线条为抽样窗口。将原始影像切割为4×4个区块，以将欲抽样的数量平均分配至16个区块。

接着，在步骤S115中，分别以多个测试压缩参数对抽样影像进行压缩，而获得多个测试压缩尺寸。在本实施例中，测试压缩参数例如为品质参数(Quality Factor，QF)。在此，假设这些测试压缩参数包括第一压缩参数与第二压缩参数，并且假设以第一压缩参数及第二压缩参数来压缩此原始影像所获得的测试压缩尺寸分别为第一测试压缩尺寸与第二测试压缩尺寸。

之后，在步骤S120中，依据这些测试压缩参数与测试压缩尺寸，建立预估数学模型。例如，预估数学模型为y＝f(x)，y代表压缩后的尺寸，x代表品质参数(QF)。在此，可事先设定第一压缩参数与第二压缩参数，并且假设第一压缩参数小于第二压缩参数。例如，可预先将第一压缩参数设定为QF等于8，将第二压缩参数设定为QF等于128。

而在获得QF等于8所对应的第一测试压缩尺寸之后，还可先判断第一测试压缩尺寸是否在目标范围内。倘若第一测试压缩尺寸不在目标范围内，可利用二元搜寻法(Binary Search)来调整第一压缩参数，直到所获得的第一测试压缩尺寸落在目标范围内。举例来说，假设希望原始影像在压缩后所获得的压缩尺寸为3MB(megabyte)，而抽样影像的抽样比例为1/100。也就是说，抽样影像在压缩后所获得的第一测试压缩尺寸的理想值则应为300 KB(kilobyte)。因此，可假设目标范围为280KB至320KB。

图3是依照本发明一实施例所示的二元搜寻法的示意图。请参照图3，倘若抽样影像在QF等于8时所获得的第一预估压缩尺寸为200KB，表示压缩了太多。因此，为了降低计算时间，便利用二元搜寻法来调降第一压缩参数。先取QF等于4来进行压缩，若所获得的第一预估压缩尺寸小于目标范围的最小值，则取QF等于2来进行压缩；反之，若所获得的第一预估压缩尺寸大于目标范围的最大值，则取QF等于6来进行压缩。而在QF等于2时倘若所获得的第一预估压缩尺寸小于目标范围的最小值，则再取QF等于1来进行压缩；反之，倘若所获得的第一预估压缩尺寸大于目标范围的最小值，则再取QF等于3来进行压缩。而在QF等于6时倘若所获得的第一预估压缩尺寸小于目标范围的最小值，则再取QF等于5来进行压缩；反之，倘若所获得的第一预估压缩尺寸大于目标范围的最小值，则再取QF等于7来进行压缩。据此，通过二元搜寻法来决定的第一压缩参数，直到所获得的第一测试压缩尺寸落在目标范围内。另外，第二压缩参数亦可通过上述方法来决定。

而在决定了第一测试压缩参数与第二测试压缩参数之后，还可依据抽样影像的抽样比例，而由第一测试压缩尺寸与第二测试压缩尺寸分别获得第一预估压缩尺寸与第二预估压缩尺寸。也就是说，第一测试压缩尺寸与第二测试压缩尺寸为抽样影像进行压缩后所获得的压缩结果，可将第一测试压缩尺寸与第二测试压缩尺寸分别乘上抽样比例，便可估测出原始影像在利用第一测试压缩参数以及第二测试压缩参数进行压缩后，分别所获得的压缩结果。

之后，定义预估数学模型，其中预估数学模型包括第一变数、第二变数以及至少一第一待定系数与一第二待定系数。在本实施例中，预估数学模型为多项式函数模型，例如，y＝ax^b。其中，a、b分别为第一待定系数与第二待定系数，x、y分别为第一变数与第二变数。假设第一压缩参数为x₁，第一预估压缩尺寸为y₁；而第二压缩参数为x₂，第二预估压缩尺寸为y₂。

接着，将第一压缩参数x₁与第一预估压缩尺寸y₁分别代入所定义的预估数学模型的第一变数x与第二变数y，而获得第一求解方程序。并且，将第二压缩参数x₂与第二预估压缩尺寸y₂分别代入所定义的预估数学模型的第一变数x与第二变数y，而获得第二求解方程序。

之后，便可由第一求解方程序及第二求解方程序计算出第一待定系数a与第二待定系数b。再将第一待定系数a与第二待定系数b填入至预估数学模型。也就是说，由于预估数学模型具有两个待定系数(第一待定系数a与第二待定系数b)，因此只要决定两组变数(x₁，y₁)以及(x₂，y₂)代入，便能够求出待定系数。

在建立好预估数学模型之后，在步骤S125中，通过预估数学模型计算目标压缩尺寸所对应的目标压缩参数。据此，便能够以此目标压缩参数来压缩原始影像。详细地说，可先计算出预估数学模型的反函数模型。之后，再将目标压缩尺寸代入反函数模型而获得目标压缩参数。

另外，所属领域的普通技术人员可以计算机程序的形式实现上述预估影像压缩尺寸的方法，并利用电子装置可读取储存媒体储存此一计算机程序，以利电子装置执行之。

综上所述，本发明先对原始影像进行抽样后，藉由对抽样影像进行压缩所获得的测试压缩参数与测试压缩尺寸来建立一预估数学模型，以藉由此预估数学模型有效地降低影像的目标压缩尺寸预估不准确问题，使得影像压缩后的尺寸符合期望。如此一来，在拍摄影像时，便可即时建立出最适合的预估数学模型，通过此预估数学模型而获得目标压缩尺寸所对应的目标压缩参数，再以此目标压缩参数来压缩所获取的原始影像。

虽然本发明已以实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域的普通技术人员，当可作些许更动与润饰，而不脱离本发明的精神和范围内。

Claims

1.一种预估影像压缩尺寸的方法，适用于电子装置，该方法包括：

接收原始影像；

对该原始影像进行抽样，以获得抽样影像；

分别以多个测试压缩参数对该抽样影像进行压缩，而获得多个测试压缩尺寸；

依据该些测试压缩参数与该些测试压缩尺寸，建立预估数学模型；以及

通过该预估数学模型计算目标压缩尺寸所对应的目标压缩参数。

2.根据权利要求1所述的预估影像压缩尺寸的方法，其中对该原始影像进行抽样，以获得该抽样影像的步骤包括：

将该原始影像切割为多个区块；以及

分别在该些区块中进行抽样。

3.根据权利要求1所述的预估影像压缩尺寸的方法，其中对该原始影像进行抽样，以获得该抽样影像的步骤包括：

定义抽样窗口，以对该原始影像进行抽样。

4.根据权利要求1所述的预估影像压缩尺寸的方法，其中该些测试压缩参数包括第一压缩参数与第二压缩参数，该些测试压缩尺寸包括第一测试压缩尺寸与第二测试压缩尺寸，而该第一压缩参数对应至该第一测试压缩尺寸，该第二压缩参数对应至该第二测试压缩尺寸。

5.根据权利要求4所述的预估影像压缩尺寸的方法，其中在分别以该些测试压缩参数对该抽样影像进行压缩，而获得该些测试压缩尺寸的步骤之后，还包括：

依据该抽样影像的抽样比例，而由该第一测试压缩尺寸与该第二测试压缩尺寸分别获得第一预估压缩尺寸与第二预估压缩尺寸。

6.根据权利要求5所述的预估影像压缩尺寸的方法，其中依据该些测试压缩参数与该些测试压缩尺寸，建立该预估数学模型的步骤包括：

定义该预估数学模型，其中该预估数学模型包括第一变数、第二变数以及至少一第一待定系数与一第二待定系数；以及

将该第一压缩参数与该第一预估压缩尺寸分别代入所定义的该预估数学模型的该第一变数与该第二变数，而获得第一求解方程序；

将该第二压缩参数与该第二预估压缩尺寸分别代入所定义的该预估数学模型的该第一变数与该第二变数，而获得第二求解方程序；

由该第一求解方程序及该第二求解方程序计算出该第一待定系数与该第二待定系数；以及

将该第一待定系数与该第二待定系数填入至该预估数学模型。

7.根据权利要求4所述的预估影像压缩尺寸的方法，其中该第一压缩参数小于该第二压缩参数，在获得该第一测试压缩尺寸的步骤之后，还包括：

判断由该第一压缩参数所获得的该第一测试压缩尺寸是否在目标范围内；以及

倘若该第一测试压缩尺寸不在该目标范围内，利用二元搜寻法调整该第一压缩参数，直到所获得的该第一测试压缩尺寸落在该目标范围内。

8.根据权利要求1所述的预估影像压缩尺寸的方法，其中通过该预估数学模型计算该目标压缩尺寸所对应的该目标压缩参数的步骤包括：

计算该预估数学模型的反函数模型；以及

将该目标压缩尺寸代入该反函数模型而获得该目标压缩参数。

9.根据权利要求1所述的预估影像压缩尺寸的方法，其中该预估数学模型为多项式函数模型。