CN103428486B - 图像压缩方法和装置 - Google Patents

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Abstract

公开了一种图像压缩方法和装置。该方法包括：计算对任意一个片断行进行压缩所需的总比特长度、以及对任意一个片断进行压缩所需的理论比特长度；对于处于任意一个片断行中的每个片断，获取用于对所述片断进行压缩的量化参数和压缩模式、以及利用所获取的量化参数和压缩模式对所述片断进行压缩所需的实际比特长度；将所述片断行中的一个或多个简单片断的冗余比特长度分配给所述片断行中的一个或多个复杂片断，并且重新获取用于对所述一个或多个复杂片断中的每个复杂片断进行压缩的量化参数和压缩模式；以及利用所获取的量化参数和压缩模式对所述片断行中的每个片断进行压缩。

Description

图像压缩方法和装置
技术领域
本发明涉及图像处理领域，更具体地涉及图像压缩方法和装置。
背景技术
目前，随着数字视频和数字图像的清晰度变得越来越高、以及数字视频的帧率变得越来越大，需要在数字视频/图像处理系统中处理的数据的尺寸变得越来越大，并且用于存储待处理的视频/图像以及处理后的视频/图像的存储器的尺寸和带宽变得越来越大。
在功能模块(即，视频/图像处理系统)和片上/外部存储器模块之间插入嵌入式压缩器(即，嵌入式编解码器)在减小存储器的尺寸和降低存储器的带宽方面是有效的。待处理的图像数据在被传输到存储器之前先被嵌入式压缩器压缩，并且压缩后的图像数据在被功能模块处理之前先被嵌入式压缩器解压缩。
大多数现有的嵌入式图像压缩算法都是以固定的压缩率对图像进行压缩，而不能根据不同的图片尺寸或者不同的应用来设置压缩率。通常，对于高清晰度的图像，需要以高压缩率进行压缩；而对于尺寸较小的图像，则以较低的压缩率进行压缩就足够了。另外，压缩率会对重建图像的质量产生影像。压缩率越低，解压缩得出的重建图像的质量就越高。
在图像处理系统中，为了节省带宽和存储器，每次请求都希望只请求有用数据，而将冗余数据减到最少，这就要求压缩数据能够随机访问，每个压缩单元的压缩率必须固定。而对于一副图像，简单平滑区域容易压缩，能够达到很高的压缩率，在固定单元长度的情况下出现了很多冗余比特；复杂区域不容易压缩，在固定压缩率的情况下，图像质量下降明显。所以对同一幅图像采用固定压缩率不仅不能提高压缩率还会损失图像质量。
本发明将压缩单元和访问单元区分开来，在保证压缩率和图像质量的基础上做到了随机访问，减少了带宽和存储器的开销。
发明内容
鉴于以上所述的问题，本发明提供了一种新颖的图像压缩方法和装置。
根据本发明实施例的图像压缩方法用于以片断为单位对待压缩的图像进行压缩，其中待压缩的图像中的处于一行或多行的所有片断组成一个片断行。该方法包括：计算对任意一个片断行进行压缩所需的总比特长度、以及对任意一个片断进行压缩所需的理论比特长度；对于处于任意一个片断行中的每个片断，获取用于对所述片断进行压缩的量化参数和压缩模式、以及利用所获取的量化参数和压缩模式对所述片断进行压缩所需的实际比特长度，其中，所述片断行中的量化参数不大于特定阈值的片断被称为简单片断，并且所述片断行中的量化参数大于所述特定阈值的片断被称为复杂片断；将所述片断行中的一个或多个简单片断的冗余比特长度分配给所述片断行中的一个或多个复杂片断，并且重新获取用于对所述一个或多个复杂片断中的每个复杂片断进行压缩的量化参数和压缩模式，其中，所述一个或多个简单片断的冗余比特长度是所述一个或多个简单片断中的每个简单片断的理论比特长度减去实际比特长度得到的比特长度之和；以及利用所获取的量化参数和压缩模式对所述片断行中的每个片断进行压缩。
根据本发明实施例的图像压缩装置用于以片断为单位对待压缩的图像进行压缩，其中待压缩的图像中的处于一行或多行的所有片断组成一个片断行。该装置包括比特长度计算单元、压缩参数获取单元、压缩参数调整单元、以及压缩处理执行单元，其中：比特长度计算单元用于计算对任意一个片断行进行压缩所需的总比特长度、以及对任意一个片断进行压缩所需的理论比特长度。对于处于任意一个片断行中的每个片断，压缩参数获取单元用于获取用于对所述片断进行压缩的量化参数和压缩模式、以及利用所获取的量化参数和压缩模式对所述片断进行压缩所需的实际比特长度，其中，所述片断行中的量化参数不大于特定阈值的片断被称为简单片断，并且所述片断行中的量化参数大于所述特定阈值的片断被称为复杂片断；压缩参数调整单元用于将所述片断行中的一个或多个简单片断的冗余比特长度分配给所述片断行中的一个或多个复杂片断，并且重新获取用于对所述一个或多个复杂片断中的每个复杂片断进行压缩的量化参数和压缩模式，其中，所述一个或多个简单片断的冗余比特长度是所述一个或多个简单片断中的每个简单片断的理论比特长度减去实际比特长度得到的比特长度之和；以及压缩处理执行单元用于利用所获取的量化参数和压缩模式对所述片断行中的每个片断进行压缩。
本发明将图像压缩单元和压缩图像的访问单元区分开来，在平衡图像平滑区域和复杂区域的压缩率与图像质量的基础上，能够达到以随机访问单元为单位的随机访问。
附图说明
从下面结合附图对本发明的具体实施方式的描述中可以更好地理解本发明，其中：
图1示出了根据本发明实施例的图像压缩装置的框图；
图2示出了根据本发明实施例的图像压缩方法的流程图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明各个方面的特征和示例性实施例。下面的描述涵盖了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说显而易见的是，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更清楚的理解。本发明绝不限于下面所提出的任何具体配置和算法，而是在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了相关元素、部件和算法的任何修改、替换和改进。
在硬件设计中，为了实现真正的带宽减小，需要使数据具有可随机访问性。这样，所需要的任何部分可以被随机访问而无需对其他部分进行解压缩，并且可以通过仅发送必需数据来最小化延迟和带宽。根据本发明的图像压缩方法和装置是以片断为单位来实现对图像的压缩处理的(即，将待压缩的图像划分成尺寸相同的多个片断，并且分别对每个片断进行压缩处理)。这里，片断的尺寸和压缩率可以由用户自由配置，并且对应于每个片断行(每个片断行由待压缩的图像中的处于一行的所有片断组成)的压缩后的图像数据的比特长度是固定的。所以，根据本发明的图像压缩方法和装置支持以片断行为单位对压缩后的图像数据进行随机访问。
图1示出了根据本发明实施例的图像压缩装置的框图。图2示出了根据本发明实施例的图像压缩方法的流程图。下面，结合图1和图2详细描述根据本发明实施例的图像压缩装置和方法。
如图1所示，根据本发明实施例的图像压缩装置包括比特长度计算单元102、压缩参数获取单元104、压缩参数调整单元106、以及压缩处理执行单元108。
比特长度计算单元102计算对任意一个片断行SL进行压缩所需的总比特长度、以及对每个片断进行压缩所需的理论比特长度(即，执行步骤S202)。对于片断行SL中的每个片断P，压缩参数获取单元104获取用于对片断P进行压缩的量化参数和压缩模式、以及利用所获取的量化参数和压缩模式对片断P进行压缩所需的实际比特长度(即，执行步骤S204)。其中，片断行SL中的量化参数不大于预定阈值的片断被称为简单片断，并且片断行SL中的量化参数大于预定阈值的片断被称为复杂片断。压缩参数调整单元106将片断行SL中的一个或多个简单片断的冗余比特长度分配给片断行SL中的一个或多个复杂片断，并且重新获取用于对每个复杂片断进行压缩的量化参数和压缩模式(即，执行步骤S206)。其中，一个或多个简单片断的冗余比特长度是每个简单片断的理论比特长度减去实际比特长度得到的比特长度之和。压缩处理执行单元108利用所获取的量化参数和压缩模式对片断行SL中的每个片断进行压缩(即，执行步骤S208)。
下面，详细说明每个单元和步骤的具体处理。
1.计算片断行SL的总比特长度和每个片断的理论比特长度。
在根据本发明实施例的图像压缩方法和装置中，图像被以片断为单位进行压缩。其中，对片断行进行压缩所需的总比特长度、和对每个片断进行压缩所需的理论比特长度是固定的。在对待压缩的图像中的每个片断进行压缩之前，首先需要计算对片断行SL进行压缩所需的总比特长度和对每个片断进行压缩所需的理论比特长度。
具体地，对于片断行SL中的任意一个片断P，根据以下等式计算对片断P进行压缩所需的理论比特长度SBL：
其中，SWidth表示片断P的宽度(即，片断P在宽度方向包含的像素数目)，SHeight表示片断P的高度(即，片断P在高度方向包含的像素数目)，CR表示用户预先设置的压缩率，8是对每个像素进行编码所需的比特数。注意，待压缩的图像被划分为了尺寸相同的多个片断，因此用于对每个片断进行压缩所需的理论比特长度是相同的。
接着，根据以下等式计算对片断P所在的片断行SL进行压缩所需的总比特长度LBL。
其中，Iwidth表示片断行SL的宽度(即，片断行SL在宽度方向包含的像素数目)，SHeight表示片断行SL的高度(由于片断行L由多个片断排列而成，所以片断行SL的高度即是片断的高度)，CR表示用户预先设置的压缩率，8是对每个像素进行压缩所需的比特数。
2.获取用于对片断行SL中的每个片断P进行压缩的量化参数和压缩模式。
针对量化参数(QP)和压缩模式的每种组合计算对片断P进行压缩所需的实际比特长度，并且选择满足以下条件的最小量化参数和与该量化参数相对应的压缩模式作为用于片断P的量化参数和压缩模式：利用该量化参数和该压缩模式对片断P进行压缩所需的实际比特长度小于或者等于片断P的理论比特长度。这里，将量化参数大于预定阈值的片断称为复杂片断，并将量化参数不大于预定阈值的片断称为简单片断。
在图像压缩处理中，很容易使用较少的比特对平滑片断进行压缩，但是通常需要较多比特对复杂片断进行压缩。在大多数情况下，一个片断的实际比特长度并不一定等于该片断的理论比特长度，而可能少于其理论比特长度。在本发明的实施例中，可以通过将片断行SL中的在量化参数不大于预定阈值的情况下实际比特长度小于理论比特长度的片断(即，简单片断)的多余码长分配给片断行SL中的量化参数大于预定阈值的情况下实际比特长度才小于理论比特长度的片断(即，复杂片断)来实现对于复杂片断的高质量压缩。
3.针对复杂片断的编码参数调整
将片断行SL中的一个或多个简单片断的冗余比特长度分配给片断行SL中的一个或多个复杂片断，并且重新获取用于对每个复杂片断进行压缩的量化参数和压缩模式。
这里，将一个或多个简单片断的冗余比特长度平均分配给一个或多个复杂片断。对于一个或多个复杂片断中的任意一个复杂片断，选择满足以下条件的最小量化参数和与其对应的压缩模式作为用于该复杂片断的量化参数和压缩模式：利用该量化参数和该压缩模式对该复杂片断进行压缩所需的实际比特长度小于或者等于该复杂片断的理论比特长度和分配给该复杂片断的冗余比特长度之和。
需要说明的是，如果通过处理3)获取的复杂片断PC1、PC3的量化参数大于预定阈值，而复杂片断PC2、PC4、PC5的量化参数不大于预定阈值，则可以将PC2、PC4、PC5的冗余比特长度(即，它们的理论比特长度和分配给它们的冗余比特长度之和减去它们的实际比特长度得到的比特长度之和)分配给PC1、PC3，并且按照以上处理重新确定用于PC1和PC3的量化参数和压缩模式。
4.执行压缩处理
利用处理2)中获取的用于简单片断的量化参数和压缩模式对简单片断进行压缩处理，并且利用处理3)中获取的用于复杂片断的量化参数和压缩模式对复杂片断进行压缩处理。
下面描述利用以上所述的图像压缩方法和装置对待压缩的图像示例进行压缩的过程。
这里，假设待压缩图像为1920×1080像素的8比特YUV图像，片断行的尺寸为1920×1像素，片断的尺寸为16×1像素，压缩率为0.6。详细的压缩处理过程如下：
1.计算每个片断的理论比特长度和每个片断行的总比特长度。
SBL＝向下取整(16*1*8*0.6)＝76比特
LBL＝向上取整((1920*1*8*0.6)/8)×8＝9216比特
2.逐一对当前片断行内所包含的片断进行量化参数和压缩模式选择。
这里，预设四种量化等级。其中，等级0为不量化，保持原始精度；等级1/2/3降低精度以减少比特数。
片断0：采用量化等级0即可以将原始数据压缩到68比特，相对理论比特长度节余8比特。
片断1：采用量化等级0无法将原始数据压缩到76比特；尝试采用量化等级1，满足条件，在量化等级1的情况下可以将原始数据压缩到70比特，相对于理论比特长度结余6比特。
片断2：采用量化等级0/1/2均无法将原始数据压缩到76比特以内；采用量化等级3。
…………
分别统计除量化等级3之外，各个量化等级所节余的比特数。
如果量化等级3存在，将量化等级为0/1/2的片断(即，简单片断)节余的比特数重新平均分配给所有量化等级为3的片断(即，复杂片断)。由此原量化等级为3的片断能占用到的比特长度变为(SBL+节余比特数目总合/量化等级3的片断数目)。根据新取得的比特长度，再对量化等级为3的片断进行量化等级选取；重复此过程，直至没有量化等级3的片断，或者所有片断的模式不再变化。
如果量化等级3不存在，则按照上述方法优化量化等级为2的片断。
如果量化等级2/3均不存在，则按照上述方法优化量化等级为1的片断。
如果量化等级1/2/3均不存在，则无需进行优化。
按照通过以上处理选取的量化参数和压缩模式逐一对片断进行压缩。当片断行内所有片断的压缩完毕之后，例如所用9200比特，则在末尾填充16比特0，以保证随机访问。
本发明将图像压缩单元和压缩图像的访问单元区分开来，在平衡图像平滑区域和复杂区域的压缩率与图像质量的基础上，能够达到以随机访问单元为单位的随机访问。
以上已经参考本发明的具体实施例来描述了本发明，但是本领域技术人员均了解，可以对这些具体实施例进行各种修改、组合和变更，而不会脱离由所附权利要求或其等同物限定的本发明的精神和范围。
根据需要可以用硬件或软件来执行步骤。注意，在不脱离本发明范围的前提下，可向本说明书中给出的流程图添加步骤、从中去除步骤或修改其中的步骤。一般来说，流程图只是用来指示用于实现功能的基本操作的一种可能的序列。
本发明的实施例可利用编程的通用数字计算机、利用专用集成电路、可编程逻辑器件、现场可编程门阵列、光的、化学的、生物的、量子的或纳米工程的系统、组件和机构来实现。一般来说，本发明的功能可由本领域已知的任何手段来实现。可以使用分布式或联网系统、组件和电路。数据的通信或传送可以是有线的、无线的或者通过任何其他手段。
还将意识到，根据特定应用的需要，附图中示出的要素中的一个或多个可以按更分离或更集成的方式来实现，或者甚至在某些情况下被去除或被停用。实现可存储在机器可读介质中的程序或代码以允许计算机执行上述任何方法，也在本发明的精神和范围之内。
此外，附图中的任何信号箭头应当被认为仅是示例性的，而不是限制性的，除非另有具体指示。当术语被预见为使分离或组合的能力不清楚时，组件或者步骤的组合也将被认为是已经记载了。

Claims (8)

1.一种图像压缩方法，用于以片断为单位对待压缩的图像进行压缩，并且根据设定将所述待压缩的图像中的处于一行的所有片断组成一个片断行，该方法包括：
计算对任意一个片断行进行压缩所需的总比特长度、以及对任意一个片断进行压缩所需的理论比特长度，其中，所述总比特长度是固定的；
对于处于任意一个片断行中的每个片断，
获取用于对所述片断进行压缩的量化参数和压缩模式、以及利用所获取的量化参数和压缩模式对所述片断进行压缩所需的实际比特长度，其中，所述片断行中的量化参数不大于特定阈值的片断被称为简单片断，并且所述片断行中的量化参数大于所述特定阈值的片断被称为复杂片断；
将所述片断行中的一个或多个简单片断的冗余比特长度分配给所述片断行中的一个或多个复杂片断，并且重新获取用于对所述一个或多个复杂片断中的每个复杂片断进行压缩的量化参数和压缩模式，其中，所述一个或多个简单片断的冗余比特长度是所述一个或多个简单片断中的每个简单片断的理论比特长度减去实际比特长度得到的比特长度之和；以及
利用所获取的量化参数和压缩模式对所述片断行中的每个片断进行压缩。
2.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，获取用于对所述片断行中的任意一个片断进行压缩的量化参数和压缩模式的处理包括：
计算利用量化参数和压缩模式的每种组合对所述片断进行压缩所需的实际比特长度；
选择满足以下条件的最小量化参数和与其对应的压缩模式作为用于对所述片断进行压缩的量化参数和压缩模式：利用该量化参数和该压缩模式对所述片断进行压缩所需的实际比特长度小于或者等于所述片断的理论比特长度。
3.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，将所述一个或多个简单片断的冗余比特长度平均分配给所述一个或多个复杂片断。
4.根据权利要求3所述的图像压缩方法，其特征在于，对于所述一个或多个复杂片断中的任意一个复杂片断，选择满足以下条件的最小量化参数和与其对应的压缩模式作为用于对所述复杂片断进行压缩的量化参数和压缩模式：利用该量化参数和该压缩模式对所述复杂片断进行压缩所需的实际比特长度小于或者等于所述复杂片断的理论比特长度和分配给所述复杂片断的冗余比特长度之和。
5.一种图像压缩装置，用于以片断为单位对待压缩的图像进行压缩，并且根据设定将所述待压缩的图像中的处于一行的所有片断组成一个片断行，该装置包括比特长度计算单元、压缩参数获取单元、压缩参数调整单元、以及压缩处理执行单元，其中：
所述比特长度计算单元用于计算对任意一个片断行进行压缩所需的总比特长度、以及对任意一个片断进行压缩所需的理论比特长度，其中，所述总比特长度是固定的；并且
对于处于任意一个片断行中的每个片断，
所述压缩参数获取单元用于获取用于对所述片断进行压缩的量化参数和压缩模式、以及利用所获取的量化参数和压缩模式对所述片断进行压缩所需的实际比特长度，其中，所述片断行中的量化参数不大于预定阈值的片断被称为简单片断，并且所述片断行中的量化参数大于所述预定阈值的片断被称为复杂片断；
所述压缩参数调整单元用于将所述片断行中的一个或多个简单片断的冗余比特长度分配给所述片断行中的一个或多个复杂片断，并且重新获取用于对所述一个或多个复杂片断中的每个复杂片断进行压缩的量化参数和压缩模式，其中，所述一个或多个简单片断的冗余比特长度是所述一个或多个简单片断中的每个简单片断的理论比特长度减去实际比特长度得到的比特长度之和；以及
所述压缩处理执行单元用于利用所获取的量化参数和压缩模式对所述片断行中的每个片断进行压缩。
6.根据权利要求5所述的图像压缩装置，其特征在于，所述压缩参数获取单元通过以下处理获取用于对所述片断行中的任意一个片断进行压缩的量化参数和压缩模式：
计算利用量化参数和压缩模式的每种组合对所述片断进行压缩所需的实际比特长度；
选择满足以下条件的量化参数和与其对应的压缩模式作为用于对所述片断进行压缩的量化参数和压缩模式：利用该量化参数和该压缩模式对所述片断进行压缩所需的实际比特长度小于或者等于所述片断的理论比特长度。
7.根据权利要求5所述的图像压缩装置，其特征在于，所述压缩参数调整单元将所述一个或多个简单片断的冗余比特长度平均分配给所述一个或多个复杂片断。
8.根据权利要求7所述的图像压缩装置，其特征在于，对于所述一个或多个复杂片断中的任意一个复杂片断，所述压缩参数调整单元选择满足以下条件的量化参数和与其对应的压缩模式作为用于对所述复杂片断进行压缩的量化参数和压缩模式：利用该量化参数和该压缩模式对所述复杂片断进行压缩所需的实际比特长度小于或者等于所述复杂片断的理论比特长度和分配给所述复杂片断的冗余比特长度之和。
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