CN103997651A

CN103997651A - 一种合成图像的数据压缩方法及装置

Info

Publication number: CN103997651A
Application number: CN201410210089.4A
Authority: CN
Inventors: 吕春; 史伟仁
Original assignee: In Beijing And Zhuo Yuan Science And Technology Ltd
Current assignee: In Beijing And Zhuo Yuan Science And Technology Ltd
Priority date: 2014-05-17
Filing date: 2014-05-17
Publication date: 2014-08-20

Abstract

本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种合成图像的数据压缩方法及装置，所述方法包括：恢复合成图像的边缘模糊，所述合成图像包括符号、线条和静态背景；逐一获取时间上相邻的所述合成图像对应的若干个差分图像,所述差分图像包括符号和线条；采用游程编码处理所述若干个差分图像，获取像素数据和长度数据；分别采用字典编码、熵编码对所述像素数据、所述长度数据进行编码，获得编码数据流，本发明，在数据传输的信道容量非常小情况下，实现了提高图像的压缩效率，降低了图像失真。

Description

一种合成图像的数据压缩方法及装置

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种合成图像的数据压缩方法及装置。

背景技术

现有图像序列和视频压缩算法都具有通用性，如MJPEG，H.264等，这一特征使其无法充分利用数据的特性，现有压缩方法无法在高压缩效率的同时保持低失真，或在低失真的同时保持高压缩效率。对于飞机上的屏幕显示合成图像，其主要构成为各种符号和线条，背景是静态的，而地面监视则要求能够清晰地辨识图像的内容，但两者之间的数据传输的信道容量非常小、现有压缩方法无法满足极高压缩效率与极低失真的需求。

发明内容

本发明实施例提供了一种合成图像的数据压缩方法及装置，旨在解决现有压缩方法在数据传输的信道容量非常小情况下，无法满足极高压缩效率与极低失真的需求的问题。

一方面，提供一种合成图像的数据压缩方法，所述方法包括：

恢复合成图像的边缘模糊，所述合成图像包括符号、线条和静态背景；

逐一获取时间上相邻的所述合成图像对应的若干个差分图像,所述差分图像包括符号和线条；

采用游程编码处理所述若干个差分图像，获取像素数据和长度数据；

分别采用字典编码、熵编码对所述像素数据、所述长度数据进行编码，获得编码数据流。

另一方面，提供一种合成图像的数据压缩装置，所述装置包括：

模糊恢复单元，用于恢复合成图像的边缘模糊，所述合成图像包括符号、线条和静态背景；

图像差分单元，用于逐一获取时间上相邻的所述合成图像对应的若干个差分图像,所述差分图像包括符号和线条；

数据获取单元，用于采用游程编码处理所述若干个差分图像，获取像素数据和长度数据；

数据流生成单元，用于分别采用字典编码、熵编码对所述像素数据、所述长度数据进行编码，获得编码数据流。

在本发明实施例，恢复合成图像的边缘模糊，所述合成图像包括符号、线条和静态背景；逐一获取时间上相邻的所述合成图像对应的若干个差分图像,所述差分图像包括符号和线条；采用游程编码处理所述若干个差分图像，获取像素数据和长度数据；分别采用字典编码、熵编码对所述像素数据、所述长度数据进行编码，获得编码数据流，本发明，在数据传输的信道容量非常小情况下，实现了提高图像的压缩效率，降低了图像失真。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的合成图像的数据压缩方法的实现流程图；

图2是本发明实施例二提供的合成图像的数据压缩装置的具体结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明实施例中，恢复合成图像的边缘模糊，所述合成图像包括符号、线条和静态背景；逐一获取时间上相邻的所述合成图像对应的若干个差分图像,所述差分图像包括符号和线条；采用游程编码处理所述若干个差分图像，获取像素数据和长度数据；分别采用字典编码、熵编码对所述像素数据、所述长度数据进行编码，获得编码数据流。

以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细描述：

实施例一

图1示出了本发明实施例一提供的合成图像的数据压缩方法的实现流程，详述如下：

需要说明的是，本发明尤其适用于发送端为合成图像，并且图像源端与接收端的数据传输信道容量非常小的数据处理中，如机上智能终端对监控终端的图像传输场景。

在步骤S101中，恢复合成图像的边缘模糊，所述合成图像包括符号、线条和静态背景。

在本实施例中，所述合成图像是指由符号、线条以及静态背景合成的复合图像。由于在3D绘图时，每个图形由像素组成，每段瞬间画面由帧组成，因为屏幕上的像素有限，如果要表现出多边形的位置时，因技术所限，使用绝对坐标定位法是无法做到的，只能使用在近似位置采样来进行相对定位。由于没有足够的采样来表现出3D世界中的所有物品的图形，所以在最后图像显示上，这些现象便会造成在物品与物品中过渡的边缘就会产生波浪状、圆形、锯齿和闪烁等有损现象，严重影响了画面的质量，因此，需要恢复合成图像的边缘模糊。具体的，所述恢复合成图像的边缘模糊具体为：

获取合成图像的像素矢量，通过量化所述像素矢量缩小颜色种类的取值范围以达到恢复抗锯齿造成的边缘模糊。

其中，图像源端将像素看作矢量(R,G,B)，应用矢量量化缩小颜色的取值范围，对应的应用中颜色的种类一般小于16。

在步骤S102中，逐一获取时间上相邻的所述合成图像对应的若干个差分图像,所述差分图像包括符号和线条。

在本实施例中，由在时间上相邻的2帧图像P(N)和P(N+1)得到P`(N+1)＝P(N+1)-P(N)，N＝0..M-1，P`(0)＝P(0)，2帧图像的差即2帧图像的对应像素的对应分量的差形成的差分图像。这样就消除了合成图像的静态背景。

在步骤S103中，采用游程编码处理所述若干个差分图像，获取像素数据和长度数据。

在本实施例中，由于步骤S102已经消除了合成图像的静态背景，只保留了符号、线条，因此，图像源端只需要采用游程编码处理所述若干个差分图像，获取像素数据和长度数据。

在步骤S104中，分别采用字典编码、熵编码对所述像素数据、所述长度数据进行编码，获得编码数据流。

在本实施例中，根据差分图像包括像素数据和长度数据，分别采用字典编码、熵编码对所述像素数据、所述长度数据进行编码，其中，字典编码包括LZW压缩算法，LZW压缩算法是提取原始文本文件数据中的不同字符，基于这些字符创建一个编译表，然后用编译表中的字符的索引来替代原始文本文件数据中的相应字符，减少原始数据大小，而熵编码包括哈夫曼编码，哈夫曼编码指使用一张特殊的编码表将源字符进行编码，(例如某文件中的一个符号)，这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的，即出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的。通过上述步骤获得编码数据流，达到了较高的压缩效率比，其在失真意义上明显也优于MJPEG和H.264的结果，

本实施例，可以达到在数据传输的信道容量非常小情况下，实现了提高图像的压缩效率，降低了图像失真。

实施例二

图2示出了本发明实施例二提供的合成图像的数据压缩装置的具体结构框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。在本实施例中，该合成图像的数据压缩装置包括：模糊恢复单元21、图像差分单元22、数据获取单元23和数据流生成单元24。

其中，模糊恢复单元21，用于恢复合成图像的边缘模糊，所述合成图像包括符号、线条和静态背景；

图像差分单元22，用于逐一获取时间上相邻的所述合成图像对应的若干个差分图像,所述差分图像包括符号和线条；

数据获取单元23，用于采用游程编码处理所述若干个差分图像，获取像素数据和长度数据；

数据流生成单元24，用于分别采用字典编码、熵编码对所述像素数据、所述长度数据进行编码，获得编码数据流。

进一步地，所述模糊恢复单元具体用于获取合成图像的像素矢量，通过量化所述像素矢量缩小颜色种类的取值范围以达到恢复抗锯齿造成的边缘模糊。

进一步地，所述字典编码包括LZW压缩算法。

进一步地，所述熵编码包括哈夫曼编码。

本发明实施例提供的合成图像的数据压缩装置可以应用在前述对应的方法实施例一中，详情参见上述实施例一的描述，在此不再赘述。

值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种合成图像的数据压缩方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述恢复合成图像的边缘模糊具体为：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述字典编码包括LZW压缩算法。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述熵编码包括哈夫曼编码。

5.一种合成图像的数据压缩装置，其特征在于，所述装置包括：

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述模糊恢复单元具体用于获取合成图像的像素矢量，通过量化所述像素矢量缩小颜色种类的取值范围以达到恢复抗锯齿造成的边缘模糊。

7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述字典编码包括LZW压缩算法。

8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述熵编码包括哈夫曼编码。