CN104301731A - 一种反馈式图像质量分层方法 - Google Patents
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Abstract
针对现有的JPEG2000标准不能准确的反应用户主观感兴趣区域的问题,本发明提出了一种反馈式图像质量分层方法。其步骤为:(1)对原始图像信号进行感兴趣区域分析,构造重要指数矩阵;(2)根据重要指数矩阵进行分层,编码传输每层矩阵信息;(3)根据反馈信息确定主观感兴趣区域,优化重要指数矩阵。本发明结合感兴趣区域算法与图像边缘检测算法,实现质量分层,在低码率下也可凸显图像感兴趣区域。
Description
技术领域
本发明涉及一种反馈式图像质量分层方法,属于数字图像领域。
背景技术
质量分层(Quality Stratification, QS)是指根据一种分层指标,将数据分为不同质量级别的数据层。在信息通信中,由于信道质量的不稳定性,接收终端处理能力不同,因而通常要求将数据分为不同级别的数据层,以便提供尽可能的优质服务。在数字图像领域中的质量分层,与渐进式传输类似。在JPEG标准中,图像按“块”传输。符合JPEG2000标准的图像格式支持渐进式传输,即允许图像按照用户所需的分辨率或者像素精度进行重构,在达到所需的分辨率或者质量要求后,可终止编码,停止码流传输。该技术实现了由用户需求驱动,分层次、分批次的数据传输。
在数字图像的很多实际应用中(如医学成像、遥感测绘、数字资料库等),人们往往只是对整幅图像中的一个或几个图像区域感兴趣,也就是说,感兴趣区域(Region of Interest, ROI)相对其余的背景区域能为用户提供更多的信息量。当图像采用渐进式传输时,用户对于感兴趣区域优先度和精度需求与背景区域不同。
目前支持感兴趣区域、渐进式传输的方法是基于JPEG2000标准,ROI算法分为一般位移法和最大位移法,近年来大量文献不断改进JPEG2000标准算法,使得ROI算法能支持任何形状的感兴趣区域,以及提供更好的性能。概貌信息和感兴趣区域被置于渐进式传输码流的前列。现有的JPEG2000渐进式传输能满足分辨率不同并优先传输感兴趣区域。但该方法缺点,一方面在于感兴趣区域是图像发送端预先制定的,不能准确的反应用户的主观感兴趣区域。在传输的过程中,用户不能根据自身需要而动态改变感兴趣区域。另一方面,低分辨率的背景区域也并不一定需要一并传输,在低码率的应用环境下,更需要尽快将用户最需要的信息优先传递。因此,本发明提出了一种反馈式图像质量分层方法,根据分层指标的分层操作,结合用户反馈优化分层指标,解决以上不足。
发明内容
针对现有的JPEG2000标准不能准确的反应用户主观感兴趣区域的问题,提出了一种反馈式图像质量分层方法。本发明所述的方法:首先,通过构造重要指数矩阵作为分层指标;然后,融合ROI算法以及边缘检测算法,预留时隙支持用户反馈;最后,获得分层矩阵。本发明方法在低码率下也能凸显图像感兴趣区域。
实现本发明目的的技术方案是,结合已有的ROI算法以及边缘检测算法,构建分层指标,进行分层操作,具体步骤如下:
步骤一:读入原始图像信号 ,根据ROI算法处理得到信号,根据信号初始化重要指数矩阵;
步骤二:根据重要指数矩阵以及给定比例,确定阈值 (,、 为矩阵行数与列数,),得到矩阵;
步骤三:根据矩阵的非零元素位置选取原始图像信号中元素,得到分层矩阵,对分层矩阵进行编码、传输;
步骤四:将重要指数矩阵中完成编码的本层对应元素(即矩阵的非零元素位置)置为0,得到新的重要指数矩阵,传输完成本层后,预留一个时隙监听用户反馈;
步骤五:若在预留的监听时隙内存在用户主观反馈(用户返回某一个小区域元素位置信息),则运用边缘检测算法根据反馈信息确定主观感兴趣区域,再根据用户主观感兴趣区域优化重要指数矩阵;
步骤六:判断重要指数矩阵元素是否全为0,若不全为0,则返回步骤二,否则结束操作。
本发明与现有方法相比具有如下优点:
1、结合边缘检测算法划分用户主观感兴趣区域,实现基于用户主观反馈的感兴趣区域质量分层和优先编码方法。本方法是通过结合边缘检测算法,推测出主观感兴趣区域,优化重要指数矩阵。并融合了ROI算法以及边缘检测算法,实现了用户对于渐进式传输的主观控制。
2、优先传输感兴趣区域,而暂不传输背景区域,通过分层指标重要指数矩阵的分层操作,背景区域首先被略去,优先传输原分辨率的感兴趣区域,在低码率的应用环境下,能尽快将用户最需要的信息优先传递。
附图说明
图1 反馈式图像质量分层方法流程图。
具体实施方式
结合图1说明具体实施方式如下:
步骤一:读入原始图像信号,根据ROI算法处理得到信号,根据信号确定重要指数矩阵,确定重要指数矩阵的步骤为:
1)原始信号矩阵通过ROI算法处理得到矩阵;
2)取矩阵与矩阵的差值矩阵为初始重要指数矩阵;
3)取矩阵中的元素值最大值,并将矩阵中的所有元素更新,得到新的重要指数矩阵;
4)将重要指数矩阵中的0元素置为1。
步骤二:根据重要指数矩阵以及给定比例,确定阈值 (,、为矩阵行数与列数,),中元素值大于阈值分为一层,得到矩阵,确定阈值的步骤为:
1)设定比例,根据重要指数矩阵中的元素的取值范围,确定阈值,使得大于的元素个数所占比例为;
如:,从大到小可排序元素,取第个元素值即为阈值的取值;
2)选取重要指数矩阵中大于阈值的元素组成矩阵,中其他位置元素取0值;
步骤三:根据矩阵选取原始图像信号中元素,得到分层矩阵,对分层矩阵进行编码、传输;分层矩阵的具体分层步骤为:
原始信号矩阵中与非零元素位置对应的元素分为一层,形成新的分层矩阵,中其它位置元素取0值;
如: ,中非零元素为,则对应分层矩阵中的非零元素为。
步骤四:将重要指数矩阵中完成编码的本层对应元素(即矩阵的非零元素位置)置为0,得到新的重要指数矩阵,传输完成本层后,预留一个时隙监听用户反馈。
步骤五:若在监听时隙中存在用户主观反馈(用户返回某一个小区域元素位置信息),则运用边缘检测算法根据用户反馈信息确定主观感兴趣区域,并根据主观感兴趣区域优化重要指数矩阵,具体优化步骤为:
1)读入用户选择的位置信息以及一个半径为的圆形区域信息,记为,为圆心元素位置;
2)通过边缘检测算法输出原图像的边缘信息矩阵;
3)在边缘信息矩阵中查找位置信息区域,若存在某闭包区域包含区域,则取该闭包区域 ;若不存在任何闭包区域包含区域,则取含区域元素较多的闭包区域,取该闭包区域 ;若区域内元素不在任何闭包区域,取区域中的元素为区域元素,获得该区域 ;上述方法可得到区域的元素(来自于边缘信息矩阵):;
4)取区域元素位置对应重要指数矩阵中的元素,即,与设定加倍值相乘,更新重要指数矩阵中的对应元素。
步骤六:判断重要指数矩阵元素是否全为0,若不全为0,则返回步骤二,否则结束操作。
Claims (4)
1.一种反馈式图像质量分层方法,其特征在于,首先通过感兴趣区域(ROI)算法获得图像中感兴趣区域,构造重要指数矩阵;然后根据重要指数矩阵将原始矩阵分层,编码传输;随后根据用户反馈的主观感兴趣区域,结合边缘检测算法寻找相关区域,优化重要指数矩阵,所述方法至少包括以下步骤:
步骤一:读入原始图像信号 ,根据ROI算法处理得到信号,根据信号确定重要指数矩阵;
步骤二:根据重要指数矩阵以及给定比例,确定阈值 (,、为矩阵行数与列数,),中元素值大于阈值分为一层,得到矩阵;
步骤三:根据矩阵的非零元素位置选取原始图像信号中元素,得到分层矩阵,对分层矩阵进行编码、传输;
步骤四:将重要指数矩阵中完成编码的本层对应元素(即矩阵的非零元素位置)置为0,得到新的重要指数矩阵,传输完成本层后,预留一个时隙监听用户反馈;
步骤五:若在预留的监听时隙内存在主观反馈(用户返回某一个小区域元素位置信息),则运用边缘检测算法根据反馈信息确定主观感兴趣区域,再根据主观感兴趣区域优化重要指数矩阵;
步骤六:判断重要指数矩阵元素是否全为0,若不全为0,则返回步骤二,否则结束操作。
2.根据权利要求1所述的一种反馈式图像质量分层方法,其特征在于步骤一中原始信号根据ROI算法确定重要指数矩阵的过程,至少还包括以下步骤:
1)原始信号矩阵通过ROI算法处理得到矩阵;
2)取矩阵与矩阵的差值矩阵为初始重要指数矩阵;
3)取矩阵中的元素值最大值,并将矩阵中的所有元素更新即,得到新的重要指数矩阵;
4)将重要指数矩阵中的0元素置为1。
3.根据权利要求1所述的一种反馈式图像质量分层方法,其特征在于步骤二中根据重要指数矩阵得到分层矩阵的过程,至少还包括以下步骤:
1)设定比例,根据重要指数矩阵中的元素的取值范围,确定阈值,使得大于的元素个数所占比例为;
2)选取重要指数矩阵中元素值大于的元素,获得矩阵,将原始信号矩阵中与非零元素位置对应的元素分为一层,形成新的分层矩阵,中其它位置元素取0值。
4.根据权利要求1所述的一种反馈式图像质量分层方法,其特征在于步骤五中优化重要指数矩阵的过程,至少还包括以下步骤:
1)读入用户选择的位置信息以及一个半径为的圆形区域信息,记为,为圆心元素位置;
2)通过边缘检测算法输出原图像的边缘信息矩阵;
3)在边缘信息矩阵中查找位置信息区域,若存在某闭包区域包含区域,则取该闭包区域 ;若不存在任何闭包区域包含区域,则取含区域元素较多的闭包区域,取该闭包区域 ;若区域内元素不在任何闭包区域,取区域中的元素为区域元素,获得该区域 ;上述方法可得到区域的元素(来自于边缘信息矩阵):;
4)取区域元素位置对应重要指数矩阵中的元素,即,与设定加倍值相乘,更新重要指数矩阵中的对应元素。
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