CN105407353A - 一种图像压缩方法，及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种图像压缩方法，及装置，其中方法的实现包括：获取需要进行图像压缩的图像集合；所述图像集合内包含需要压缩的图像；计算所述图像集合内的图像之间的相似度，将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合；利用相似图像之间的相似性对所述相似图像集合内的图像进行图像压缩。通过计算图像集合中的个图像的相似度，并获得相似图像集合，从而将无序的图像集合有序化；利用图像之间的相似性可以将无序图像集合中的一部分图像更好的压缩，获得更高的图像压缩率；因此可以进一步提高图像压缩率，从而降低需要占用的存储空间，以及传输时候消耗的流量。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种图像压缩方法，及装置。
背景技术
图像压缩的概念是减少表示数字图像时需要的数据量。因此压缩后的图像，在存储图像时会减少占用的存储空间，在传输图像时所需要占用的流量/带宽就会更小。因此图像压缩有广泛的应用。
图像压缩的基本原理如下：
图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。由于图像数据量的庞大，在存储、传输、处理时非常困难，因此图像数据的压缩就显得非常重要。
信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增，因此，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。在遥感技术中，各种航天探测器采用压缩编码技术，将获取的巨大信息送回地面。
图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用，它的目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。
图像压缩的方法有很多，例如：无损图像压缩方法有：1、行程长度编码，2、熵编码法，3、自适应字典算法等；有损压缩方法有：1、将色彩空间化减到图像中常用的颜色。所选择的颜色定义在压缩图像头的调色板中，图像中的每个像素都用调色板中颜色索引表示。这种方法可以与抖动一起使用以模糊颜色边界。2、色度抽样，这利用了人眼对于亮度变化的敏感性远大于颜色变化，这样就可以将图像中的颜色信息减少一半甚至更多。3、变换编码，这是最常用的方法。首先使用如离散余弦变换(DiscreteCosineTransform，DCT)或者小波变换这样的傅立叶相关变换，然后进行量化和用熵编码法压缩。4、分形压缩(Fractalcompression)。图像压缩算法很多，在此不再一一列举。
目前，对于大量的图像集合而言，例如相册管理的压缩过程中，在保证效果的前提下压缩率(Compressionratio)仍然不太理想。在压缩图像效果保持一定的情况下，如何提高图像压缩率则是技术人员不断追求的方向。
发明内容
本发明实施例提供了一种图像压缩方法，及装置，用于在压缩图像效果的情况下，进一步提高图像压缩率，从而降低需要占用的存储空间，以及传输时候消耗的流量。
一种图像压缩方法，包括：
获取需要进行图像压缩的图像集合；所述图像集合内包含需要压缩的图像；
计算所述图像集合内的图像之间的相似度，将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合；
利用相似图像之间的相似性对所述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
一种图像压缩装置，包括：
图集获取单元，用于获取需要进行图像压缩的图像集合；所述图像集合内包含需要压缩的图像；
相似度计算单元，用于计算所述图集获取单元获取到的所述图像集合内的图像之间的相似度，将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合；
压缩单元，用于利用所述相似度计算单元计算得到的相似图像之间的相似性对所述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：通过计算图像集合中的个图像的相似度，并获得相似图像集合，从而将无序的图像集合有序化；利用图像之间的相似性可以将无序图像集合中的一部分图像更好的压缩，获得更高的图像压缩率；因此可以进一步提高图像压缩率，从而降低需要占用的存储空间，以及传输时候消耗的流量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例方法流程示意图；
图2为本发明实施例装置结构示意图；
图3为本发明实施例装置结构示意图；
图4为本发明实施例装置结构示意图；
图5为本发明实施例手机结构示意图；
图6为本发明实施例服务器结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种图像压缩方法，如图1所示，包括：
101：获取需要进行图像压缩的图像集合；上述图像集合内包含需要压缩的图像；
本发明实施例中，需要进行图像压缩的图像集合，可以来自于相册管理的图像，或者其他任意具有众多图像的源端；图像的集合里面包含的图像都是单张的图像。
102：计算上述图像集合内的图像之间的相似度，将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合；
在本发明实施例中，“预定门限”是技术人员设定的值，这个门限可以依据后续采用的压缩算法的要求进行限定，限定的越高则会得到越少的相似图像，相似图像集合内的压缩时候压缩率越高；设置得越低则可以得到更多的相似图像。
103：利用相似图像之间的相似性对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
通过计算图像集合中的个图像的相似度，并获得相似图像集合，从而将无序的图像集合有序化；利用图像之间的相似性可以将无序图像集合中的一部分图像更好的压缩，获得更高的图像压缩率；因此可以进一步提高图像压缩率，从而降低需要占用的存储空间，以及传输时候消耗的流量。
进一步地，在进行压缩之前，还可以对相似图像集合内的图像进行排序，这样可以更好的利用相似图像之间的相似性进行压缩，提高压缩率，具体如下：上述将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合之后，上述方法还包括：
按照图像之间的相似度从高到低的顺序，对上述相似图像集合内的图像进行排序。
在本发明实施例中，利用相似图像之间的相似性的方式有很多，本发明实施例可以优选采用视频图像压缩的算法来进行压缩，视频图像压缩算法可选的有很多，例如：H.264算法、动态图像专家组(MovingPicturesExpertsGroup/MotionPicturesExpertsGroup，Mpeg)，视窗媒体视频(WindowsMediaVideo，Wmv)，Rm(RealMedia，一种流媒体视频文件格式)，具体如下：上述利用相似图像之间的相似性对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩包括：
采用视频图像压缩算法，对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
本发明实施例还提供了计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，图像相似度的计算算法可以有很多种，并不仅限于本实施例所举例的几种，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述计算上述图像集合内的图像之间的相似度包括：
采用基于离散余弦变换DCT的感知哈希算法计算上述图像集合内的图像之间的相似度。
本发明实施例还提供了基于DCT的感知哈希算法计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，基于DCT的感知哈希算法计算图像之间相似度的算法仍然可以有很多种，并不仅限于本实施例的举例，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述采用基于离散余弦变换DCT的感知哈希算法计算上述图像集合内的图像之间的相似度包括：
将待计算图像缩小为预定大小，并转换为灰度图；对灰度图进行DCT，得到频谱图，保留频谱图的低频率信息；计算频谱图的低频率信息的中值，将频谱图中大于中值记录为1，否则记录为0，得到信息指纹；
比较各信息指纹之间的哈明Hamming距离，若Hamming距离小于预定阈值则，确定信息指纹对应的图像之间的相似度高于预定门限。
本发明实施例还提供了计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，图像相似度的计算算法可以有很多种，并不仅限于本实施例所举例的几种，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述计算上述图像集合内的图像之间的相似度包括：
通过色彩直方图匹配或尺度不变特征转换SIFT特征匹配计算上述图像集合内的图像之间的相似度。
常用的图像压缩方法，主要分成两大类：单张图片的压缩，如：联合图像专家小组(JointPhotographicExpertsGroup，jpeg)等；视频图像序列的压缩，如：动态图像专家组(MovingPicturesExpertsGroup/MotionPicturesExpertsGroup，mpeg),H.26x等。其中，视频图像的压缩算法，主要是基于视频图像相邻帧在时间、空间、感知等维度上的相似性，制定相应的策略去除冗余，达到数据压缩的目的。
目前针对的压缩对象要么是单张图片，要么是视频序列。而对于大量的单张图片，通常采用的是将每一张图片独立压缩存储。这样压缩方式压缩率并不理想。
视频压缩算法则需要前后帧图像之间有较强的相似性，才能达到理想的压缩效果。对于大量的独立照片，如果直接采用视频压缩的算法，由于前后帧之间的相似性不高，因此严重影响了压缩效率。
本发明实施例需要解决的是以上两种压缩方法在大量独立图片场景下的问题。针对大量图片集合，本发明实施例方案会先通过一定的技术手段，将其中的相似图片挑选出来，并利用相似图片集合中图片的相似性，采用视频图像压缩算法进行压缩。从而达到比单张独立压缩更优秀的压缩效果。
由于目前移动摄像技术的普及，很多人会习惯于同一场景拍摄多张图片，这些照片具有较高的相似性，因此大量图片集合的场景下会存在大量的相似度较高的图像。通过本方案，能明显的降低存储量。尤其在相册管理等软件中，本发明实施例方案将会有较大的实用价值。
对于大量的图像集合，挑选出其中的相似的图片，利用相似图片之间的相似性进行图片压缩，从而达到比单张图片独立压缩更优的压缩效果。下面分别介绍其中的两个步骤：
步骤一：寻找图像集合中的相似图像的集合。
首先针对图像集合，计算图像之间的相似性(本发明实施例方案中采用的是基于DCT的感知哈希算法)，将相似图片集合筛选出来.基于DCT的感知哈希算法，主要可以包含几个步骤：
1、缩小图片：将图像缩小为32*32的小图，这样方便DCT计算。
2、转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。
3、计算DCT:将灰度图做DCT，得到32*32的频谱图。
4、保留低频信息：保留左上角的8*8，这些代表的图片的最低频率。
5、计算平均值：计算缩小后的DCT图像的所有像素点的中值。
6、编码：DCT图像中大于中值记录为1，反之记录为0.
7、得到信息指纹：组合64个信息位，顺序随意保持一致性即可。
8、对比信息指纹：对比两幅图片的指纹，计算Hamming距离(从一个指纹到另一个指纹需要变几次)，Hamming距离越大则说明图片越不一致，反之，Hamming距离越小则说明图片越相似，当距离为0时，说明完全相同。
基于DCT的感知哈希算法有如下几个优点：
1、速度极快。
2、对图像的尺寸，亮度甚至色彩都有较高的鲁棒性。
3、O(n)算法。由于只需要对每张图做一次信息指纹编码，之后的相似性比较只需要在信息指纹编码间比较即可，极大的降低了相似度比对复杂性。
通过相似图片算法，可以将相似图片从图像全集中快速有效的过滤出来。
步骤二：利用相似图像之间的相似性进行压缩。
本发明实施例可以采用视频压缩算法的H.264算法进行压缩，将上述相似图像作为视频序列的每一帧进行压缩。而对于剩下的非相似图像，则采用单张图像的压缩算法进行压缩。
为了比较方便，本方案中的单帧图像压缩算法依旧采用H.264单帧压缩算法。经过大量的实验测试证明，对于相似图片集合，通过使用本方案的方法，相比于普通的对每一张图片独立压缩，能减少存储28％以上(基于平均每组相似图片数目2.6张)。随着相似图片数目的增加，存储量还将有显著下降。
本发明实施例中，图像相似性的计算，可以使用其他的方法，例如色彩直方图匹配，尺度不变特征转换(Scale-invariantfeaturetransform，SIFT)特征匹配等方法；对于相似图片的视频压缩，可以采用例如Mpeg,Wmv,Rm等其他视频压缩方法。对于非相似图片的压缩，可以采用Jpeg，H.26x，WebP等图像压缩方法。
本发明实施例对于图像集合，先通过相似度计算筛选出相似图片的集合，利用相似图片之间的信息冗余进行压缩，从而达到比单张独立压缩更优秀的压缩效果。
本发明实施例还提供了一种图像压缩装置，如图2所示，包括：
图集获取单元201，用于获取需要进行图像压缩的图像集合；上述图像集合内包含需要压缩的图像；
相似度计算单元202，用于计算上述图集获取单元201获取到的上述图像集合内的图像之间的相似度，将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合；
压缩单元203，用于利用上述相似度计算单元202计算得到的相似图像之间的相似性对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
本发明实施例中，需要进行图像压缩的图像集合，可以来自于相册管理的图像，或者其他任意具有众多图像的源端；图像的集合里面包含的图像都是单张的图像。
在本发明实施例中，“预定门限”是技术人员设定的值，这个门限可以依据后续采用的压缩算法的要求进行限定，限定的越高则会得到越少的相似图像，相似图像集合内的压缩时候压缩率越高；设置得越低则可以得到更多的相似图像。
通过计算图像集合中的个图像的相似度，并获得相似图像集合，从而将无序的图像集合有序化；利用图像之间的相似性可以将无序图像集合中的一部分图像更好的压缩，获得更高的图像压缩率；因此可以进一步提高图像压缩率，从而降低需要占用的存储空间，以及传输时候消耗的流量。
进一步地，在进行压缩之前，还可以对相似图像集合内的图像进行排序，这样可以更好的利用相似图像之间的相似性进行压缩，提高压缩率，具体如下：如图3所示，上述装置还包括：
排序单元301，用于在上述相似度计算单元202将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合之后，按照图像之间的相似度从高到低的顺序，对上述相似图像集合内的图像进行排序。
在本发明实施例中，利用相似图像之间的相似性的方式有很多，本发明实施例可以优选采用视频图像压缩的算法来进行压缩，视频图像压缩算法可选的有很多，例如：H.264算法、动态图像专家组(MovingPicturesExpertsGroup/MotionPicturesExpertsGroup，Mpeg)，视窗媒体视频(WindowsMediaVideo，Wmv)，Rm(RealMedia，一种流媒体视频文件格式)，具体如下：上述压缩单元203，用于采用视频图像压缩算法，对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
本发明实施例还提供了计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，图像相似度的计算算法可以有很多种，并不仅限于本实施例所举例的几种，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述相似度计算单元202，用于采用基于离散余弦变换DCT的感知哈希算法计算上述图像集合内的图像之间的相似度。
本发明实施例还提供了基于DCT的感知哈希算法计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，基于DCT的感知哈希算法计算图像之间相似度的算法仍然可以有很多种，并不仅限于本实施例的举例，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述相似度计算单元202，用于将待计算图像缩小为预定大小，并转换为灰度图；对灰度图进行DCT，得到频谱图，保留频谱图的低频率信息；计算频谱图的低频率信息的中值，将频谱图中大于中值记录为1，否则记录为0，得到信息指纹；比较各信息指纹之间的哈明Hamming距离，若Hamming距离小于预定阈值则，确定信息指纹对应的图像之间的相似度高于预定门限。
本发明实施例还提供了计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，图像相似度的计算算法可以有很多种，并不仅限于本实施例所举例的几种，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述相似度计算单元202，用于通过色彩直方图匹配或尺度不变特征转换SIFT特征匹配计算上述图像集合内的图像之间的相似度。
本发明实施例还提供了另一种图像压缩装置，如图4所示，包括：
接收器401、发射器402、处理器403以及存储器404；
其中，处理器403，用于获取需要进行图像压缩的图像集合；上述图像集合内包含需要压缩的图像；计算上述图像集合内的图像之间的相似度，将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合；利用相似图像之间的相似性对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
本发明实施例中，需要进行图像压缩的图像集合，可以来自于相册管理的图像，或者其他任意具有众多图像的源端；图像的集合里面包含的图像都是单张的图像。
在本发明实施例中，“预定门限”是技术人员设定的值，这个门限可以依据后续采用的压缩算法的要求进行限定，限定的越高则会得到越少的相似图像，相似图像集合内的压缩时候压缩率越高；设置得越低则可以得到更多的相似图像。
通过计算图像集合中的个图像的相似度，并获得相似图像集合，从而将无序的图像集合有序化；利用图像之间的相似性可以将无序图像集合中的一部分图像更好的压缩，获得更高的图像压缩率；因此可以进一步提高图像压缩率，从而降低需要占用的存储空间，以及传输时候消耗的流量。
进一步地，在进行压缩之前，还可以对相似图像集合内的图像进行排序，这样可以更好的利用相似图像之间的相似性进行压缩，提高压缩率，具体如下：上述处理器403，还用于将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合之后，按照图像之间的相似度从高到低的顺序，对上述相似图像集合内的图像进行排序。
在本发明实施例中，利用相似图像之间的相似性的方式有很多，本发明实施例可以优选采用视频图像压缩的算法来进行压缩，视频图像压缩算法可选的有很多，例如：H.264算法、动态图像专家组(MovingPicturesExpertsGroup/MotionPicturesExpertsGroup，Mpeg)，视窗媒体视频(WindowsMediaVideo，Wmv)，Rm(RealMedia，一种流媒体视频文件格式)，具体如下：上述处理器403，用于利用相似图像之间的相似性对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩包括：采用视频图像压缩算法，对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
本发明实施例还提供了计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，图像相似度的计算算法可以有很多种，并不仅限于本实施例所举例的几种，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述处理器403，用于计算上述图像集合内的图像之间的相似度包括：采用基于离散余弦变换DCT的感知哈希算法计算上述图像集合内的图像之间的相似度。
本发明实施例还提供了基于DCT的感知哈希算法计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，基于DCT的感知哈希算法计算图像之间相似度的算法仍然可以有很多种，并不仅限于本实施例的举例，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述处理器403，用于采用基于离散余弦变换DCT的感知哈希算法计算上述图像集合内的图像之间的相似度包括：
将待计算图像缩小为预定大小，并转换为灰度图；对灰度图进行DCT，得到频谱图，保留频谱图的低频率信息；计算频谱图的低频率信息的中值，将频谱图中大于中值记录为1，否则记录为0，得到信息指纹；
比较各信息指纹之间的哈明Hamming距离，若Hamming距离小于预定阈值则，确定信息指纹对应的图像之间的相似度高于预定门限。
本发明实施例还提供了计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，图像相似度的计算算法可以有很多种，并不仅限于本实施例所举例的几种，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述处理器403，用于计算上述图像集合内的图像之间的相似度包括：
通过色彩直方图匹配或尺度不变特征转换SIFT特征匹配计算上述图像集合内的图像之间的相似度。
本发明实施例还提供了一种手机，用于实现图像压缩功能，如图5所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该终端可以为包括手机、平板电脑、PDA(PersonalDigitalAssistant，个人数字助理)、POS(PointofSales，销售终端)、车载电脑等任意终端设备，以终端为手机为例：
图5示出的是与本发明实施例提供的终端相关的手机的部分结构的框图。参考图5，手机包括：射频(RadioFrequency，RF)电路510、存储器520、输入单元530、显示单元540、传感器550、音频电路560、无线保真(wirelessfidelity，WiFi)模块570、处理器580、以及电源590等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图5对手机的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路510可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器580处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路510包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(LowNoiseAmplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路510还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(GlobalSystemofMobilecommunication，GSM)、通用分组无线服务(GeneralPacketRadioService，GPRS)、码分多址(CodeDivisionMultipleAccess，CDMA)、宽带码分多址(WidebandCodeDivisionMultipleAccess,WCDMA)、长期演进(LongTermEvolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(ShortMessagingService，SMS)等。
存储器520可用于存储软件程序以及模块，处理器580通过运行存储在存储器520的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元530可包括触控面板531以及其他输入设备532。触控面板531，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板531上或在触控面板531附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板531可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器580，并能接收处理器580发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板531。除了触控面板531，输入单元530还可以包括其他输入设备532。具体地，其他输入设备532可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元540可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元540可包括显示面板541，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystalDisplay，LCD)、有机发光二极管(OrganicLight-EmittingDiode,OLED)等形式来配置显示面板541。进一步的，触控面板531可覆盖显示面板541，当触控面板531检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器580以确定触摸事件的类型，随后处理器580根据触摸事件的类型在显示面板541上提供相应的视觉输出。虽然在图5中，触控面板531与显示面板541是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板531与显示面板541集成而实现手机的输入和输出功能。
手机还可包括至少一种传感器550，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板541的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板541和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路560、扬声器561，传声器562可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路560可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器561，由扬声器561转换为声音信号输出；另一方面，传声器562将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路560接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器580处理后，经RF电路510以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器520以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块570可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图5示出了WiFi模块570，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器580是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器520内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器520内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器580可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器580可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器580中。
手机还包括给各个部件供电的电源590(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器580逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
在本发明实施例中，该终端所包括的处理器580还具有以下功能：
其中，处理器508，用于获取需要进行图像压缩的图像集合；上述图像集合内包含需要压缩的图像；计算上述图像集合内的图像之间的相似度，将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合；利用相似图像之间的相似性对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
本发明实施例中，需要进行图像压缩的图像集合，可以来自于相册管理的图像，或者其他任意具有众多图像的源端；图像的集合里面包含的图像都是单张的图像。
在本发明实施例中，“预定门限”是技术人员设定的值，这个门限可以依据后续采用的压缩算法的要求进行限定，限定的越高则会得到越少的相似图像，相似图像集合内的压缩时候压缩率越高；设置得越低则可以得到更多的相似图像。
通过计算图像集合中的个图像的相似度，并获得相似图像集合，从而将无序的图像集合有序化；利用图像之间的相似性可以将无序图像集合中的一部分图像更好的压缩，获得更高的图像压缩率；因此可以进一步提高图像压缩率，从而降低需要占用的存储空间，以及传输时候消耗的流量。
进一步地，在进行压缩之前，还可以对相似图像集合内的图像进行排序，这样可以更好的利用相似图像之间的相似性进行压缩，提高压缩率，具体如下：上述处理器508，还用于将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合之后，按照图像之间的相似度从高到低的顺序，对上述相似图像集合内的图像进行排序。
在本发明实施例中，利用相似图像之间的相似性的方式有很多，本发明实施例可以优选采用视频图像压缩的算法来进行压缩，视频图像压缩算法可选的有很多，例如：H.264算法、动态图像专家组(MovingPicturesExpertsGroup/MotionPicturesExpertsGroup，Mpeg)，视窗媒体视频(WindowsMediaVideo，Wmv)，Rm(RealMedia，一种流媒体视频文件格式)，具体如下：上述处理器508，用于利用相似图像之间的相似性对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩包括：采用视频图像压缩算法，对上述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
本发明实施例还提供了计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，图像相似度的计算算法可以有很多种，并不仅限于本实施例所举例的几种，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述处理器508，用于计算上述图像集合内的图像之间的相似度包括：采用基于离散余弦变换DCT的感知哈希算法计算上述图像集合内的图像之间的相似度。
本发明实施例还提供了基于DCT的感知哈希算法计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，基于DCT的感知哈希算法计算图像之间相似度的算法仍然可以有很多种，并不仅限于本实施例的举例，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述处理器508，用于采用基于离散余弦变换DCT的感知哈希算法计算上述图像集合内的图像之间的相似度包括：
将待计算图像缩小为预定大小，并转换为灰度图；对灰度图进行DCT，得到频谱图，保留频谱图的低频率信息；计算频谱图的低频率信息的中值，将频谱图中大于中值记录为1，否则记录为0，得到信息指纹；
比较各信息指纹之间的哈明Hamming距离，若Hamming距离小于预定阈值则，确定信息指纹对应的图像之间的相似度高于预定门限。
本发明实施例还提供了计算图像之间相似度的方案，需要说明的是，图像相似度的计算算法可以有很多种，并不仅限于本实施例所举例的几种，以下是本发明实施例优选采用的方案，可以方便快捷的计算得到相似度，具体如下：上述处理器508，用于计算上述图像集合内的图像之间的相似度包括：
通过色彩直方图匹配或尺度不变特征转换SIFT特征匹配计算上述图像集合内的图像之间的相似度。
图6是本发明实施例提供的一种服务器结构示意图，该服务器600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessingunits，CPU)622(例如，一个或一个以上处理器)和存储器632，一个或一个以上存储应用程序642或数据644的存储介质630(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器632和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器622可以设置为与存储介质630通信，在服务器600上执行存储介质630中的一系列指令操作。
服务器600还可以包括一个或一个以上电源626，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口658，和/或，一个或一个以上操作系统641，例如WindowsServerTM，MacOSXTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
上述实施例中由图像压缩装置所执行的步骤可以基于该图6所示的服务器结构。
值得注意的是，上述装置实施例中，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方法实施例中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，相应的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明实施例揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (12)
1.一种图像压缩方法，其特征在于，包括：
获取需要进行图像压缩的图像集合；所述图像集合内包含需要压缩的图像；
计算所述图像集合内的图像之间的相似度，将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合；
利用相似图像之间的相似性对所述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合之后，所述方法还包括：
按照图像之间的相似度从高到低的顺序，对所述相似图像集合内的图像进行排序。
3.根据权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述利用相似图像之间的相似性对所述相似图像集合内的图像进行图像压缩包括：
采用视频图像压缩算法，对所述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
4.根据权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述计算所述图像集合内的图像之间的相似度包括：
采用基于离散余弦变换DCT的感知哈希算法计算所述图像集合内的图像之间的相似度。
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述采用基于离散余弦变换DCT的感知哈希算法计算所述图像集合内的图像之间的相似度包括：
将待计算图像缩小为预定大小，并转换为灰度图；对灰度图进行DCT，得到频谱图，保留频谱图的低频率信息；计算频谱图的低频率信息的中值，将频谱图中大于中值记录为1，否则记录为0，得到信息指纹；
比较各信息指纹之间的哈明Hamming距离，若Hamming距离小于预定阈值则，确定信息指纹对应的图像之间的相似度高于预定门限。
6.根据权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述计算所述图像集合内的图像之间的相似度包括：
通过色彩直方图匹配或尺度不变特征转换SIFT特征匹配计算所述图像集合内的图像之间的相似度。
7.一种图像压缩装置，其特征在于，包括：
图集获取单元，用于获取需要进行图像压缩的图像集合；所述图像集合内包含需要压缩的图像；
相似度计算单元，用于计算所述图集获取单元获取到的所述图像集合内的图像之间的相似度，将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合；
压缩单元，用于利用所述相似度计算单元计算得到的相似图像之间的相似性对所述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
8.根据权利要求7所述装置，其特征在于，所述装置还包括：
排序单元，用于在所述相似度计算单元将相似度高于预定门限的图像作为相似图像集合之后，按照图像之间的相似度从高到低的顺序，对所述相似图像集合内的图像进行排序。
9.根据权利要求7或8所述装置，其特征在于，
所述压缩单元，用于采用视频图像压缩算法，对所述相似图像集合内的图像进行图像压缩。
10.根据权利要求7或8所述装置，其特征在于，
所述相似度计算单元，用于采用基于离散余弦变换DCT的感知哈希算法计算所述图像集合内的图像之间的相似度。
11.根据权利要求10所述装置，其特征在于，
所述相似度计算单元，用于将待计算图像缩小为预定大小，并转换为灰度图；对灰度图进行DCT，得到频谱图，保留频谱图的低频率信息；计算频谱图的低频率信息的中值，将频谱图中大于中值记录为1，否则记录为0，得到信息指纹；比较各信息指纹之间的哈明Hamming距离，若Hamming距离小于预定阈值则，确定信息指纹对应的图像之间的相似度高于预定门限。
12.根据权利要求7或8所述装置，其特征在于，
所述相似度计算单元，用于通过色彩直方图匹配或尺度不变特征转换SIFT特征匹配计算所述图像集合内的图像之间的相似度。
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