CN106954075A - 图像处理装置及其图像压缩方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像处理装置及其图像压缩方法，能够用来滤除图像中的固定图案噪声。所述图像压缩方法的步骤包括：对所述图像沿着默认方向进行特征值运算以产生特征值数列，将所述图像的画素矩阵和所述特征值数列作比对，以及依据比对结果取得差异值矩阵。其中，所述差异值矩阵能被压缩以表示为所述图像的压缩数据。本发明的图像处理装置和所使用的图像压缩方法可用来滤除图像中的固定图案噪声，并能相应提高压缩效率及节约输送带宽。

Description

图像处理装置及其图像压缩方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理装置及其图像压缩方法，特别是有关一种可有效滤除固定图案噪声的图像处理装置及其图像压缩方法。

背景技术

传统的监控摄像机和行车记录器在取得获取图像后，会将获取图像直接存入记忆单元内，待欲对获取图像进行图像的后端处理时，运算处理单元才会从记忆单元读取前述的获取图像，根据用户的控制指令执行相应的图像处理程序。因此，传统监控摄像机和行车记录器在存取获取图像的过程中会耗费极大的带宽、及未经处理的获取图像会大幅占用记忆单元的容量，故监控摄像机和/或行车记录器较难具备优选的图像处理效能。

发明内容

本发明提供一种可有效滤除固定图案噪声的图像处理装置及其图像压缩方法，以解决上述的问题。

本发明公开一种图像压缩方法，其包括有对图像沿着默认方向进行特征值运算以产生特征值数列，将所述图像的画素矩阵和所述特征值数列作比对，以及依据比对结果取得差异值矩阵。其中，所述差异值矩阵能被压缩以表示为所述图像的压缩数据。

本发明进一步公开对所述图像沿着所述默认方向进行所述特征值运算的步骤包括将所述图像的所述画素矩阵分成多个区块，沿着该预设方向对该多个区块的每一个区块进行该特征值运算，以及顺序排列该每一个区块的该特征值运算的结果，形成该特征值数列。

本发明进一步公开一种图像处理装置，包括有图像获取单元以及运算处理单元。该图像获取单元用来取得图像。该运算处理单元电连接该图像获取单元，可使用该图像执行上述段落说明的图像压缩方法。

本发明的图像处理装置可能会因为图像获取单元的缘故在其获取图像上形成固定图案的噪声。为了有效率地滤除该些固定图案噪声，图像处理装置所应用的图像压缩方法沿着特定的默认方向算出图像的特征值数列，通过特征值数列和图像画素矩阵的比对取得其差异值矩阵。差异值矩阵涵盖了画素矩阵的参数数据。因为数据的区域相似性，针对差异值矩阵进行压缩会比对图像画素矩阵进行压缩来得更有效率；并且差异值矩阵的值域范围较小，针对差异值矩阵进行压缩也能有效减少数据量，进而节省存取记忆单元时所耗用的带宽。本发明的图像处理装置和所使用的图像压缩方法可用来滤除图像中的固定图案噪声，并能相应提高压缩效率及节约输送带宽。

附图说明

图1为本发明实施例的图像处理装置的功能方块图。

图2为本发明实施例的图像压缩方法的流程图。

图3为本发明实施例的图像压缩方法的功能示意图。

图4为本发明实施例的图像获取单元所取得图像的示意图。

图5为本发明实施例的图像经过特征值运算的示意图。

图6为本发明另一实施例的图像执行特征值运算的示意图。

图7为本发明又一实施例的图像执行特征值运算的示意图。

其中，附图标记说明如下：

10 图像处理装置

12 图像获取单元

14 运算处理单元

16 记忆单元

18 编码单元

20 译码单元

I 图像

D、D’ 预设方向

Mi 画素矩阵

S、S’ 特征值数列

Md 差异值矩阵

Z1 第一区域

Z2 第二区域

Z3 第三区域

步骤 200、202、204、206、208、210、212

功能方块 300、302、304、306、308、310

具体实施方式

请参阅图1，图1为本发明实施例的图像处理装置10的功能方块图。图像处理装置10包括有图像获取单元12、运算处理单元14、记忆单元16、编码单元18以及译码单元20。图像处理装置10可为监控摄像机或行车记录器，图像获取单元12用来取得相应的图像。记忆单元16可储存图像的相关数据。运算处理单元14电连接图像获取单元12与记忆单元16，能针对图像获取单元12取得图像的相关数据进行压缩，以在存入记忆单元16的过程中节省传输带宽与储存空间。本发明的图像处理装置10使用一种图像压缩方法，该图像压缩方法在图像进行压缩前会先执行一道前置处理的步骤，该前置处理可缩小图像的值域范围，以达有效缩减数据量、及节省存取图像所需带宽的目的。

请参阅图2至图4，图2为本发明实施例的图像压缩方法的流程图，图3为本发明实施例的图像压缩方法的功能示意图，图4为本发明实施例的图像获取单元12所取得图像I的示意图，图5为本发明实施例的图像I经过特征值运算的示意图。图2与图3所述的图像压缩方法适用图1所示的图像处理装置10。首先，执行步骤200，图像处理装置10利用图像获取单元12取得图像I。接着，执行步骤202，运算处理单元14对图像I沿着默认方向D进行特征值运算，以产生相应的特征值数列。如图3所示，图像I为m*n个画素构成的画素矩阵Mi(意即图像I由m个画素列与n个画素行组成)，数值m、n为整数，并且数值m、n可彼此相同或不同。

在步骤202中，图像压缩方法可沿着默认方向D将图像I的画素矩阵Mi分成多个区块，例如每一画素行视为一个区块，如图4所示的各个虚线区块。图像压缩方法对每一个区块进行特征值运算，意即算出该每一个区块内所有画素的平均值、最大值、最小值、中位数值或其组合，以代表每一个区块所对应的特征值。举例来说，特征值B1可为画素A11、A12、A13～A1m的平均值，特征值B2可为画素A21、A22、A23～A2m的平均值，特征值B3可为画素A31、A32、A33～A3m的平均值，特征值Bn可为画素An1、An2、An3～Anm的平均值，然不限于此。每一个区块的特征值运算结果经顺序排列，便能形成特征值数列S。由此可知，图像压缩方法可利用特征值运算将图像I的画素矩阵Mi(其包括m*n个画素)转换为n个数值的特征值数列S(其包括特征值B1、B2、B3～Bn)。

接着，执行步骤204以及步骤206，运算处理单元14比对图像I的画素矩阵Mi和特征值数列S，并依据比较结果取得差异值矩阵Md。在本发明实施例中，如图5所示，差异值矩阵Md通过画素矩阵Mi的每一个画素减去特征值数列S的对应特征值而产生，例如差异值矩阵Md的数值D11为数值A11与数值B1的差值，差异值矩阵Md的其它数值也依相同运算方式产生，然实际应用并不限于此、或可由其它运算方式来取代。凡利用特征值数列S去缩减画素矩阵Mi的值域范围而产生差异值矩阵Md的运算方式皆属本发明的设计范畴。这样一来，差异值矩阵Md便能涵盖画素矩阵Mi的参数数据，并且差异值矩阵Md的值域范围小于画素矩阵Mi的值域范围，故差异值矩阵Md可取代画素矩阵Mi，对差异值矩阵Md进行压缩与传送有助于降低数据量及节省输送带宽。步骤204与步骤206属功能方块300的前置处理的内容。

图像处理装置10的编码单元18与译码单元20可独立于图像获取单元12，也可合并为图像获取单元12的一部分。因此，在完成上述步骤的前置处理(将图像I的画素矩阵Mi转换为值域范围较小的差异值矩阵Md)后，图像压缩方法会进一步执行步骤208、步骤210以及步骤212，利用编码单元18对差异值矩阵Md进行编码与压缩(意即功能方块302)，压缩后的差异值矩阵Md可表示为图像I的压缩数据，接着压缩过的差异值矩阵Md和特征值数列S存入记忆单元16(意即功能方块304)，并根据使用需求从记忆单元16中取出压缩过的差异值矩阵Md，并通过译码单元18进行解压缩(意即功能方块306)，即能还原出图像获取单元12取得的初始图像(意即功能方块308)。在步骤212中，图像压缩方法利用特征值数列S与解压缩后的差异值矩阵Md进行图像还原。

特别一提的是，当图像I的画素矩阵Mi通过功能方块300转换成差异值矩阵Md后，图像压缩方法除了可将差异值矩阵Md直接执行功能方块302的压缩步骤，还能选择性地先执行功能方块310的特征值量化操作，该特征值量化操作将差异值矩阵Md内低于某特定门坎的差异值设为预定值(例如将小于数值3的差异值都定义成数值0)，并记录前述预定值的数量，作为差异值矩阵Md的写入参数；或者，前述设定预定值的步骤也可由其它方法进行，例如图像压缩方法可先设定门坎，并将差异值减去该门坎后会低于特定数字的该些差异值定义成前述的预定值，以作为差异值矩阵Md的写入参数。这样一来，差异值矩阵Md内的差异值数量就可减少到n个以内，这样便能大幅减少异值矩阵Md的数据存储量，有利于相应缩减功能方块302与功能方块304之间的数据输送带宽。

请参阅图6，图6为本发明另一实施例的图像I执行特征值运算的示意图。在图4所示实施态样中，预设方向D为画素矩阵Mi的纵向方向。在其它可能的变化实施例中，图像压缩方法能够运用各种指向的预设方向D’进行特征值运算；如图6所示，预设方向D’可为画素矩阵Mi的横向方向，特征值B1’可为画素A11、A21、A31～An1的平均值或其它运算值，特征值B2’可为画素A12、A22、A32～An2的平均值或其它运算值，B3’可为画素A13、A23、A33～An3的平均值或其它运算值，特征值Bn’可为画素A1m、A2m、A3m～Anm的平均值或其它运算值，藉此形成包括特征值B1’～Bn’的特征值数列S’。如图2所述说明，图像压缩方法会再经由画素矩阵Mi和特征值数列S’取得相应的差异值矩阵，取得值域范围小于画素矩阵Mi的差异值矩阵以降低图像I的压缩数据量与其输送带宽。

除了上述列举的数种实施例，本发明的图像压缩方法所使用的预设方向进一步还可设计为画素矩阵Mi的斜角方向。举例来说，当预设方向为45度斜角方向时，画素矩阵Mi的其中一区块由特征值A11、A22、A33等组成，另一区块则由A21、A32等组成、及由A12、A23等组成，该些区块所算出的特征值可形成其特征值数列；若预设方向为135度斜角方向时，画素矩阵Mi的其中一区块由特征值A31、A22、A13等组成，另一区块则由A21、A21等组成、及由A32、A23等组成，该些区块所算出的特征值也形成特征值数列。预设方向及其特征值数列的实际变化态样并不限于此，端视设计需求而定，故此不再详加叙明。

请参阅图7，图7为本发明又一实施例的图像I执行特征值运算的示意图。图4与图6所示实施态样沿着单一预设方向D或D’对图像I执行特征值运算，然而，本发明还可选择对图像I的不同区块分别以不同预设方向执行特征值运算。首先，将图像I的画素矩阵Mi切分成多个不同区域，例如画素矩阵Mi可分成区域Z1、Z2及Z3。接下来，图像压缩方法以45度斜角方向的默认方向将第一区域Z1的画素转换为对应的特征值数列，进一步以纵向方向的默认方向将第二区域Z2的画素转换成对应的特征值数列，再以横向方向的默认方向将第三区域Z3的画素转换出对应的特征值数列。相应地，各特征值数列仅和画素矩阵Mi内的相应区域进行比对以获取其差异值矩阵，该差异值矩阵被压缩后就能表示为该相应区块的压缩数据。

综上所述，本发明的图像处理装置可能会因为图像获取单元的缘故在其获取图像上形成固定图案的噪声(noise of the fixed pattern)。为了有效率地滤除该些固定图案噪声，图像处理装置所应用的图像压缩方法沿着特定的默认方向算出图像的特征值数列，通过特征值数列和图像画素矩阵的比对取得其差异值矩阵。差异值矩阵涵盖了画素矩阵的参数数据。因为数据的区域相似性，针对差异值矩阵进行压缩会比对图像画素矩阵进行压缩来得更有效率；并且差异值矩阵的值域范围较小，针对差异值矩阵进行压缩也能有效减少数据量，进而节省存取记忆单元时所耗用的带宽。相较现有技术，本发明的图像处理装置和所使用的图像压缩方法可用来滤除图像中的固定图案噪声，并能相应提高压缩效率及节约输送带宽。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图像压缩方法，其特征在于，所述图像压缩方法包括：

对图像沿着默认方向进行特征值运算，以产生特征值数列；

将该图像的画素矩阵和该特征值数列作比对；以及

依据比对结果取得差异值矩阵，其中该差异值矩阵能被压缩以表示为该图像的压缩数据。

2.如权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，对该图像沿着该默认方向进行该特征值运算的步骤包括：

将该图像的该画素矩阵分成多个区块；

沿着该预设方向对该多个区块的每一个区块进行该特征值运算；以及

顺序排列该每一个区块的该特征值运算的结果，形成该特征值数列。

3.如权利要求2所述的图像压缩方法，其特征在于，该多个区块的不同区块分别以不同的预设方向进行所述特征值运算。

4.如权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，所述图像压缩方法将所述画素矩阵的每一列和所述特征值数列相减，以形成和所述画素矩阵具有相同矩阵参数的所述差异值矩阵。

5.如权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，所述预设方向为所述画素矩阵的纵向方向、横向方向、和/或斜角方向。

6.如权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，所述特征值运算计算所述图像的对应画素的平均值、最大值、最小值、中位数值或其组合。

7.如权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，所述图像压缩方法进一步包括：

利用编码单元对所述差异值矩阵进行编码与压缩；

将所述差异值矩阵的压缩结果存入记忆单元；以及

通过译码单元译码从所述记忆单元取得的所述压缩结果，以还原出所述图像。

8.如权利要求7所述的图像压缩方法，其特征在于，所述图像还原利用所述特征值数列与所述差异值矩阵还原出所述图像。

9.如权利要求7所述的图像压缩方法，其特征在于，所述图像压缩方法将所述差异值矩阵低于门坎的特征值设为预定值，并记录所述预定值的数量，以减少所述特征值数列的数据存储量。

10.一种图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置包括：

图像获取单元，用来取得图像；以及

运算处理单元，电连接所述图像获取单元，所述运算处理单元使用所述图像执行如权利要求1至9任一所述的图像压缩方法。