CN107103632A - 图像压缩方法及装置 - Google Patents
图像压缩方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107103632A CN107103632A CN201710305529.8A CN201710305529A CN107103632A CN 107103632 A CN107103632 A CN 107103632A CN 201710305529 A CN201710305529 A CN 201710305529A CN 107103632 A CN107103632 A CN 107103632A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- compressed
- variety
- decoding
- image
- compression
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
本发明公开了一种图像压缩方法及装置。其中,该方法包括:对图像进行分块,得到多个图像块;分别对多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据;将对每个图像块进行压缩得到的优选压缩数据进行合并,得到对图像进行压缩的压缩结果,通过对分块的图像块进行压缩得到优选压缩数据,并依据优选压缩数据得到压缩结果,达到了采用直接压缩的方法来实现高效准确压缩的技术效果,进而解决了相关技术中不仅图像特征识别复杂,而且图像压缩质量也不高的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域,具体而言,涉及一种图像压缩方法及装置。
背景技术
在相关技术中,对图像进行压缩时,由于不同种类的图像用不同的压缩算法进行压缩编码会得到不同的压缩比率和图象复原质量,因此,为了实现较好的压缩质量,在相关技术中,一般通过采用多种方法对图像特征进行分析,选择图像压缩质量最好的压缩算法,依据选择的压缩算法对图像进行压缩。但对图像特征进行分析时,识别图像特征的算法比较复杂,并且准确度不高,因而导致对图像压缩算法的选择也不准确,最终对图像的压缩质量不高。
因此,在相关技术中,存在依据图像特征选择压缩算法对图像进行压缩,不仅图像特征识别复杂,而且图像压缩质量也不高的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种图像压缩方法及装置,以至少解决相关技术中不仅图像特征识别复杂,而且图像压缩质量也不高的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种图像压缩方法,包括:对图像进行分块,得到多个图像块;分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据;将对每个图像块进行压缩得到的所述优选压缩数据进行合并,得到对所述图像进行压缩的压缩结果。
可选地,分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到所述优选压缩数据包括:对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;从所述多种压缩数据中选择压缩比最好的压缩数据作为所述优选压缩数据。
可选地,分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到所述优选压缩数据包括:对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;对所述多种压缩数据采用与所述多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;从所述多种解码数据中选择图像复原质量最好的解码数据,将选择的所述解码数据对应的压缩数据作为所述优选压缩数据。
可选地,分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到所述优选压缩数据包括:对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;对所述多种压缩数据采用与所述多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;从所述多种解码数据中选择图像复原质量超过第一预定阈值的解码数据;从所述图像复原质量超过所述第一预定阈值的解码数据中选择对应的压缩数据的压缩比超过第二预定阈值的解码数据;确定选择的所述解码数据对应的压缩数据为所述优选压缩数据。
可选地,分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到所述优选压缩数据包括:根据所述多个图像块中的每个图像块的图像类型,选择与所述图像类型对应的优选压缩方法;根据选择的所述优选压缩方法,对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到所述优选压缩数据。
根据本发明的另一个方面,提供了一种图像压缩装置,包括:分块模块,用于对图像进行分块,得到多个图像块;压缩模块,用于分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据;合并模块,用于将对每个图像块进行压缩得到的所述优选压缩数据进行合并,得到对所述图像进行压缩的压缩结果。
可选地,所述压缩模块包括:第一压缩单元,用于对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;第一选择单元,用于从所述多种压缩数据中选择压缩比最好的压缩数据作为所述优选压缩数据。
可选地,所述压缩模块包括:第二压缩单元,用于对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;第一解码单元,用于对所述多种压缩数据采用与所述多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;第二选择单元,用于从所述多种解码数据中选择图像复原质量最好的解码数据,将选择的所述解码数据对应的压缩数据作为所述优选压缩数据。
可选地,所述压缩模块包括:第三压缩单元,用于对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;第二解码单元,用于对所述多种压缩数据采用与所述多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;第三选择单元,用于从所述多种解码数据中选择图像复原质量超过第一预定阈值的解码数据;第四选择单元,用于从所述图像复原质量超过所述第一预定阈值的解码数据中选择对应的压缩数据的压缩比超过第二预定阈值的解码数据;确定单元,用于确定选择的所述解码数据对应的压缩数据为所述优选压缩数据。
根据本发明的还一方面,提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,所述程序执行上述任意一项所述的图像压缩方法。
根据本发明的还一方面,提供了一种处理器,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行上述任意一项所述的图像压缩方法。
在本发明实施例中,采用对图像进行分块,得到多个图像块;分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据;将对每个图像块进行压缩得到的所述优选压缩数据进行合并,得到对所述图像进行压缩的压缩结果,通过对分块的图像块进行压缩得到优选压缩数据,并依据优选压缩数据得到压缩结果,达到了采用直接压缩的方法来实现高效准确压缩的技术效果,进而解决了相关技术中不仅图像特征识别复杂,而且图像压缩质量也不高的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的图像压缩方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的图像压缩方法的流程图;
图3是根据本发明实施例的对图象进行分块的示意图;
图4是根据本发明实施例的合并编码的压缩数据的示意图;
图5是根据本发明实施例的图像压缩装置的结构框图;
图6是根据本发明实施例的图像压缩装置中压缩模块54的优选结构框图一;
图7是根据本发明实施例的图像压缩装置中压缩模块54的优选结构框图二;
图8是根据本发明实施例的图像压缩装置中压缩模块54的优选结构框图三。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,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他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例,提供了一种图像压缩方法的方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的图像压缩方法的流程图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤S102,对图像进行分块,得到多个图像块;
步骤S104,分别对多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据;
步骤S106,将对每个图像块进行压缩得到的优选压缩数据进行合并,得到对图像进行压缩的压缩结果。
通过上述步骤,通过对分块的图像块进行压缩得到优选压缩数据,并依据优选压缩数据得到压缩结果,达到了采用直接压缩的方法来实现高效准确压缩的技术效果,进而解决了相关技术中不仅图像特征识别复杂,而且图像压缩质量也不高的技术问题。
分别对多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据时,可以采用多种方式,例如,如果主要考虑的压缩效果是压缩比的情况下,可以直接对多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;从多种压缩数据中选择压缩比最好的压缩数据作为优选压缩数据。
如果主要考虑的压缩效果是图像复原质量的情况下,分别对多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据时,可以采用以下方式实现:对多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;对多种压缩数据采用与多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;从多种解码数据中选择图像复原质量最好的解码数据,将选择的解码数据对应的压缩数据作为优选压缩数据。
而如果需要兼容考虑上述压缩比和图像复原质量时,分别对多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据时,可以采用以下处理方式:对多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;对多种压缩数据采用与多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;从多种解码数据中选择图像复原质量超过第一预定阈值的解码数据;从图像复原质量超过第一预定阈值的解码数据中选择对应的压缩数据的压缩比超过第二预定阈值的解码数据;确定选择的解码数据对应的压缩数据为优选压缩数据。
另外,在分别对多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据时,对于图像类型较为明显的图像,为提高压缩效率,可以直接粗略地根据多个图像块中的每个图像块的图像类型,选择与图像类型对应的优选压缩方法;根据选择的优选压缩方法,对多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据。
基于上述实施例及优选实施方式,提供了一种优选实施例,图2是根据本发明实施例的图像压缩方法的流程图,如图2所示,该流程包括如下步骤:
步骤S202,对图象进行分块,图3是根据本发明实施例的对图象进行分块的示意图;
步骤S204,对每个图像块同时使用多种压缩算法(编码器数量和种类不限)并行化压缩,根据压缩结果选择压缩比最好的一种编码器;
步骤S206,保存每个图像块的位置信息,选择的编码器,压缩数据,图4是根据本发明实施例的合并编码的压缩数据的示意图,如图4所示,合并后的编码结果:
{图片块坐标:(0,0),编码器:C,压缩数据:[……]},
{图片块坐标:(0,1),编码器:B,压缩数据:[……]},
{图片块坐标:(1,0),编码器:A,压缩数据:[……]},
{图片块坐标:(1,1),编码器:B,压缩数据:[……]},
步骤S208,在解压缩时,对每个图片块的编码结果使用相应的解压缩算法,得到解压后的数据恢复至对应的坐标上。
根据本发明实施例,提供了一种图像压缩装置的装置实施例,图5是根据本发明实施例的图像压缩装置的结构框图,如图5所示,该装置包括:分块模块52,压缩模块54和合并模块56,下面对该装置进行说明。
分块模块52,用于对图像进行分块,得到多个图像块;压缩模块54,连接至上述分块模块52,用于分别对多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据;合并模块56,连接至上述压缩模块54,用于将对每个图像块进行压缩得到的优选压缩数据进行合并,得到对图像进行压缩的压缩结果。
图6是根据本发明实施例的图像压缩装置中压缩模块54的优选结构框图一,如图5所示,该压缩模块54包括:第一压缩单元62和第一选择单元64,下面对该压缩模块54进行说明。
第一压缩单元62,用于对多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;第一选择单元64,连接至上述第一压缩单元62,用于从多种压缩数据中选择压缩比最好的压缩数据作为优选压缩数据。
图7是根据本发明实施例的图像压缩装置中压缩模块54的优选结构框图二,如图7所示,该压缩模块54包括:第二压缩单元72,第一解码单元74和第二选择单元76,下面对该压缩模块54进行说明。
第二压缩单元72,用于对多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;第一解码单元74,连接至上述第二压缩单元72,用于对多种压缩数据采用与多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;第二选择单元76,连接至上述第一解码单元74,用于从多种解码数据中选择图像复原质量最好的解码数据,将选择的解码数据对应的压缩数据作为优选压缩数据。
图8是根据本发明实施例的图像压缩装置中压缩模块54的优选结构框图三,如图8所示,该压缩模块54包括:第三压缩单元80,第二解码单元82,第三选择单元84,第四选择单元86和确定单元88,下面对该压缩模块54进行说明。
第三压缩单元80,用于对多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;第二解码单元82,连接至上述第三压缩单元80,用于对多种压缩数据采用与多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;第三选择单元84,连接至上述第二解码单元82,用于从多种解码数据中选择图像复原质量超过第一预定阈值的解码数据;第四选择单元86,连接至上述第三选择单元84,用于从图像复原质量超过第一预定阈值的解码数据中选择对应的压缩数据的压缩比超过第二预定阈值的解码数据;确定单元88,连接至上述第四选择单元86,用于确定选择的解码数据对应的压缩数据为优选压缩数据。
根据本发明的还一方面,提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,程序执行上述任意一项的图像压缩方法。
根据本发明的还一方面,提供了一种处理器,处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行上述任意一项的图像压缩方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (11)
1.一种图像压缩方法,其特征在于,包括:
对图像进行分块,得到多个图像块;
分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据;
将对每个图像块进行压缩得到的所述优选压缩数据进行合并,得到对所述图像进行压缩的压缩结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到所述优选压缩数据包括:
对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;
从所述多种压缩数据中选择压缩比最好的压缩数据作为所述优选压缩数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到所述优选压缩数据包括:
对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;
对所述多种压缩数据采用与所述多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;
从所述多种解码数据中选择图像复原质量最好的解码数据,将选择的所述解码数据对应的压缩数据作为所述优选压缩数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到所述优选压缩数据包括:
对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;
对所述多种压缩数据采用与所述多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;
从所述多种解码数据中选择图像复原质量超过第一预定阈值的解码数据;
从所述图像复原质量超过所述第一预定阈值的解码数据中选择对应的压缩数据的压缩比超过第二预定阈值的解码数据;
确定选择的所述解码数据对应的压缩数据为所述优选压缩数据。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到所述优选压缩数据包括:
根据所述多个图像块中的每个图像块的图像类型,选择与所述图像类型对应的优选压缩方法;
根据选择的所述优选压缩方法,对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到所述优选压缩数据。
6.一种图像压缩装置,其特征在于,包括:
分块模块,用于对图像进行分块,得到多个图像块;
压缩模块,用于分别对所述多个图像块中的每个图像块进行压缩,得到优选压缩数据;
合并模块,用于将对每个图像块进行压缩得到的所述优选压缩数据进行合并,得到对所述图像进行压缩的压缩结果。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述压缩模块包括:
第一压缩单元,用于对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;
第一选择单元,用于从所述多种压缩数据中选择压缩比最好的压缩数据作为所述优选压缩数据。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述压缩模块包括:
第二压缩单元,用于对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;
第一解码单元,用于对所述多种压缩数据采用与所述多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;
第二选择单元,用于从所述多种解码数据中选择图像复原质量最好的解码数据,将选择的所述解码数据对应的压缩数据作为所述优选压缩数据。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述压缩模块包括:
第三压缩单元,用于对所述多个图像块中的每个图像块采用多种压缩方法进行压缩,得到对应的多种压缩数据;
第二解码单元,用于对所述多种压缩数据采用与所述多种压缩方法对应的解码方法进行反向解码,得到对应的多种解码数据;
第三选择单元,用于从所述多种解码数据中选择图像复原质量超过第一预定阈值的解码数据;
第四选择单元,用于从所述图像复原质量超过所述第一预定阈值的解码数据中选择对应的压缩数据的压缩比超过第二预定阈值的解码数据;
确定单元,用于确定选择的所述解码数据对应的压缩数据为所述优选压缩数据。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,所述程序执行权利要求1至5中任意一项所述的图像压缩方法。
11.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至5中任意一项所述的图像压缩方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110827582.0A CN113570677A (zh) | 2017-05-03 | 2017-05-03 | 图像压缩方法及装置 |
CN201710305529.8A CN107103632B (zh) | 2017-05-03 | 2017-05-03 | 图像压缩方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710305529.8A CN107103632B (zh) | 2017-05-03 | 2017-05-03 | 图像压缩方法及装置 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110827582.0A Division CN113570677A (zh) | 2017-05-03 | 2017-05-03 | 图像压缩方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107103632A true CN107103632A (zh) | 2017-08-29 |
CN107103632B CN107103632B (zh) | 2021-08-06 |
Family
ID=59656576
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110827582.0A Pending CN113570677A (zh) | 2017-05-03 | 2017-05-03 | 图像压缩方法及装置 |
CN201710305529.8A Active CN107103632B (zh) | 2017-05-03 | 2017-05-03 | 图像压缩方法及装置 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110827582.0A Pending CN113570677A (zh) | 2017-05-03 | 2017-05-03 | 图像压缩方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (2) | CN113570677A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108182712A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-06-19 | 西安万像电子科技有限公司 | 图像处理方法、装置及系统 |
CN109376762A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-02-22 | 西安万像电子科技有限公司 | 图像处理方法及装置 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117177079B (zh) * | 2023-11-02 | 2024-03-01 | 珠海鸿芯科技有限公司 | 图像合成方法、计算机装置及计算机可读存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101316364A (zh) * | 2008-07-15 | 2008-12-03 | 南京信息工程大学 | 图像压缩系统 |
CN101459850A (zh) * | 2009-01-08 | 2009-06-17 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种图像压缩质量预测方法和系统 |
CN102065293A (zh) * | 2010-11-23 | 2011-05-18 | 无锡港湾网络科技有限公司 | 一种基于空间域预测编码的图像压缩方法 |
US20110176024A1 (en) * | 2010-01-15 | 2011-07-21 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image Fusion Apparatus and Method |
CN103004195A (zh) * | 2010-07-20 | 2013-03-27 | 思科技术公司 | 将多种可变长度编码方法用于多种类型的变换系数块的视频压缩 |
CN103796024A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-05-14 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种基于信息隐藏的多路图像同时传输方法 |
CN104952039A (zh) * | 2015-06-14 | 2015-09-30 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 分布式图像压缩感知重建方法 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7715640B2 (en) * | 2002-11-05 | 2010-05-11 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image processing device, image processing method, image processing program and computer-readable recording medium on which the program is recorded |
KR100630930B1 (ko) * | 2004-12-20 | 2006-10-02 | 삼성전자주식회사 | 프린터 드라이버를 구비한 컴퓨터 시스템 및 이를 이용한인쇄 데이터 생성 방법, 프린터 드라이버를 기록한 기록매체 |
CN100425066C (zh) * | 2005-09-23 | 2008-10-08 | 逐点半导体(上海)有限公司 | 图像压缩的方法 |
CN100596200C (zh) * | 2007-04-27 | 2010-03-24 | 华为技术有限公司 | 图像压缩方法及图像编码器 |
CN102098507B (zh) * | 2010-06-08 | 2013-12-25 | 同济大学 | 图像统合压缩方法及装置 |
US8345998B2 (en) * | 2010-08-10 | 2013-01-01 | Xerox Corporation | Compression scheme selection based on image data type and user selections |
US20130251261A1 (en) * | 2012-03-23 | 2013-09-26 | Marvell World Trade Ltd. | Method And Apparatus For Image Data Compression |
CN103886623B (zh) * | 2012-12-19 | 2017-03-15 | 华为技术有限公司 | 一种图像压缩方法、设备及系统 |
-
2017
- 2017-05-03 CN CN202110827582.0A patent/CN113570677A/zh active Pending
- 2017-05-03 CN CN201710305529.8A patent/CN107103632B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101316364A (zh) * | 2008-07-15 | 2008-12-03 | 南京信息工程大学 | 图像压缩系统 |
CN101459850A (zh) * | 2009-01-08 | 2009-06-17 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种图像压缩质量预测方法和系统 |
US20110176024A1 (en) * | 2010-01-15 | 2011-07-21 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image Fusion Apparatus and Method |
CN103004195A (zh) * | 2010-07-20 | 2013-03-27 | 思科技术公司 | 将多种可变长度编码方法用于多种类型的变换系数块的视频压缩 |
CN102065293A (zh) * | 2010-11-23 | 2011-05-18 | 无锡港湾网络科技有限公司 | 一种基于空间域预测编码的图像压缩方法 |
CN103796024A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-05-14 | 西安空间无线电技术研究所 | 一种基于信息隐藏的多路图像同时传输方法 |
CN104952039A (zh) * | 2015-06-14 | 2015-09-30 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 分布式图像压缩感知重建方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
YANDONG GUO,ETC: "Increasing Compression Ratio in PNG Images by k-Modulus Method for Image Transformation", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED RESEARCH IN COMPUTER SCIENCE AND SOFTWARE ENGINEERING》 * |
孙一惟: "基于小波变换和DCT的图像压缩系统设计与实现", 《中国优秀硕士论文全文数据库 信息科技辑》 * |
张晓燕: "《多媒体通信技术(第2版)》", 31 August 2015 * |
朱小涛: "显微镜图像序列编码方法研究", 《中国优秀硕士论文全文数据库 信心科技辑》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108182712A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-06-19 | 西安万像电子科技有限公司 | 图像处理方法、装置及系统 |
CN108182712B (zh) * | 2017-12-07 | 2021-06-04 | 西安万像电子科技有限公司 | 图像处理方法、装置及系统 |
CN109376762A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-02-22 | 西安万像电子科技有限公司 | 图像处理方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113570677A (zh) | 2021-10-29 |
CN107103632B (zh) | 2021-08-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103455542B (zh) | 多类识别器以及多类识别方法 | |
CN110378301B (zh) | 行人重识别方法及系统 | |
CN111640130A (zh) | 表格还原方法及装置 | |
CN107103632A (zh) | 图像压缩方法及装置 | |
JP2014041486A (ja) | 信号処理方法及び信号処理装置 | |
CN105825192A (zh) | 一种人脸表情识别方法及系统 | |
CN111931809A (zh) | 数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN112966574A (zh) | 人体三维关键点预测方法、装置及电子设备 | |
CN107197278A (zh) | 屏幕图像的全局运动向量的处理方法和装置 | |
CN112686193B (zh) | 基于压缩视频的动作识别方法、装置及计算机设备 | |
CN113015022A (zh) | 行为识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 | |
CN110033027A (zh) | 一种物品识别方法、装置、终端及可读存储介质 | |
CN102224727A (zh) | 图像处理装置、图像处理方法和程序 | |
CN114418922A (zh) | 一种茶饼防伪方法、茶饼防伪系统及云端服务器 | |
CN113626444A (zh) | 基于位图算法的表格查询方法、装置、设备及介质 | |
CN109409305A (zh) | 一种人脸图像清晰度评价方法及装置 | |
US10026009B2 (en) | Methods and systems for determining a perceptual similarity between images | |
CN115392937A (zh) | 一种用户欺诈风险识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115240203A (zh) | 业务数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN107770539A (zh) | 文字块的编码方法和装置及其解码方法和装置 | |
CN108664906A (zh) | 一种基于卷积网络的火灾场景中内容的检测方法 | |
CN114996360A (zh) | 数据分析方法、系统、可读存储介质及计算机设备 | |
CN109034166A (zh) | 易混淆字符识别模型训练方法和装置 | |
CN108235038A (zh) | 图像编解码压缩的方法和装置 | |
CN107766863B (zh) | 图像表征方法和服务器 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |