CN107343203A - 基于open‑exr图像的jpeg无损压缩方法 - Google Patents

基于open‑exr图像的jpeg无损压缩方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于OPEN‑EXR图像的JPEG无损压缩方法。本方法是：以16bit的OPEN‑EXR图像为例，首先将原始OPEN‑EXR图像读取出RGB三个通道的每个像素点的浮点值，由于浮点值的特性找出所对应的8bit的整型数值，并将其保存为JPEG图像；然后将三个通道的图像的浮点值转化16bit的整型值并使用赫夫曼编码进行数据无损压缩，将压缩过后的数据流存入到之前JPEG图像的文件头中。本发明提出的方法合成的JPEG图像很好的保留原图像样式；合成图像的大小可根据Huffman压缩成比例调整，从而实现较高压缩率；由于JPEG格式的头文件格式，经图像压缩后，图像能够恢复为原OPEN‑EXR图像，实现OPEN‑EXR图像的JPEG无损压缩。

Description

基于OPEN-EXR图像的JPEG无损压缩方法
技术领域
本发明涉及一种基于OPEN-EXR图像的JPEG无损压缩方法。
背景技术
随着各种大型3D电影的热播，电影中如此绚丽色彩丰富的图像让广大观众格外着迷，而大部分的3D 电影采用的是OPEN-EXR这种图像格式，因此关于对OPEN-EXR的研究必将成为热门。它是视觉效果行业使用的一种文件格式，适用于高动态范围图像。该胶片格式具有适合用于电影制作的颜色高保真度和动态范围。简单地说，OPEN-EXR是一种亮度范围非常广的图像，它比其它格式的图像有着更大亮度的数据贮存，而且它记录亮度的方式与传统的图片不同，采用了16位和32位的浮点型数据来代替传统的8位的整形图像，浮点图的色彩信息范围是负无穷到正无穷，只是电脑上我们所看到的是0～1的范围，导致像素值在电脑显示的为4096个值(16位)，相比传统8bit整型图像显示了更多的色彩信息。
目前暂无基于OPEN-EXR提出的无损压缩方法。由于OPEN-EXR格式的特殊性并不能显示在大多数的设备上，而JJPEG(Joint Photograhic Experts Group)格式即联合图像专家组，是由ISO和CCITT为静态图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准，主要为了解决专业摄影师所遇到的图像信息量过于庞大的问题。它采用一种失真式的图像压缩方式，将图像压缩在很小的储存空间中，所以很适合应用在多媒体和网络程序中。然而JPEG属于一种有损压缩，压缩后会有部分数据丢失，故而，会降低图像中细节的清晰度。首创者提出了一种基于OPEN-EXR的JPEG无损压缩算法，在保证图像质量的基础上尽可能的降低图像的存储空间。
发明内容
本发明的目的在于针对已有技术存在的不足，提供一种基于OPEN-EXR图像的JPEG无损压缩，本算法能实现OPEN-EXR到JPEG的可逆转化，并压缩图像大小。
为达到以上目的，本发明的构想是：以16bit的OPEN-EXR图像为例，首先将原始OPEN-EXR图像读取出RGB三个通道的每个像素点的浮点值，由于浮点值的特性找出所对应的8bit的整型数值，并将其保存为JPEG图像；然后将三个通道的图像的浮点值转化16bit的整型值并使用赫夫曼编码进行数据无损压缩，将压缩过后的数据流存入到之前JPEG图像的文件头中，由于JPEG格式的特性，文件头中可以存入其他数据至，因此完成了OPEN-EXR图像到JPEG图像的转化；最后提取OPEN-EXR图像的头文件，将压缩后的数据流提取出来，并进行赫夫曼解压缩，得到原始的16bit整型图像，再将其转化为16bit的 OPEN-EXR图像。
根据上述发明构想，本发明采用下述技术方案：
一种基于OPEN-EXR图像的JPEG无损压缩，其操作步骤如下：
(一)实现图像压缩的具体步骤如下：
(1)使用的源OPEN-EXR图像为16bit的RGB图像，每个色彩通道的图像大小为Sr×Sc。以R通道为例(其他如同)，根据光栅扫描顺序移动每个像素，读取每个像素值Pi的浮点型数值。如表(1-1)所示，分别展示8、16、32位整型与6、32位浮点型图像显示的黑白区间，区间单位数和精确度。16bit的浮点值能取到负无穷到正无穷中的4096个值。而在显示的图像只能显示0到1的范围，小于0默认为全黑，大于1默认为全白。
图像位数 区间 黑白区间 区间单位数 精确度(归一化)
8bit Integer 有限 0～255 255 0.00390625
16bit Integer 有限 0～65535 65535 0.0000152588
32bit Integer 有限 0～4294967295 4294967295 2E-10
16bit Float 无限 0～1 4096 0.0002441406
32bit Float 无限 0～1 8388608 1.192E-7
而在显示的图像只能显示0到1的范围，小于0默认为全黑，大于1默认为全白。因此我们对浮点值进行如式(2-1)的变化，将16bit的浮点型数值转化为8bit的整型数值。按照式(2-1)依次以光栅扫描顺序对R，G，B通道的每个像素进行转化得到对应的JPEG图像。
(2)OPEN-EXR图像中像素Pi是由16位二进制数值组成，其中第一位为SN符号位，第二位到第六位为E指数位，第七位到第十六位为M小数位，由公式(3-1)可以得出对应的浮点值。
(3)由源图像读取的值为浮点型数值，由公式(3-1)的逆过程得出Pi的SN、E、M值，其中INT 是向下取整函数。由公式(4-1)将16bit整型数值分为前8bit和后8bit的整型数值，并分别进行存储。
(4)对前8bit图像和后8bit图像的R,G,B三个通道的图像值分别定义为S1i与S2i，i∈(1，2，3)。对S1i与S2i分别进行huffman压缩编码得到对应的数据流，哈夫曼(huffman)编码根据信源中每个符号发生的概率进行码字分配，出现概率最小的分配最长的码字，出现概率越高的符号，分配的码字越短，从而达到用尽可能少的码符号来表示源数据，达到压缩的效果。步骤如下。
(5-1)首先统计信源中各个符号出现的概率，按符号出现的概率从大到小排序。
(5-2)取两个概率最小的符号赋以1和0(大概率赋1，小概率赋0，或相反)，将这两个概率相加合并成新的概率，然后与剩余的概率组成新的概率集合。
(5-3)对新的概率集合重新排序，重复步骤(2),直到最后两个概率之和为1。
(5-4)从下到上构造一棵编码树，由树的结构可得到信源符号相应的码字。
(5-4)对信源的各个符号进行相应的码字替换，记录对应的图像大小size，分布直方图hist，以及压缩后的数据流code，码字最大值max。将上述信息记录在编码后的数据流L中。
(5)JFIF文件格式直接使用JPEG标准为应用程序定义的许多标记,因此JFIF格式成了事实上JPEG 文件交换格式标准。JPEG文件大体上可以分成以下两个部分:标记码(Tag)加压缩数据。这里详细说明标记码部分。标记码部分给出了JPEG图象的所有信息(有点类似于BMP中的头信息,但要复杂的多),如图象的宽、高、Huffman表、量化表等等。JPEG的每个标记都是由2个字节组成,其前一个字节是固定值0xFF。每个标记之前还可以添加数目不限的0xFF填充字节(fill byte)。标记码有很多,但绝大多数的JPEG文件只包含几种。选取标识为APPn为扩展域(n∈[1，15])，由步骤(5)将Pi压缩为俩串数据流，并将其存入APPn中。
(6)整型数值选取ni，nj与作为标识符，其中i,j∈[1,3]代表着R，G，B三个通道。至此，OPEN-EXR 图像转化为了JPEG图像。由上述步骤可知，本发明压缩的容量取决于huffman的压缩效率。
(二)在数据接收端，接收者通过对JPEG头文件的解析确定被压缩的数据，再通过对压缩数据的 huffman解码实现数据提取得到原图像，具体步骤如下：
(1)接收者从JPEG图像头文件中提取标识码为n1i，n2i，的数据块，对数据块进行解析，提取标识码的后16bit数据值Sn，再读取之后的Sn个字节的数据，将其保存为对应的数据流L1i，L2j。
(2)将数据流L1i，L2i提取对应的max，size，hist，code信息，通过huffman解码得到对应前8bit和后8bit的RGB三个通道分别的像素值。
(3)重新构造包含L1i，i∈(1，3)的前8bit图像，和包含L2i，i∈(1，3)的后8bit图像，将俩副图像拼接为16bit的整型矩阵，在由式(3-1)转化为16bit的浮点型矩阵，再保存为OPEN-EXR图像。
通过以上步骤，JPEG图像可以无损的还原为OPEN-EXR图像。
本发明与现有技术相比，具有如下评价性质和显著有点：本发明将应用于电影市场的高动态范围图像的以JPEG的形式保存下来，既能较好的显示图像内容方便人们用常见的显示设备享受到更加的即视感，同时也对原始图像进行了无损的压缩，方便对此有需求的人员进行格式的转化。
附图说明
图1为本发明“基于OPEN-EXR图像的JPEG无损压缩”流程图；
图2为OPEN-EXR的数据格式图；
图3为OPEN-EXR图像转化了的JPEG图像，其中(a)为源OPEN-EXR图像；(b)前8bit图像； (c)后8bit图像；(d)显示图像.jpg；(e)合成后的图像；(f)恢复的OPEN-EXR图像；
具体实施方式
本发明发优选实施例详述如下：
参见图1～图3，本基于OPEN-EXR图像的JPEG无损压缩，其具体步骤如下：
(1)使用的源OPEN-EXR图像为16bit的RGB图像，每个色彩通道的图像大小为512x512。以R通道为例(其他如同)，根据光栅扫描顺序移动每个像素，读取每个像素值Pi的浮点型数值。
(2)而在显示的图像只能显示0到1的范围，小于0默认为全黑，大于1默认为全白。因此我们对浮点值进行如式(2-1)的变化，将16bit的浮点型数值转化为8bit的整型数值。按照式(2-1)依次以光栅扫描顺序对R，G，B通道的每个像素进行转化得到对应的JPEG图像。此时图像大小为512x512x3.
(3)OPEN-EXR图像中像素Pi是由16位二进制数值组成，其中第一位为SN符号位，第二位到第六位为E指数位，第七位到第十六位为M小数位，由公式(3-1)可以得出对应的浮点值。
(4)由源图像读取的值为浮点型数值，由公式(3-1)的逆过程得出Pi的SN、E、M值，其中INT 是向下取整函数。由公式(4-1)将16bit整型数值分为前8bit和后8bit的整型数值，并分别进行存储。得到俩副bmp图像，前8bit.bmp和后8bit.bmp，图像大小为512x512x3.
(5)对前8bit图像和后8bit图像的R,G,B三个通道的图像值分别定义为S1i与S2i，i∈(1，2，3)。对S1i与S2i分别进行huffman压缩编码得到对应的数据流，哈夫曼(huffman)编码根据信源中每个符号发生的概率进行码字分配，出现概率最小的分配最长的码字，出现概率越高的符号，分配的码字越短，从而达到用尽可能少的码符号来表示源数据，达到压缩的效果。步骤如下。
(5-1)首先统计信源中各个符号出现的概率，按符号出现的概率从大到小排序。
(5-2)取两个概率最小的符号赋以1和0(大概率赋1，小概率赋0，或相反)，将这两个概率相加合并成新的概率，然后与剩余的概率组成新的概率集合。
(5-3)对新的概率集合重新排序，重复步骤(2),直到最后两个概率之和为1。
(5-4)从下到上构造一棵编码树，由树的结构可得到信源符号相应的码字。
(5-4)对信源的各个符号进行相应的码字替换，记录对应的图像大小size，分布直方图hist，以及压缩后的数据流code，码字最大值max。将上述信息记录在编码后的数据流L中。
(6)选取标识为APPn为扩展域(n∈[1，15])，由步骤(5)将Pi压缩为俩串数据流，并将其存入步骤 (2)得到的jpg图像的APPn中。
(7)整型数值选取ni，nj与作为标识符，其中i,j∈[1,3]代表着R，G，B三个通道。至此，OPEN-EXR 图像转化为了JPEG图像。由上述步骤可知，本发明压缩的容量取决于huffman的压缩效率。

Claims (2)

1.一种基于OPEN-EXR图像的JPEG无损压缩方法，其特征在于该方法的具体步骤为：
a.使用的源OPEN-EXR图像为16bit的RGB图像，每个色彩通道的图像大小为Sr×Sc；根据光栅扫描顺序移动每个像素，读取每个像素值Pi的浮点型数值，小于0默认为全黑，大于1默认为全白；
b.对步骤a所得浮点型数值进行式(2-1)的变化，将16bit的浮点型数值转化为8bit的整型数值，按照式(2-1)依次以光栅扫描顺序对R，G，B通道的每个像素进行转化得到对应的JPEG图像；
<mrow> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>i</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>255</mn> <mo>*</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mn>0</mn> <mo>&lt;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&lt;</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>255</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mn>2</mn> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
OPEN-EXR图像中像素Pi是由16位二进制数值组成，其中第一位为SN符号位，第二位到第六位为E指数位，第七位到第十六位为M小数位，由公式(3-1)得出对应的浮点值：
c.由源图像读取的值为浮点型数值，由公式(3-1)的逆过程得出Pi的SN、E、M值，其中INT是向下取整函数，由公式(4-1)将16bit整型数值分为前8bit和后8bit的整型数值，并分别进行存储；
d.对前8bit图像和后8bit图像的R,G,B三个通道的图像值分别定义为S1i与S2i，i∈(1，2，3)，对S1i与S2i分别进行huffman压缩编码得到对应的数据流，哈夫曼(huffman)编码根据信源中每个符号发生的概率进行码字分配，出现概率最小的分配最长的码字，出现概率越高的符号，分配的码字越短，从而达到用尽可能少的码符号来表示源数据，达到压缩的效果；
e.选取标识为APPn为扩展域n∈[1，15]，由步骤(d)将Pi压缩为俩串数据流，并分别记录这俩串数据流的具体信息并将其存入APPn中，至此，OPEN-EXR图像转化为了JPEG图像。
2.根据权利要求1所述的基于OPEN-EXR图像的JPEG无损压缩方法，其特征在于所述的步骤d的具体步骤为：
d-1.首先统计俩串数据流中各个符号(像素值)出现的概率(次数)，按符号出现的概率从大到小排序；
d-2.取两个概率最小的符号赋以1和0，其中较大概率赋1，较小概率赋0，或相反，将这两个概率相加合并成新的概率，然后与剩余的概率组成新的概率集合；
d-4.对新的概率集合重新排序，重复步骤(d-2),直到最后两个概率之和为1；
d-5.从下到上构造一棵编码树，由树的结构可得到信源符号相应的码字；
d-6.对信源的各个符号进行相应的码字替换，将替换后的数据流记录为code，并记录对应的图像大小为size，符号分布直方图为hist，以及码字最大值和最小值max与min，将上述信息记录在编码后的数据流L中。
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