CN107645662B - 一种彩色图像压缩方法 - Google Patents

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CN107645662B CN201710982849.7A CN201710982849A CN107645662B CN 107645662 B CN107645662 B CN 107645662B CN 201710982849 A CN201710982849 A CN 201710982849A CN 107645662 B CN107645662 B CN 107645662B
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Abstract

本发明公开了一种彩色图像压缩方法，涉及图像压缩技术领域，通过将RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr4:4:4格式图像，然后对YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量进行变化、量化、排序、编码等处理，最后再合成压缩后的RGB彩色图像，在有效控制编码码率的前提下，通过亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的分别处理来调整YCbCr图像的量化误差来有效降低RGB图像的编码失真，保证压缩后的RGB图像质量最佳，同时，分向量化处理编码码率不高，存储空间和传输代价也较低。

Description

一种彩色图像压缩方法
技术领域
本发明属于图像压缩技术领域，具体涉及一种彩色图像压缩方法。
背景技术
传统的彩色图像压缩方法通常是将原始的RGB图像信号先转换为YCbCr图像信号后，再进行编码压缩。
现有技术中，如公开号为CN102724381A，公开时间为2012年10月10日，名称为“基于JPEG压缩原理的票据类图像压缩方法”的中国发明专利文献，公开了一种图像压缩方法，在现有的方法无法在保证质量的基础上，大幅度的提高压缩比，本发明包括票据图像预处理步骤和票据类图像JPEG压缩步骤，通过图像重排找到一种根据图像块的方差，均值化图像块的预处理方法；并采用经过优化的适合票据类图像的量化表进行JPEG方法压缩图像，本发明在保证一定图像质量的情况下，压缩比更高。
再如，公开号为CN103079075A，公开时间为2013年5月1日，名称为“面向生物体腔内图像采集的图像压缩方法”，公开了一种面向生物体腔内图像采集的图像压缩方法首先得到原始图像的频率系数矩阵，其次，重新编排量化处理后的频率系数矩阵并对其进行熵编码，然后解码由熵编码后的频率系数矩阵组成的帧数据并重构图像，最后对得到的重构图像进行去块效应处理。本发明的图像压缩方法，能够提供较高的图像压缩比，降低在体内的系统运算复杂度；同时又能够提高还原图像的主观质量，方便医生阅读图像；因此，本发明为医学影像的获得及处理提供了有力的技术支持。
由于目前大多数显示装置只接收RGB信号输入，因此在压缩完成后，需要将压缩后的YCbCr图像再转换为RGB图像作为输入信号。由于RGB图像和YCbCr图像的转换矩阵不是酉矩阵，因此对YCbCr图像的编码优化并不能保证对RGB图像的编码优化。
即，目前的彩色图像压缩方法存在的问题如下：
1、基于YCbCr 4:2:0格式的彩色图像压缩方法虽然具有较高的压缩率，但压缩后的RGB图像常存在色彩失真，特别是在需要输出高彩色保真度的图像时，这种失真时常导致压缩图像质量的明显退化；
2、基于YCbCr4:4:4格式的彩色图像压缩方法具有较高的色彩高保真度，但是编码码率较高，耗费的存储空间和传输代价较大；另外，即使实现了YCbCr图像的编码优化，也不能保证压缩后的RGB图像质量最佳，其原因是在编码过程中存两种误差：一是取整舍入误差，发生在RGB图像信号与YCbCr图像信号的转换过程中；二是量化误差，发生在YCbCr图像的编码过程中，正是由于这两种误差的存在，影响了RGB图像的压缩效率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种针对彩色图像提出一种新型的压缩方法，通过控制YCbCr4:4:4格式图像的量化误差来减少RGB图像的编码失真。
一种彩色图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，将捕捉到的RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr图像，然后将YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的图像块进行二维离散余弦变换，分别得到Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵；
步骤2，将Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵按垂直方向转换为列向量，并分别记为X(Y)、X(Cb)和X(Cr)，并对X(Y)、X(Cb)和X(Cr)进行量化处理；
步骤3，按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序对
Figure BDA0001438645870000021
和
Figure BDA0001438645870000022
进行排序，然后采用熵编码的方法对量化后的变换系数进行编码，得到压缩后的编码码流；
步骤4，对压缩后的编码码流进行处理，重新合成压缩后的RGB图像完成彩色图像压缩。
步骤2中，对X(Y)进行量化处理方法如下：
X(Cr)的处理，对X(Cr)中的系数逐一进行量化，将X(Cr)的第k个系数
Figure BDA0001438645870000023
的量化结果记为
Figure BDA0001438645870000024
这里，
Figure BDA0001438645870000025
Q()表示量化函数；量化函数Q()是用该函数的输入变量除以一个常数后，再对得到的商进行四舍五入操作，最终得到整数结果的运算函数。
步骤2中，对X(Cb)进行量化处理方法如下：
X(Cb)的处理，首先，根据公式
Figure BDA0001438645870000031
对X(Cb)中的第k个系数
Figure BDA0001438645870000032
进行更新，将更新后的系数记为
Figure BDA0001438645870000033
其中Dq()表示反量化函数，
Figure BDA0001438645870000034
是
Figure BDA0001438645870000035
的量化误差，
Figure BDA0001438645870000036
是一个由
Figure BDA0001438645870000037
所决定的修正项，
Figure BDA0001438645870000038
和
Figure BDA0001438645870000039
是加权系数；反量化函数”Dq()是用该函数的输入变量乘以一个常数后，得到整数结果的运算函数；
然后，对
Figure BDA00014386458700000310
进行量化，将量化后的结果记为
Figure BDA00014386458700000311
这里，
Figure BDA00014386458700000312
步骤2中，对X(Y)进行量化处理方法如下：
根据公式
Figure BDA00014386458700000313
对X(Y)中的第k个系数
Figure BDA00014386458700000314
进行更新，将更新后的系数记为
Figure BDA00014386458700000315
其中
Figure BDA00014386458700000316
是
Figure BDA00014386458700000317
的量化误差，
Figure BDA00014386458700000318
是一个由
Figure BDA00014386458700000319
和
Figure BDA00014386458700000320
所决定的修正项，
Figure BDA00014386458700000321
和
Figure BDA00014386458700000322
是加权系数；
接着，对
Figure BDA00014386458700000323
进行量化，将量化后的结果记为
Figure BDA00014386458700000324
这里，
Figure BDA00014386458700000325
所述修正项
Figure BDA00014386458700000326
的产生过程如下：
将YCbCr转换至RGB的色彩空间转换矩阵记为Λ，这里
Figure BDA00014386458700000327
用a00产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A00，这里，N是编码图像块的边长，
Figure BDA00014386458700000328
用a01产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A01，这里，
Figure BDA0001438645870000041
以此类推，直至用a22产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A22，这里，
Figure BDA0001438645870000042
用A00、A01、A02、A10、A11、A12、A20、A21、A22产生一个大小为3N2×3N2矩阵A，这里，
Figure BDA0001438645870000043
用大小为N×N的离散余弦变换矩阵的逆矩阵F生成一个大小为N2×N2的矩阵，记为C，这里，
Figure BDA0001438645870000044
Figure BDA0001438645870000045
代表克罗内克积；
用C生成一个大小为3N2×3N2的矩阵B，这里
Figure BDA0001438645870000046
用A和B生成一个矩阵W，这里W＝(A·B)T·(A·B)，符号T表示矩阵的转置运算；
用Cholesky分解将W分解为W＝DT·D，
这里，
Figure BDA0001438645870000047
D(n)代表D中大小为N×N的对角子矩阵，其中，
Figure BDA0001438645870000048
n代表D中子矩阵的索引，n＝0，1，2，3，4，5，
Figure BDA0001438645870000049
代表子矩阵D(n)中对角线上的元素，i，j是子矩阵D(n)中对角线元素的坐标索引。
最终，修正项
Figure BDA0001438645870000051
所述步骤4中，对压缩后的编码码流进行处理，重新合成压缩后的RGB图像的方法为，将编码码流中的量化系数按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序放置在变换系数矩阵中，得到量化变换系数矩阵；对Y分量、Cb分量和Cr分量量化变换系数矩阵中的系数进行反量化，得到Y分量、Cb分量和Cr分量的反量化系数矩阵；对Y分量、Cb分量和Cr分量的反量化系数矩阵进行二维离散余弦反变换，得到Y分量、Cb分量和Cr分量的解码图像块；将Y分量、Cb分量和Cr分量的解码图像块分别组成解码的Y分量、Cb分量和Cr分量图像，并用解码的Y分量图像、Cb分量图像和Cr分量图像合成解码后的YCbCr图像，最后利用图像色彩空间转换方法将解码后的YCbCr图像转换为压缩后的RGB图像。
本发明的有益效果如下：
一、本发明提供的一种彩色图像压缩方法，通过将RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr4:4:4格式图像，然后对YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量进行变化、量化、排序、编码等处理，最后再合成压缩后的RGB彩色图像，在有效控制编码码率的前提下，通过亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的分别处理来调整YCbCr图像的量化误差来有效降低RGB图像的编码失真，保证压缩后的RGB图像质量最佳，同时，分向量化处理编码码率不高，存储空间和传输代价也较低。
二、本发明提供的一种彩色图像压缩方法，在对YCbCr4:4:4格式图像中亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量进行量化处理的时候，可以现对其中一个分量通过通过量化函数进行量化处理，之后其余两个分量以此为基础采用转化公式进行量化处理，这样可以进一步保证压缩中的失真度保持在较小的状态。
三、本发明提供的一种彩色图像压缩方法，修正项
Figure BDA0001438645870000052
是基于YCbCr转换至RGB的色彩空间转换矩阵产生的，用于在压缩处理中修正偏差，达到最高的还原度；最后采用分量图快合成，保证各分量的完整度、准确度的同时也能保证合成图像的低失真度；“图像编码方法”是指常规的基于JPEG压缩标准的图像编码方法；步骤3、4的图像编码方法可以采用现有的方法，如在“JPEG(Joint Photographic Experts Group):ISO/IEC IS 10918–1/ITU-TRecommendation T.81,Digital Compression and Coding ofContinuous-Tone StillImage,1993”中有记载的图像编码方法，有效可靠。
附图说明
图1为本发明一种优选方案的流程示意图。
具体实施方式
下面将具体分析本发明的具体实施方式：
实施例1
如图1，一种彩色图像压缩方法，包括以下步骤：
步骤1，将捕捉到的RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr图像，然后将YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的图像块进行二维离散余弦变换，分别得到Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵；
步骤2，将Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵按垂直方向转换为列向量，并分别记为X(Y)、X(Cb)和X(Cr)，并对X(Y)、X(Cb)和X(Cr)进行量化处理；
步骤3，按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序对
Figure BDA0001438645870000061
和
Figure BDA0001438645870000062
进行排序，然后采用熵编码的方法对量化后的变换系数进行编码，得到压缩后的编码码流；
步骤4，对压缩后的编码码流进行处理，重新合成压缩后的RGB图像完成彩色图像压缩。
这是本发明一种最基本的实施方案。通过将RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr4:4:4格式图像，然后对YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量进行变化、量化、排序、编码等处理，最后再合成压缩后的RGB彩色图像，在有效控制编码码率的前提下，通过亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的分别处理来调整YCbCr图像的量化误差来有效降低RGB图像的编码失真，保证压缩后的RGB图像质量最佳，同时，分向量化处理编码码率不高，存储空间和传输代价也较低。
实施例2
如图1，一种彩色图像压缩方法，包括以下步骤：
步骤1，将捕捉到的RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr图像，然后将YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的图像块进行二维离散余弦变换，分别得到Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵；
步骤2，将Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵按垂直方向转换为列向量，并分别记为X(Y)、X(Cb)和X(Cr)，并对X(Y)、X(Cb)和X(Cr)进行量化处理；
对X(Y)进行量化处理方法如下：
X(Cr)的处理，对X(Cr)中的系数逐一进行量化，将X(Cr)的第k个系数
Figure BDA0001438645870000071
的量化结果记为
Figure BDA0001438645870000072
这里，
Figure BDA0001438645870000073
Q()表示量化函数。
对X(Cb)进行量化处理方法如下：
X(Cb)的处理，首先，根据公式
Figure BDA0001438645870000074
对X(Cb)中的第k个系数
Figure BDA0001438645870000075
进行更新，将更新后的系数记为
Figure BDA0001438645870000076
其中Dq()表示反量化函数，
Figure BDA0001438645870000077
是
Figure BDA0001438645870000078
的量化误差，
Figure BDA0001438645870000079
是一个由
Figure BDA00014386458700000710
所决定的修正项，
Figure BDA00014386458700000711
和
Figure BDA00014386458700000712
是加权系数；
然后，对
Figure BDA00014386458700000713
进行量化，将量化后的结果记为
Figure BDA00014386458700000714
这里，
Figure BDA00014386458700000715
对X(Y)进行量化处理方法如下：
根据公式
Figure BDA00014386458700000716
对X(Y)中的第k个系数
Figure BDA00014386458700000717
进行更新，将更新后的系数记为
Figure BDA00014386458700000718
其中
Figure BDA00014386458700000719
是
Figure BDA00014386458700000720
的量化误差，
Figure BDA00014386458700000721
是一个由
Figure BDA00014386458700000722
和
Figure BDA00014386458700000723
所决定的修正项，
Figure BDA00014386458700000724
和
Figure BDA00014386458700000725
是加权系数；
接着，对
Figure BDA00014386458700000726
进行量化，将量化后的结果记为
Figure BDA00014386458700000727
这里，
Figure BDA00014386458700000728
步骤3，按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序对
Figure BDA00014386458700000729
和
Figure BDA00014386458700000730
进行排序，然后采用熵编码的方法对量化后的变换系数进行编码，得到压缩后的编码码流；
步骤4，对压缩后的编码码流进行处理，重新合成压缩后的RGB图像完成彩色图像压缩；
这是本发明一种优选的实施方案。通过将RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr4:4:4格式图像，然后对YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量进行变化、量化、排序、编码等处理，最后再合成压缩后的RGB彩色图像，在有效控制编码码率的前提下，通过亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的分别处理来调整YCbCr图像的量化误差来有效降低RGB图像的编码失真，保证压缩后的RGB图像质量最佳，同时，分向量化处理编码码率不高，存储空间和传输代价也较低；在对YCbCr4:4:4格式图像中亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量进行量化处理的时候，可以现对其中一个分量通过通过量化函数进行量化处理，之后其余两个分量以此为基础采用转化公式进行量化处理，这样可以进一步保证压缩中的失真度保持在较小的状态。
实施例3
如图1，一种彩色图像压缩方法，包括以下步骤：
步骤1，将捕捉到的RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr图像，然后将YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的图像块进行二维离散余弦变换，分别得到Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵；
步骤2，将Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵按垂直方向转换为列向量，并分别记为X(Y)、X(Cb)和X(Cr)，并对X(Y)、X(Cb)和X(Cr)进行量化处理；
对X(Y)进行量化处理方法如下：
X(Cr)的处理，对X(Cr)中的系数逐一进行量化，将X(Cr)的第k个系数
Figure BDA0001438645870000081
的量化结果记为
Figure BDA0001438645870000082
这里，
Figure BDA0001438645870000083
Q()表示量化函数。
对X(Cb)进行量化处理方法如下：
X(Cb)的处理，首先，根据公式
Figure BDA0001438645870000084
对X(Cb)中的第k个系数
Figure BDA0001438645870000085
进行更新，将更新后的系数记为
Figure BDA0001438645870000086
其中Dq()表示反量化函数，
Figure BDA0001438645870000087
是
Figure BDA0001438645870000088
的量化误差，
Figure BDA0001438645870000089
是一个由
Figure BDA00014386458700000810
所决定的修正项，
Figure BDA00014386458700000811
和
Figure BDA00014386458700000812
是加权系数；
然后，对
Figure BDA0001438645870000091
进行量化，将量化后的结果记为
Figure BDA0001438645870000092
这里，
Figure BDA0001438645870000093
对X(Y)进行量化处理方法如下：
根据公式
Figure BDA0001438645870000094
对X(Y)中的第k个系数
Figure BDA0001438645870000095
进行更新，将更新后的系数记为
Figure BDA0001438645870000096
其中
Figure BDA0001438645870000097
是
Figure BDA0001438645870000098
的量化误差，
Figure BDA0001438645870000099
是一个由
Figure BDA00014386458700000910
和
Figure BDA00014386458700000911
所决定的修正项，
Figure BDA00014386458700000912
和
Figure BDA00014386458700000913
是加权系数；
所述修正项
Figure BDA00014386458700000914
的产生过程如下：
将YCbCr转换至RGB的色彩空间转换矩阵记为Λ，这里
Figure BDA00014386458700000915
用a00产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A00，这里，N是编码图像块的边长，
Figure BDA00014386458700000916
用a01产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A01，这里，
Figure BDA00014386458700000917
以此类推，直至用a22产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A22，这里，
Figure BDA00014386458700000918
用A00、A01、A02、A10、A11、A12、A20、A21、A22产生一个大小为3N2×3N2矩阵A，这里，
Figure BDA0001438645870000101
用大小为N×N的离散余弦变换矩阵的逆矩阵F生成一个大小为N2×N2的矩阵，记为C，这里，
Figure BDA0001438645870000102
Figure BDA0001438645870000103
代表克罗内克积；
用C生成一个大小为3N2×3N2的矩阵B，这里
Figure BDA0001438645870000104
用A和B生成一个矩阵W，这里W＝(A·B)T·(A·B)，符号T表示矩阵的转置运算；
用Cholesky分解将W分解为W＝DT·D，
这里，
Figure BDA0001438645870000105
D(n)代表D中大小为N×N的对角子矩阵，其中，
Figure BDA0001438645870000106
n代表D中子矩阵的索引，n＝0，1，2，3，4，5，
Figure BDA0001438645870000107
代表子矩阵D(n)中对角线上的元素，i，j是子矩阵D(n)中对角线元素的坐标索引。
最终得到修正项
Figure BDA0001438645870000108
接着，对
Figure BDA0001438645870000109
进行量化，将量化后的结果记为
Figure BDA00014386458700001010
这里，
Figure BDA00014386458700001011
步骤3，按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序对
Figure BDA00014386458700001012
和
Figure BDA00014386458700001013
进行排序，然后采用熵编码的方法对量化后的变换系数进行编码，得到压缩后的编码码流；
步骤4，对压缩后的编码码流进行处理，重新合成压缩后的RGB图像完成彩色图像压缩；
这是本发明一种优选的实施方案。通过将RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr4:4:4格式图像，然后对YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量进行变化、量化、排序、编码等处理，最后再合成压缩后的RGB彩色图像，在有效控制编码码率的前提下，通过亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的分别处理来调整YCbCr图像的量化误差来有效降低RGB图像的编码失真，保证压缩后的RGB图像质量最佳，同时，分向量化处理编码码率不高，存储空间和传输代价也较低；在对YCbCr4:4:4格式图像中亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量进行量化处理的时候，可以现对其中一个分量通过通过量化函数进行量化处理，之后其余两个分量以此为基础采用转化公式进行量化处理，这样可以进一步保证压缩中的失真度保持在较小的状态；修正项
Figure BDA0001438645870000111
是基于YCbCr转换至RGB的色彩空间转换矩阵产生的，用于在压缩处理中修正偏差，达到最高的还原度；最后采用分量图快合成，保证各分量的完整度、准确度的同时也能保证合成图像的低失真度；“图像编码方法”是指常规的基于JPEG压缩标准的图像编码方法。
实施例4
如图1，一种彩色图像压缩方法，包括以下步骤：
步骤1，将捕捉到的RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr图像，然后将YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的图像块进行二维离散余弦变换，分别得到Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵；
步骤2，将Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵按垂直方向转换为列向量，并分别记为X(Y)、X(Cb)和X(Cr)，并对X(Y)、X(Cb)和X(Cr)进行量化处理；
对X(Y)进行量化处理方法如下：
X(Cr)的处理，对X(Cr)中的系数逐一进行量化，将X(Cr)的第k个系数
Figure BDA0001438645870000112
的量化结果记为
Figure BDA0001438645870000113
这里，
Figure BDA0001438645870000114
Q()表示量化函数。
对X(Cb)进行量化处理方法如下：
X(Cb)的处理，首先，根据公式
Figure BDA0001438645870000115
对X(Cb)中的第k个系数
Figure BDA0001438645870000116
进行更新，将更新后的系数记为
Figure BDA0001438645870000117
其中Dq()表示反量化函数，
Figure BDA0001438645870000118
是
Figure BDA0001438645870000119
的量化误差，
Figure BDA00014386458700001110
是一个由
Figure BDA00014386458700001111
所决定的修正项，
Figure BDA0001438645870000121
和
Figure BDA0001438645870000122
是加权系数；
然后，对
Figure BDA0001438645870000123
进行量化，将量化后的结果记为
Figure BDA0001438645870000124
这里，
Figure BDA0001438645870000125
对X(Y)进行量化处理方法如下：
根据公式
Figure BDA0001438645870000126
对X(Y)中的第k个系数
Figure BDA0001438645870000127
进行更新，将更新后的系数记为
Figure BDA0001438645870000128
其中
Figure BDA0001438645870000129
是
Figure BDA00014386458700001210
的量化误差，
Figure BDA00014386458700001211
是一个由
Figure BDA00014386458700001212
和
Figure BDA00014386458700001213
所决定的修正项，
Figure BDA00014386458700001214
和
Figure BDA00014386458700001215
是加权系数；
所述修正项
Figure BDA00014386458700001216
的产生过程如下：
将YCbCr转换至RGB的色彩空间转换矩阵记为Λ，这里
Figure BDA00014386458700001217
用a00产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A00，这里，N是编码图像块的边长，
Figure BDA00014386458700001218
用a01产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A01，这里，
Figure BDA00014386458700001219
以此类推，直至用a22产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A22，这里，
Figure BDA00014386458700001220
用A00、A01、A02、A10、A11、A12、A20、A21、A22产生一个大小为3N2×3N2矩阵A，这里，
Figure BDA0001438645870000131
用大小为N×N的离散余弦变换矩阵的逆矩阵F生成一个大小为N2×N2的矩阵，记为C，这里，
Figure BDA0001438645870000132
Figure BDA0001438645870000133
代表克罗内克积；
用C生成一个大小为3N2×3N2的矩阵B，这里
Figure BDA0001438645870000134
用A和B生成一个矩阵W，这里W＝(A·B)T·(A·B)，符号T表示矩阵的转置运算；
用Cholesky分解将W分解为W＝DT·D，
这里，
Figure BDA0001438645870000135
D(n)代表D中大小为N×N的对角子矩阵，其中，
Figure BDA0001438645870000136
n代表D中子矩阵的索引，n＝0，1，2，3，4，5，
Figure BDA0001438645870000137
代表子矩阵D(n)中对角线上的元素，i，j是子矩阵D(n)中对角线元素的坐标索引。
最终得到修正项
Figure BDA0001438645870000138
接着，对
Figure BDA0001438645870000139
进行量化，将量化后的结果记为
Figure BDA00014386458700001310
这里，
Figure BDA00014386458700001311
步骤3，按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序对
Figure BDA00014386458700001312
和
Figure BDA00014386458700001313
进行排序，然后采用熵编码的方法对量化后的变换系数进行编码，得到压缩后的编码码流；
步骤4，对压缩后的编码码流进行处理，重新合成压缩后的RGB图像完成彩色图像压缩；
所述步骤4中，对压缩后的编码码流进行处理，重新合成压缩后的RGB图像的方法为，将编码码流中的量化系数按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序放置在变换系数矩阵中，得到量化变换系数矩阵；对Y分量、Cb分量和Cr分量量化变换系数矩阵中的系数进行反量化，得到Y分量、Cb分量和Cr分量的反量化系数矩阵；对Y分量、Cb分量和Cr分量的反量化系数矩阵进行二维离散余弦反变换，得到Y分量、Cb分量和Cr分量的解码图像块；将Y分量、Cb分量和Cr分量的解码图像块分别组成解码的Y分量、Cb分量和Cr分量图像，并用解码的Y分量图像、Cb分量图像和Cr分量图像合成解码后的YCbCr图像，最后利用图像色彩空间转换方法将解码后的YCbCr图像转换为压缩后的RGB图像。
这是本发明一种优选的实施方案。通过将RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr4:4:4格式图像，然后对YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量进行变化、量化、排序、编码等处理，最后再合成压缩后的RGB彩色图像，在有效控制编码码率的前提下，通过亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的分别处理来调整YCbCr图像的量化误差来有效降低RGB图像的编码失真，保证压缩后的RGB图像质量最佳，同时，分向量化处理编码码率不高，存储空间和传输代价也较低；在对YCbCr4:4:4格式图像中亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量进行量化处理的时候，可以现对其中一个分量通过通过量化函数进行量化处理，之后其余两个分量以此为基础采用转化公式进行量化处理，这样可以进一步保证压缩中的失真度保持在较小的状态；修正项
Figure BDA0001438645870000141
是基于YCbCr转换至RGB的色彩空间转换矩阵产生的，用于在压缩处理中修正偏差，达到最高的还原度；最后采用分量图快合成，保证各分量的完整度、准确度的同时也能保证合成图像的低失真度；“图像编码方法”是指常规的基于JPEG压缩标准的图像编码方法。
实施例5
如图1，一种彩色图像压缩方法，包括以下步骤：
步骤1
当捕捉到RGB彩色图像后，利用图像色彩空间转换方法将RGB图像转换为YCbCr图像；
步骤2
首先，将YCbCr图像中的亮度Y分量划分成大小为8×8的不重叠图像块；
其次，将YCbCr图像中的色度Cb分量划分成大小为8×8的不重叠图像块；
最后，将YCbCr图像中的色度Cr分量划分成大小为8×8的不重叠图像块；
步骤3.
首先，对Y分量的图像块进行二维离散余弦变换，得到Y分量的变换系数矩阵；
其次，对Cb分量的图像块进行二维离散余弦变换，得到Cb分量的变换系数矩阵；
最后，对Cr分量的图像块进行二维离散余弦变换，得到Cr分量的变换系数矩阵；
步骤4
首先，将Y分量的变换系数矩阵按垂直方向转换为列向量，记为X(Y)；
其次，将Cb分量的变换系数矩阵按垂直方向转换为列向量，记为X(Cb)；
最后，将Cr分量的变换系数矩阵按垂直方向转换为列向量，记为X(Cr)；
步骤5
对X(Cr)中的系数逐一进行量化，将X(Cr)的第k个系数
Figure BDA0001438645870000151
的量化结果记为
Figure BDA0001438645870000152
这里，
Figure BDA0001438645870000153
Q()表示量化函数；
步骤6
首先，根据以下公式对X(Cb)中的第k个系数
Figure BDA0001438645870000154
进行更新，将更新后的系数记为
Figure BDA0001438645870000155
Figure BDA0001438645870000156
其中，Dq()表示反量化函数，
Figure BDA0001438645870000157
是
Figure BDA0001438645870000158
的量化误差，
Figure BDA0001438645870000159
是一个由
Figure BDA00014386458700001510
所决定的修正项，
Figure BDA00014386458700001511
和
Figure BDA00014386458700001512
是加权系数；
其次，对
Figure BDA00014386458700001513
进行量化，将量化后的结果记为
Figure BDA00014386458700001514
这里，
Figure BDA00014386458700001515
步骤7
首先，根据以下公式对X(Y)中的第k个系数
Figure BDA0001438645870000161
进行更新，将更新后的系数记为
Figure BDA0001438645870000162
Figure BDA0001438645870000163
其中，
Figure BDA0001438645870000164
是
Figure BDA0001438645870000165
的量化误差，
Figure BDA0001438645870000166
是一个由
Figure BDA0001438645870000167
和
Figure BDA0001438645870000168
所决定的修正项，
Figure BDA0001438645870000169
和
Figure BDA00014386458700001610
是加权系数；
接着，对
Figure BDA00014386458700001611
进行量化，将量化后的结果记为
Figure BDA00014386458700001612
这里，
Figure BDA00014386458700001613
步骤8
首先，按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序对
Figure BDA00014386458700001614
进行排序；
其次，按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序对
Figure BDA00014386458700001615
进行排序；
接着，按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序对
Figure BDA00014386458700001616
进行排序；
步骤9
采用熵编码的方法对量化后的变换系数进行编码，得到编码码流；
步骤10
将编码码流中的量化系数按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序放置在变换系数矩阵中，得到量化变换系数矩阵；
步骤11
首先，对Y分量量化变换系数矩阵中的系数进行反量化，得到Y分量的反量化系数矩阵；
其次，对Cb分量量化变换系数矩阵中的系数进行反量化，得到Cb分量的反量化系数矩阵；
最后，对Cr分量量化变换系数矩阵中的系数进行反量化，得到Cr分量的反量化系数矩阵；
步骤12
首先，对Y分量的反量化系数矩阵进行二维离散余弦反变换，得到Y分量的解码图像块；
其次，对Cb分量的反量化系数矩阵进行二维离散余弦反变换，得到Cb分量的解码图像块；
最后，对Cr分量的反量化系数矩阵进行二维离散余弦反变换，得到Cr分量的解码图像块；
步骤13
首先，用所有Y分量的解码图像块组成解码的Y分量图像；
其次，用所有Cb分量的解码图像块组成解码的Cb分量图像；
接着，用所有Cr分量的解码图像块组成解码的Cr分量图像；
最后，用解码的Y分量图像、Cb分量图像和Cr分量图像合成解码后的YCbCr图像；
步骤14
利用图像色彩空间转换方法将解码后的YCbCr图像转换为RGB图像。

Claims (2)

1.一种彩色图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，将捕捉到的RGB彩色图像利用图像色彩空间转换方法转换为YCbCr图像，然后将YCbCr图像中的亮度Y分量以及色度Cb分量、Cr分量的图像块进行二维离散余弦变换，分别得到Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵；
步骤2，将Y分量、Cb分量和Cr分量的变换系数矩阵按垂直方向转换为列向量，并分别记为X(Y)、X(Cb)和X(Cr)，并对X(Y)、X(Cb)和X(Cr)进行量化处理；
对X(Cr)进行量化处理，对X(Cr)中的系数逐一进行量化，将X(Cr)的第k个系数
Figure FDA0002432728760000011
的量化结果记为
Figure FDA0002432728760000012
这里，
Figure FDA0002432728760000013
Q()表示量化函数；
对X(Cb)进行量化处理，首先，根据公式
Figure FDA0002432728760000014
对X(Cb)中的第k个系数
Figure FDA0002432728760000015
进行更新，将更新后的系数记为
Figure FDA0002432728760000016
其中Dq()表示反量化函数，
Figure FDA0002432728760000017
是
Figure FDA0002432728760000018
的量化误差，
Figure FDA0002432728760000019
是一个由
Figure FDA00024327287600000110
所决定的修正项，
Figure FDA00024327287600000111
和
Figure FDA00024327287600000112
是加权系数；
然后，对
Figure FDA00024327287600000113
进行量化，将量化后的结果记为
Figure FDA00024327287600000114
这里，
Figure FDA00024327287600000115
对X(Y)进行量化处理，
根据公式
Figure FDA00024327287600000116
对X(Y)中的第k个系数
Figure FDA00024327287600000117
进行更新，将更新后的系数记为
Figure FDA00024327287600000118
其中
Figure FDA00024327287600000119
是
Figure FDA00024327287600000120
的量化误差，
Figure FDA00024327287600000121
是一个由
Figure FDA00024327287600000122
和
Figure FDA00024327287600000123
所决定的修正项，
Figure FDA00024327287600000124
和
Figure FDA00024327287600000125
是加权系数；
接着，对
Figure FDA00024327287600000126
进行量化，将量化后的结果记为
Figure FDA00024327287600000127
这里，
Figure FDA00024327287600000128
所述修正项
Figure FDA00024327287600000129
的产生过程，将YCbCr转换至RGB的色彩空间转换矩阵记为Λ，这里
Figure FDA0002432728760000021
用a00产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A00，这里，N是编码图像块的边长，
Figure FDA0002432728760000022
用a01产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A01，这里，
Figure FDA0002432728760000023
以此类推，直至用a22产生一个大小为N2×N2的对角矩阵A22，这里，
Figure FDA0002432728760000024
用A00、A01、A02、A10、A11、A12、A20、A21、A22产生一个大小为3N2×3N2矩阵A，这里，
Figure FDA0002432728760000025
用大小为N×N的离散余弦变换矩阵的逆矩阵F生成一个大小为N2×N2的矩阵，记为C，这里，
Figure FDA0002432728760000026
Figure FDA0002432728760000027
代表克罗内克积；
用C生成一个大小为3N2×3N2的矩阵B，这里
Figure FDA0002432728760000028
用A和B生成一个矩阵W，这里W＝(A·B)T·(A·B)，符号T表示矩阵的转置运算；
用Cholesky分解将W分解为W＝DT·D，
这里，
Figure FDA0002432728760000031
D(n)代表D中大小为N×N的对角子矩阵，其中，
Figure FDA0002432728760000032
n代表D中子矩阵的索引，n＝0，1，2，3，4，5；
Figure FDA0002432728760000033
代表子矩阵D(n)中对角线上的元素，i，j是子矩阵D(n)中对角线元素的坐标索引。最终得到修正项
Figure FDA0002432728760000034
步骤3，按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序对
Figure FDA0002432728760000035
和
Figure FDA0002432728760000036
进行排序，然后采用熵编码的方法对量化后的变换系数进行编码，得到压缩后的编码码流；
步骤4，对压缩后的编码码流进行处理，重新合成压缩后的RGB图像完成彩色图像压缩；
2.如权利要求1所述的一种彩色图像压缩方法，其特征在于：所述步骤4中，对压缩后的编码码流进行处理，重新合成压缩后的RGB图像的方法为，将编码码流中的量化系数按照图像编码方法中变换系数的扫描顺序放置在变换系数矩阵中，得到量化变换系数矩阵；对Y分量、Cb分量和Cr分量量化变换系数矩阵中的系数进行反量化，得到Y分量、Cb分量和Cr分量的反量化系数矩阵；对Y分量、Cb分量和Cr分量的反量化系数矩阵进行二维离散余弦反变换，得到Y分量、Cb分量和Cr分量的解码图像块；将Y分量、Cb分量和Cr分量的解码图像块分别组成解码的Y分量、Cb分量和Cr分量图像，并用解码的Y分量图像、Cb分量图像和Cr分量图像合成解码后的YCbCr图像，最后利用图像色彩空间转换方法将解码后的YCbCr图像转换为压缩后的RGB图像。
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