CN108900842B - Y数据压缩处理方法、装置、设备及WebP压缩系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种YUV图像Y数据压缩处理方法，涉及图像处理领域，包括：获取输入图像的Y宏块残差数据；对Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数；将宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到宏块残差数据的DC分量矩阵；对DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数；对AC系数以及DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据。该方法可以实现DCT变换与WHT变换之间的并行执行，改善模块间的流水并行特性，提高WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能。本发明还公开一种YUV图像Y数据压缩处理装置、设备及一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统，具有上述有益效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种YUV图像Y数据压缩处理方法、装置、设备及一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统。
背景技术
随着手机、平板、数码相机等图像采集设备的发展及图片像素规模提升，导致互联网图像数据规模呈指数级增长。最新研究表明，2016年至2021年，数据中心服务器上数据存储规模将增长四倍，从663EB增长至2.6ZB，其中，大部分数据存储来源于图像和视频，图片处理给数据中心服务器的数据存储和网络带宽将带来严重挑战。
目前，为了降低图像存储的大小，往往会采用具有较高压缩率的图像文件格式WebP来进行存储。与JPEG有损压缩算法相比，WebP图像有损压缩算法能够降低30％左右的文件大小。但是，由于WebP图像有损压缩算法具有更高的计算复杂度，计算成本较高。
在WebP图像有损压缩算法中，输入数据是420采样的YUV格式的图像数据，Y表示亮度，UV表示色度。WebP图像有损压缩算法的处理流程如图1所示。首先，将图像Y数据划分成16x16大小宏块，图像U和V数据划分成8x8大小宏块；然后，利用宏块边界对该宏块数据进行预测，选择最优的预测模式后，通过计算宏块原始数据与预测数据的残差值，得到需要进行压缩编码的图像宏块残差数据；其次，利用DCT(Discrete Cosine Transform)变换、WHT(Walsh-Hadamard Transform)变换、量化步骤，对宏块残差数据进行压缩处理；同时，对残差数据进行反量化、WHT逆变换、DCT逆变换，得到下一个宏块预测所需的边界值；最后，通过算术编码对图像残差数据宏块进行编码，生成最终的WebP图像文件数据。
在WebP图像有损压缩算法处理流程中，对于UV数据不需要WHT变换过程，对于Y通道数据则需要WHT变换，WebP图像有损压缩算法中Y宏块DC分量WHT变换过程如图2所示。首先，对Y宏块内所有的4x4子块数据进行DCT变换，实现子块内数据能量汇聚，将时域信息变换成频域信息，得到4x4大小的频域数据矩阵；然后，将宏块内16个子块左上角的DC分量组成一个4x4大小的DC分量矩阵，对其进行WHT变换减少宏块内DC因子的冗余信息。
从Y宏块残差数据压缩处理流程中，子块DCT变换和WHT变换之间存在数据依赖关系，在完成Y 16x16宏块内所有4x4子块的DCT变换之后，才能生成所有子块的DC分量，进而才能启动DC分量矩阵的WHT变换过程，导致DCT变换与WHT变换之间只能串行执行，无法实现深度流水并行的WebP图像有损压缩算法FPGA异构加速。
因此，在进行Y宏块残差数据的压缩处理时，如何实现DCT变换与WHT变换之间的并行执行，改善模块间的流水并行特性，提高WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能，是本领域技术人员需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种YUV图像Y数据压缩处理方法，该方法可以实现DCT变换与WHT变换之间的并行执行，改善模块间的流水并行特性，提高WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能；本发明的另一目的是提供一种YUV图像Y数据压缩处理装置、设备及一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统，具有上述有益效果。
为解决上述技术问题，本发明提供一种YUV图像Y数据压缩处理方法，包括：
获取输入图像的Y宏块残差数据；
对所述Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数；
将所述宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到所述宏块残差数据的DC分量矩阵；
对所述DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数；
对所述AC系数以及所述DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据。
优选地，所述获取输入图像的Y宏块残差数据包括：
提取输入图像的Y数据；
将所述Y数据划分为预设大小的Y宏块；
根据宏块边界通过预设预测方法进行宏块预测，得到预测数据；
计算所述预测数据与所述Y宏块的残差值，得到Y宏块残差数据。
优选地，所述YUV图像Y数据压缩处理方法还包括：
当生成Y数据压缩数据时，向用户返回Y数据压缩完成对应的提示信息。
优选地，所述YUV图像Y数据压缩处理方法还包括：
对计算生成的所述Y宏块残差数据、AC系数、DC分量矩阵以及DC系数进行记录，生成压缩日志信息。
本发明公开一种YUV图像Y数据压缩处理装置，包括：
残差数据获取单元，用于获取输入图像的Y宏块残差数据；
DCT变换单元，用于对所述Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数；
DC分量矩阵计算单元，用于将所述宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到所述宏块残差数据的DC分量矩阵；
WHT变换单元，用于对所述DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数；
量化单元，用于对所述AC系数以及所述DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据。
优选地，所述残差数据获取单元包括：
Y数据提取子单元，用于提取输入图像的Y数据；
宏块划分子单元，用于将所述Y数据划分为预设大小的Y宏块；
宏块预测子单元，用于根据宏块边界通过预设预测方法进行宏块预测，得到预测数据；
残差计算子单元，用于计算所述预测数据与所述Y宏块的残差值，得到Y宏块残差数据。
优选地，所述YUV图像Y数据压缩处理装置还包括：提示单元，用于当生成Y数据压缩数据时，向用户返回Y数据压缩完成对应的提示信息。
本发明公开一种YUV图像Y数据压缩处理设备，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于执行所述程序时实现所述YUV图像Y数据压缩处理方法的步骤。
本发明公开一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统，包括：
YUV图像Y数据压缩处理装置，用于获取输入图像的Y宏块残差数据；对所述Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数；将所述宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到所述宏块残差数据的DC分量矩阵；对所述DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数；对所述AC系数以及所述DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据；
图像UV数据压缩处理装置，用于获取输入图像的UV宏块残差数据，并对所述UV宏块残差数据进行DCT变换，得到UV数据压缩数据；
编码装置，用于对所述Y数据压缩数据以及UV数据压缩数据进行算术编码，生成图像压缩文件。
优选地，所述基于YUV图像的WebP有损压缩系统还包括：
检测装置，用于对所述图像压缩文件进行错误检测。
本发明所提供的YUV图像Y数据压缩处理方法，通过对获取到的Y宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，由此得到所述宏块残差数据的DC分量矩阵，DC分量矩阵为进行WHT变换的启动条件，即获取了DC分量矩阵才能进行WHT变换。本发明通过对DC分量矩阵获取方法的改进，使无需根据DCT变换的结果计算DC分量，解除了DCT变换与WHT变换的串行联动关系，实现了DCT变换与WHT变换的并行执行，改善模块间的流水并行特性，大大缩短了图像Y数据压缩的时间，提高WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能。
本发明还提供了一种YUV图像Y数据压缩处理装置、YUV图像Y数据压缩处理设备及一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统，具有上述有益效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为现有技术中一种WebP图像有损压缩算法的处理流程示意图；
图2为现有技术中一种Y宏块DC分量WHT变换过程示意图；
图3为本发明实施例提供的YUV图像Y数据压缩处理方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种YUV图像Y数据压缩处理的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种YUV图像Y数据压缩处理装置的结构框图；
图6为本发明实施例提供的一种YUV图像Y数据压缩处理设备的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统的结构框图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种YUV图像Y数据压缩处理方法，该方法可以实现DCT变换与WHT变换之间的并行执行，改善模块间的流水并行特性，提高WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能；本发明的另一核心是提供一种YUV图像Y数据压缩处理装置、一种YUV图像Y数据压缩处理设备及一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参考图3，图3为本实施例提供的YUV图像Y数据压缩处理方法的流程图；该方法可以包括：
步骤s110、获取输入图像的Y宏块残差数据。
YUV图像中Y表示亮度，UV表示色度。获取输入图像的Y宏块残差数据的具体方式不做限定，可参照现有的获取方法。其中，为提高参数数据获取效率，提高获取的准确率，优选地，获取输入图像的Y宏块残差数据具体可以包括以下步骤：
步骤一：提取输入图像的Y数据；
步骤二：将Y数据划分为预设大小的Y宏块；
步骤三：根据宏块边界通过预设预测方法进行宏块预测，得到预测数据；
步骤四：计算预测数据与Y宏块的残差值，得到Y宏块残差数据。
例如，输入数据是420采样的YUV格式的图像数据，将图像Y数据划分成16x16大小宏块，图像U和V数据划分成8x8大小宏块；然后，利用宏块边界对该宏块数据进行预测，选择最优的预测模式后，通过计算宏块原始数据与预测数据的残差值，得到需要进行压缩编码的图像宏块残差数据
其中X表示残差数据宏块内的4x4子块数据矩阵。在此仅对上述情况为例进行说明，其它获取方法均可参照上述介绍。
步骤s120、对Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数。
WebP图像有损压缩算法处理流程中采用的DCT(Discrete Cosine Transform离散余弦变换)变换是整数变换，进行DCT变换的过程可参照现有技术，计算公式如公式1所示。
其中，X表示残差数据宏块内4x4子块数据矩阵，C为整数DCT变换矩阵，W表示DCT变换计算结果，即AC系数。W矩阵的左上角w00表示该4x4子块的DC分量。对于16x16大小的残差数据宏块来说，所有4x4子块的DC分量组成4x4大小的DC分量矩阵，然后对DC分量矩阵进行WHT变换。
步骤s130、将宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到宏块残差数据的DC分量矩阵。
在宏块预测计算生成残差数据宏块Y后，可以直接将宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，可得到Y残差数据宏块进行WHT(Walsh-Hadamard Transform沃尔什哈达玛变换)变换所需的DC分量矩阵，实现了在完成DCT变换之前，提前计算得出WHT变换所需的DC分量矩阵。避免了DCT变换与WHT变换之间的依赖关系，实现了两者之间的并行执行。进而提高FPGA异构加速WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能。
其中，DC分量矩阵
其中
表示Y宏块中第k个4x4子块的DC分量。
以上述公式1中所得的Y宏块残差数据W矩阵为例，W的左上角w00表示该4x4子块的DC分量，即4x4子块的DC分量计算如公式2所示。
w00＝x00+x01+x02+x03+x10+x11+x12+x13+x20+x21+x22+x23+x30+x31+x32+x33 (公式2)
图4所示为本实施例提供的一种YUV图像Y数据压缩处理的示意图，由图可知，在对Y宏块数据与最优预测结果之间的残差值计算后，相对于根据DCT变换结果进行WHT变换的过程，跳过整个宏块数据的DCT变换过程，直接生成Y残差数据宏块WHT变换所需的DC分量矩阵，消除WHT变换与DCT变换之间的数据依赖关系，通过对DCT变换与WHT变换之间的并行优化，能够实现Y宏块内4x4子块DCT变换与4x4DC矩阵WHT变换之间的流水并行执行，避免DCT变换与WHT变换之间只能串行执行的处理方式，从而提高FPGA异构加速WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能。
步骤s140、对DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数。
基于DC分量矩阵进行WHT变换的过程可参照现有计算方法，具体地，可以按照公式3对DC分量矩阵W'进行WHT变换过程。
针对Y宏块数据的DCT变换和WHT变换并行处理过程，指的是在计算得到残差数据宏块之后，在对宏块中4x4子块进行DCT变换过程中，进行DC分量矩阵的计算，然后执行DC分量矩阵的WHT变换过程，实现DCT变换和WHT变换的并行执行。
步骤s150、对AC系数以及DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据。
根据AC系数以及DC系数进行量化处理的过程可参照现有技术，在此不再赘述。
另外，优选地，可以在生成Y数据压缩数据时，向用户返回Y数据压缩完成对应的提示信息用以提示用户Y数据压缩完成。
另外，优选地，在Y数据压缩完成后，还可以对计算生成的Y宏块残差数据、AC系数、DC分量矩阵以及DC系数进行记录，生成压缩日志信息，以便于对Y数据压缩过程的监看以及在错误产生时的及时纠正。
基于上述介绍，本实施例提供的YUV图像Y数据压缩处理方法，通过对获取到的Y宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，由此得到宏块残差数据的DC分量矩阵，DC分量矩阵为进行WHT变换的启动条件，即获取了DC分量矩阵才能进行WHT变换。本发明通过对DC分量矩阵获取方法的改进，使无需根据DCT变换的结果计算DC分量，解除了DCT变换与WHT变换的串行联动关系，实现了DCT变换与WHT变换的并行执行，相较于现有技术中WebP图像有损压缩算法处理流程中，在处理Y宏块数据的压缩编码时，只能等宏块内所有4x4子块的DCT变换完成之后，才能生成整个宏块的DC分量矩阵，进而才能启动宏块的WHT变换过程，导致DCT变换与WHT变换之间只能串行执行。本发明提出的基于WHT预计算的WebP算法并行优化方法，能实现WHT变换和DCT变换之间的并行执行，从而减少Y宏块数据的压缩编码过程，进而提高FPGA异构加速WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能。
请参考图5，图5为本实施例提供的YUV图像Y数据压缩处理装置的结构框图；可以包括：残差数据获取单元510、DCT变换单元520、DC分量矩阵计算单元530、WHT变换单元540以及量化单元550。本实施例提供的YUV图像Y数据压缩处理装置可与上述YUV图像Y数据压缩处理方法相互对照。
其中，残差数据获取单元510主要用于获取输入图像的Y宏块残差数据；
DCT变换单元520主要用于对Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数；
DC分量矩阵计算单元530主要用于将宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到宏块残差数据的DC分量矩阵；
WHT变换单元540主要用于对DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数；
量化单元550主要用于对AC系数以及DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据。
优选地，残差数据获取单元可以进一步包括：
Y数据提取子单元，用于提取输入图像的Y数据；
宏块划分子单元，用于将Y数据划分为预设大小的Y宏块；
宏块预测子单元，用于根据宏块边界通过预设预测方法进行宏块预测，得到预测数据；
残差计算子单元，用于计算预测数据与Y宏块的残差值，得到Y宏块残差数据。
优选地，YUV图像Y数据压缩处理装置可以进一步包括：提示单元，用于当生成Y数据压缩数据时，向用户返回Y数据压缩完成对应的提示信息。
本实施例提供的YUV图像Y数据压缩处理装置可以实现DCT变换与WHT变换之间的并行执行，改善模块间的流水并行特性，提高WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能。
本实施例提供一种YUV图像Y数据压缩处理设备，包括：存储器以及处理器。
其中，存储器用于存储程序；
处理器用于执行程序时实现如上述YUV图像Y数据压缩处理方法的步骤，具体可参照上述实施例中对YUV图像Y数据压缩处理方法的介绍。
请参考图6，为本实施例提供的YUV图像Y数据压缩处理设备的结构示意图，该处理设备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处理器(centralprocessing units，CPU)322(例如，一个或一个以上处理器)和存储器332，一个或一个以上存储应用程序342或数据344的存储介质330(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器332和存储介质330可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质330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数据处理设备中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器322可以设置为与存储介质330通信，在处理设备301上执行存储介质330中的一系列指令操作。
具体地，YUV图像Y数据压缩处理设备可以基于OpenCL语言进行WebP图像有损压缩算法的FPGA异构加速硬件电路设计，结合FPGA高度并行、低功耗、可定制等特性，来改善服务器实现WebP图像有损压缩算法的能耗。
处理设备301还可以包括一个或一个以上电源326，一个或一个以上有线或无线网络接口350，一个或一个以上输入输出接口358，和/或，一个或一个以上操作系统341，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
上面图1所描述的YUV图像Y数据压缩处理方法中的步骤可以由YUV图像Y数据压缩处理设备的结构实现。
本实施例公开一种可读存储介质，其上存储有程序，程序被处理器执行时实现如YUV图像Y数据压缩处理方法的步骤，具体可参照上述实施例中对YUV图像Y数据压缩处理方法的介绍。
请参考图7，图7为本实施例提供的基于YUV图像的WebP有损压缩系统的结构框图；可以包括：YUV图像Y数据压缩处理装置710、图像UV数据压缩处理装置720以及编码装置730。
其中，YUV图像Y数据压缩处理装置710主要用于获取输入图像的Y宏块残差数据；对Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数；将宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到宏块残差数据的DC分量矩阵；对DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数；对AC系数以及DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据；
图像UV数据压缩处理装置720主要用于获取输入图像的UV宏块残差数据，并对UV宏块残差数据进行DCT变换，得到UV数据压缩数据，其中，进行DCT变换的过程可参照图1中对应的介绍。
编码装置730主要用于对Y数据压缩数据以及UV数据压缩数据进行算术编码，生成最终的图像压缩文件。具体工作过程请参照现有技术中的生成方法，在此不再赘述。
本实施例提供的基于YUV图像的WebP有损压缩系统中YUV图像Y数据压缩处理装置处理效率高，整体吞吐率性能好。
优选地，基于YUV图像的WebP有损压缩系统可以还包括：
检测装置，用于对图像压缩文件进行错误检测，用于在生成最终的压缩文件后进行数据是否异常、文件后缀是否正确、文件是否能正常打开等检测，以对上述过程中生成的图像压缩文件进行实质性效果检测。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的YUV图像Y数据压缩处理方法、装置、设备及一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。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，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (8)
1.一种YUV图像Y数据压缩处理方法，基于WebP图像有损压缩算法，其特征在于，包括：
获取输入图像的Y宏块残差数据；
对所述Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数；
将所述宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到所述宏块残差数据的DC分量矩阵；
对所述DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数；
对所述AC系数以及所述DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据；
其中，所述获取输入图像的Y宏块残差数据，包括：
提取所述输入图像的Y数据；
将所述Y数据划分为预设大小的Y宏块；
根据宏块边界通过预设预测方法对所述Y宏块进行宏块预测，得到预测数据；
计算所述预测数据与所述Y宏块的残差值，得到Y宏块残差数据。
2.如权利要求1所述的YUV图像Y数据压缩处理方法，其特征在于，还包括：
当生成Y数据压缩数据时，向用户返回Y数据压缩完成对应的提示信息。
3.如权利要求1所述的YUV图像Y数据压缩处理方法，其特征在于，还包括：
对计算生成的所述Y宏块残差数据、AC系数、DC分量矩阵以及DC系数进行记录，生成压缩日志信息。
4.一种YUV图像Y数据压缩处理装置，其特征在于，包括：
残差数据获取单元，用于获取输入图像的Y宏块残差数据；其中，所述残差数据获取单元包括：Y数据提取子单元，用于提取输入图像的Y数据；宏块划分子单元，用于将所述Y数据划分为预设大小的Y宏块；宏块预测子单元，用于根据宏块边界通过预设预测方法进行宏块预测，得到预测数据；残差计算子单元，用于计算所述预测数据与所述Y宏块的残差值，得到Y宏块残差数据；
DCT变换单元，用于对所述Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数；
DC分量矩阵计算单元，用于将所述宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到所述宏块残差数据的DC分量矩阵；
WHT变换单元，用于对所述DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数；
量化单元，用于对所述AC系数以及所述DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据。
5.如权利要求4所述的YUV图像Y数据压缩处理装置，其特征在于，还包括：提示单元，用于当生成Y数据压缩数据时，向用户返回Y数据压缩完成对应的提示信息。
6.一种YUV图像Y数据压缩处理设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于执行所述程序时实现如权利要求1至3任一项所述YUV图像Y数据压缩处理方法的步骤。
7.一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统，其特征在于，包括：
YUV图像Y数据压缩处理装置，用于获取输入图像的Y宏块残差数据；对所述Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数；将所述宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到所述宏块残差数据的DC分量矩阵；对所述DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数；对所述AC系数以及所述DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据；其中，所述获取输入图像的Y宏块残差数据，包括：提取所述输入图像的Y数据；将所述Y数据划分为预设大小的Y宏块；根据宏块边界通过预设预测方法对所述Y宏块进行宏块预测，得到预测数据；计算所述预测数据与所述Y宏块的残差值，得到Y宏块残差数据
图像UV数据压缩处理装置，用于获取输入图像的UV宏块残差数据，并对所述UV宏块残差数据进行DCT变换，得到UV数据压缩数据；
编码装置，用于对所述Y数据压缩数据以及UV数据压缩数据进行算术编码，生成图像压缩文件。
8.如权利要求7所述的基于YUV图像的WebP有损压缩系统，其特征在于，还包括：
检测装置，用于对所述图像压缩文件进行错误检测。
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