CN109474824A - 图像压缩方法 - Google Patents

图像压缩方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109474824A
CN109474824A CN201811475459.1A CN201811475459A CN109474824A CN 109474824 A CN109474824 A CN 109474824A CN 201811475459 A CN201811475459 A CN 201811475459A CN 109474824 A CN109474824 A CN 109474824A
Authority
CN
China
Prior art keywords
window
image
area
quantization step
target area
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
Application number
CN201811475459.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109474824B (zh
Inventor
程琳
金羽锋
周明忠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen China Star Optoelectronics Semiconductor Display Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen China Star Optoelectronics Semiconductor Display Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen China Star Optoelectronics Semiconductor Display Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen China Star Optoelectronics Semiconductor Display Technology Co Ltd
Priority to CN201811475459.1A priority Critical patent/CN109474824B/zh
Priority to PCT/CN2019/075630 priority patent/WO2020113827A1/zh
Publication of CN109474824A publication Critical patent/CN109474824A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109474824B publication Critical patent/CN109474824B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124Quantisation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

本发明提供一种图像压缩方法。该图像压缩方法通过采用多个窗口不重叠遍历该分割图像,计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比,根据自适应模型得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长,再根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化得到量化图像,采用编码算法对量化图像进行压缩,从而可以对包含重要信息的目标区域较多的窗口采用较小的量化步长进行压缩,而包含其他次要信息较多的窗口可以尽可能采用较高的量化步长进行压缩,从而增大压缩比,且不影响原始图像中的重要信息,进而减弱存储和信道传输的压力,降低计算机处理能力的要求,减少对内存空间的占用,降低成本。

Description

图像压缩方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种图像压缩方法。
背景技术
数据压缩是用于减小数据大小的一种较为成熟的技术。其应用于保存在计算机系统的存储器子系统中的数据以,增加存储能力。当数据在计算机系统内的不同子系统之间传输时,或者通常当在包括通信网络的数据通信系统中的两个点之间进行所述传输时,数据压缩也被使用。
数据压缩需要两个基本的操作:1、压缩(也称为编码),压缩是将未压缩的数据作为输入,并通过用相应的码字(在文献中也称为编码、字码或代码)替换数据值来将未压缩的数据转换为经压缩的数据:2、解压缩(也称为解码),解压缩是将经压缩的数据作为输入并通过用相应的数据值替换码字来将该经压缩的数据转换为未压缩的。数据压缩可以是无损式的或者有损式的,这取决于是否解压缩后的实际数据值与压缩前的原始数据值完全相同(无损式),或者取决于是否解压缩后的数据值不同于原始数据值且原始值无法取得(有损式)。可以用软件、或硬件、或软件和硬件的组合来实施压缩和解压缩,以实现相应的方法、设备和系统。
目前在医院每天产生的医学图像及附属信息可以从技术几十Mb到几十Gb,其中90%以上都是图像数据,如此巨大的数据量使得存储空间的管理、图像存储速度和数据可靠性成为重点考虑的问题,因此对医学图像进行压缩处理是解决存储空间问题的一个重要方法。现有技术中的医学图像压缩算法为保证诊断信息的正确性,通常采用无损压缩算法,无损压缩算法对计算机的存储和处理能力以及当前通信信道的传输能力造成压力,单纯靠增加存储器容量,提高信道带宽以及计算机的处理速度来解决问题不现实,需要对图像进行压缩,而分辨率更高的图像,其数据量会更大。例如一幅256*256分辨率的24位真彩色图像的数据量为200kb,一个患者一次检查数据量约20M,一天的患者为100人,一个医院一天数据量为2G,一年数据量在700G以上:如此巨大数据量的医学图像占用大量系统存储资源,对计算机处理能力要求较高,在通信信道上传输能力压力很大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种图像压缩方法,可以不影响原始图像中的重要信息,且减弱存储和信道传输的压力,降低计算机处理能力的要求。
为实现上述目的,本发明提供了一种图像压缩方法,包括如下步骤:
步骤S1、将原始图像进行图像分割,得到分割图像;
步骤S2、采用多个窗口不重叠遍历该分割图像,计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比;
步骤S3、根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长;
步骤S4、根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化,得到量化图像,采用编码算法对量化图像进行压缩。
所述多个窗口的大小均相同。
每一窗口的形状为正方形。
所述原始图像为医学图像。
所述步骤S1中采用Otsu算法对原始图像进行图像分割。
所述分割图像为黑白图像。
所述目标区域为黑白图像中的白色区域。
所述自适应模型公式为:其中,Qstep为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长,为标准差,x为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比,A为量化步长幅值,e为自然常数。
每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比为0-100%。
所述标准差为3,所述量化步长幅值为9。
本发明的有益效果:本发明的图像压缩方法通过采用多个窗口不重叠遍历该分割图像,计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比,根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长,再根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化,得到量化图像,采用编码算法对量化图像进行压缩,从而可以对包含重要信息的目标区域较多的窗口采用较小的量化步长进行压缩,而包含其他次要信息较多的窗口可以尽可能采用较高的量化步长进行压缩,从而增大压缩比,且不影响原始图像中的重要信息,进而减弱存储和信道传输的压力,降低计算机处理能力的要求,减少对内存空间的占用,节省系统的硬件资源,降低成本。
附图说明
为了能更进一步了解本发明的特征以及技术内容,请参阅以下有关本发明的详细说明与附图,然而附图仅提供参考与说明用,并非用来对本发明加以限制。
附图中,
图1为本发明的图像压缩方法的流程图;
图2为本发明的图像压缩方法的逻辑图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及其效果,以下结合本发明的优选实施例及其附图进行详细描述。
请参阅图1,本发明提供一种图像压缩方法,包括如下步骤:
步骤S1、将原始图像进行图像分割,得到分割图像;
步骤S2、采用多个窗口不重叠遍历该分割图像,计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比;
步骤S3、根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长;
步骤S4、根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化,得到量化图像,采用编码算法对量化图像进行压缩。
需要说明的是,请参阅图2,本发明通过采用多个窗口不重叠遍历该分割图像,计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比,根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长,再根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化,得到量化图像,采用编码算法对量化图像进行压缩,从而可以对包含重要信息的目标区域较多的窗口采用较小的量化步长进行压缩,而包含其他次要信息较多的窗口可以尽可能采用较高的量化步长进行压缩,从而增大压缩比,且不影响原始图像中的重要信息,进而减弱存储和信道传输的压力,降低计算机处理能力的要求,减少对内存空间的占用,节省系统的硬件资源,降低成本。
具体的,所述多个窗口的大小均相同。
进一步的,每一窗口的大小为N*N,即每一窗口的形状为正方形。
具体的,所述原始图像为医学图像。
具体的,所述步骤S1中采用Otsu算法对原始图像进行图像分割。
进一步的,所述分割图像为黑白图像。
具体的,所述目标区域为黑白图像中的白色区域,即白色区域为医学图像中重要的诊断信息部分。
具体的,所述自适应模型公式为:其中,Qstep为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长,σ为标准差,x为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比,A为量化步长幅值,e为自然常数。
进一步的,每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比为0-100%,即0≤x≤1。
具体的,标准差和量化步长幅值可以根据图像类型以及图像压缩率的不同而设置不同的值,本发明将标准差优选设置为3,将量化步长幅值优选设置为9。
综上所述,本发明的图像压缩方法通过采用多个窗口不重叠遍历该分割图像,计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比,根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长,再根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化,得到量化图像,采用编码算法对量化图像进行压缩,从而可以对包含重要信息的目标区域较多的窗口采用较小的量化步长进行压缩,而包含其他次要信息较多的窗口可以尽可能采用较高的量化步长进行压缩,从而增大压缩比,且不影响原始图像中的重要信息,进而减弱存储和信道传输的压力,降低计算机处理能力的要求,减少对内存空间的占用,节省系统的硬件资源,降低成本。
以上所述,对于本领域的普通技术人员来说,可以根据本发明的技术方案和技术构思作出其他各种相应的改变和变形,而所有这些改变和变形都应属于本发明权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种图像压缩方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1、将原始图像进行图像分割,得到分割图像;
步骤S2、采用多个窗口不重叠遍历该分割图像,计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比;
步骤S3、根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长;
步骤S4、根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化,得到量化图像,采用编码算法对量化图像进行压缩。
2.如权利要求1所述的图像压缩方法,其特征在于,所述多个窗口的大小均相同。
3.如权利要求2所述的图像压缩方法,其特征在于,每一窗口的形状为正方形。
4.如权利要求1所述的图像压缩方法,其特征在于,所述原始图像为医学图像。
5.如权利要求1所述的图像压缩方法,其特征在于,所述步骤S1中采用Otsu算法对原始图像进行图像分割。
6.如权利要求1所述的图像压缩方法,其特征在于,所述分割图像为黑白图像。
7.如权利要求6所述的图像压缩方法,其特征在于,所述目标区域为黑白图像中的白色区域。
8.如权利要求1所述的图像压缩方法,其特征在于,所述自适应模型公式为:其中,Qstep为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长,σ为标准差,x为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比,A为量化步长幅值,e为自然常数。
9.如权利要求8所述的图像压缩方法,其特征在于,每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比为0-100%。
10.如权利要求8所述的图像压缩方法,其特征在于,所述标准差为3,所述量化步长幅值为9。
CN201811475459.1A 2018-12-04 2018-12-04 图像压缩方法 Active CN109474824B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811475459.1A CN109474824B (zh) 2018-12-04 2018-12-04 图像压缩方法
PCT/CN2019/075630 WO2020113827A1 (zh) 2018-12-04 2019-02-21 图像压缩方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811475459.1A CN109474824B (zh) 2018-12-04 2018-12-04 图像压缩方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109474824A true CN109474824A (zh) 2019-03-15
CN109474824B CN109474824B (zh) 2020-04-10

Family

ID=65675563

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811475459.1A Active CN109474824B (zh) 2018-12-04 2018-12-04 图像压缩方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN109474824B (zh)
WO (1) WO2020113827A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110287993A (zh) * 2019-05-22 2019-09-27 广东精点数据科技股份有限公司 一种基于图像特征细化的数据预处理方法及系统
WO2020113827A1 (zh) * 2018-12-04 2020-06-11 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 图像压缩方法
CN113489644A (zh) * 2021-06-25 2021-10-08 南京诺源医疗器械有限公司 一种医疗光学成像系统用数据信息传输方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101494785A (zh) * 2008-12-19 2009-07-29 无锡亿普得科技有限公司 一种h.264感兴趣区域编码的方法
JP2011135269A (ja) * 2009-12-24 2011-07-07 Fujitsu Semiconductor Ltd 量子化制御回路、量子化パラメータ変更方法、及び符号化回路
CN103002280A (zh) * 2012-10-08 2013-03-27 中国矿业大学 基于hvs&roi的分布式编解码方法及系统
GB2503766A (en) * 2012-04-05 2014-01-08 British Broadcasting Corp Video coding and decoding comprising intensity dependent quantisation dependent on a IDQ profile
JP2014212374A (ja) * 2013-04-17 2014-11-13 学校法人 埼玉医科大学 画像符号化装置、画像符号化方法、画像符号化プログラムおよび記録媒体
CN104270638A (zh) * 2014-07-29 2015-01-07 武汉飞脉科技有限责任公司 一种ct影像感兴趣区域压缩与质量评估方法
CN105407352A (zh) * 2015-11-23 2016-03-16 小米科技有限责任公司 图像压缩方法、装置及服务器
CN107770525A (zh) * 2016-08-15 2018-03-06 华为技术有限公司 一种图像编码的方法及装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5176228B2 (ja) * 2008-03-04 2013-04-03 株式会社メガチップス エンコーダ
CN101330631A (zh) * 2008-07-18 2008-12-24 浙江大学 一种立体电视系统中深度图像的编码方法
CN101867799B (zh) * 2009-04-17 2011-11-16 北京大学 一种视频帧处理方法和视频编码器
JP5295089B2 (ja) * 2009-12-16 2013-09-18 キヤノン株式会社 画像符号化装置
CN109474824B (zh) * 2018-12-04 2020-04-10 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 图像压缩方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101494785A (zh) * 2008-12-19 2009-07-29 无锡亿普得科技有限公司 一种h.264感兴趣区域编码的方法
JP2011135269A (ja) * 2009-12-24 2011-07-07 Fujitsu Semiconductor Ltd 量子化制御回路、量子化パラメータ変更方法、及び符号化回路
GB2503766A (en) * 2012-04-05 2014-01-08 British Broadcasting Corp Video coding and decoding comprising intensity dependent quantisation dependent on a IDQ profile
CN103002280A (zh) * 2012-10-08 2013-03-27 中国矿业大学 基于hvs&roi的分布式编解码方法及系统
JP2014212374A (ja) * 2013-04-17 2014-11-13 学校法人 埼玉医科大学 画像符号化装置、画像符号化方法、画像符号化プログラムおよび記録媒体
CN104270638A (zh) * 2014-07-29 2015-01-07 武汉飞脉科技有限责任公司 一种ct影像感兴趣区域压缩与质量评估方法
CN105407352A (zh) * 2015-11-23 2016-03-16 小米科技有限责任公司 图像压缩方法、装置及服务器
CN107770525A (zh) * 2016-08-15 2018-03-06 华为技术有限公司 一种图像编码的方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PASI FRÄNTI: "A fast and efficient compression method for binary images", 《SIGNAL PROCESSING:IMAGE COMMUNICATION》 *
周成兵 等: "基于ROI的医学图像无损压缩", 《计算机工程与设计》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020113827A1 (zh) * 2018-12-04 2020-06-11 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 图像压缩方法
CN110287993A (zh) * 2019-05-22 2019-09-27 广东精点数据科技股份有限公司 一种基于图像特征细化的数据预处理方法及系统
CN113489644A (zh) * 2021-06-25 2021-10-08 南京诺源医疗器械有限公司 一种医疗光学成像系统用数据信息传输方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020113827A1 (zh) 2020-06-11
CN109474824B (zh) 2020-04-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yuan et al. Research on image compression technology based on Huffman coding
CN109474824A (zh) 图像压缩方法
CN104702962A (zh) 帧内编解码方法、编码器和解码器
CN107493405A (zh) 基于编码压缩的加密图像可逆信息隐藏方法
CN102821275B (zh) 数据压缩方法及装置、数据解压缩方法及装置
US10154288B2 (en) Apparatus and method to improve image or video quality or encoding performance by enhancing discrete cosine transform coefficients
US11863799B2 (en) Image encoding method and apparatus, image decoding method and apparatus, and chip
CN111131828B (zh) 一种图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质
Fu et al. Improved hybrid layered image compression using deep learning and traditional codecs
CN103402091A (zh) 云桌面图像分类与编码方法
CN109324778A (zh) 补偿表压缩方法
US10248666B2 (en) Creation of hierarchical dictionary
CN112565793B (zh) 一种基于预测差值分类熵编码的图像无损压缩方法
WO2024061316A1 (zh) 数据压缩的方法、数据解压缩的方法和相关设备
CN101657973A (zh) 具有采用位精度进行编码和解码的程序的记录介质及其装置
CN106331719A (zh) 一种基于k‑l变换误差空间拆分的图像数据压缩方法
CN105744157A (zh) 一种图像像素采样值转换、采样值处理方法及装置
CN104869426A (zh) 在低压缩码率下降低图像方块效应的jpeg编码方法
CN106101711B (zh) 一种快速实时视频编解码压缩算法
CN110855990B (zh) 图像编码、解码方法、计算机设备和图像处理系统
CN104113394B (zh) 通信调制信号的压缩及解压方法
Thepade et al. New clustering algorithm for Vector Quantization using Haar sequence
Naaz et al. Implementation of hybrid algorithm for image compression and decompression
CN113554719A (zh) 一种图像编码方法、解码方法、存储介质及终端设备
CN109495757A (zh) 带宽压缩量化及反量化方法

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