CN109474824B - 图像压缩方法 - Google Patents

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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：
Figure GDA0002363157990000021
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：
Figure GDA0002363157990000041
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：
Figure FDA0002363157980000011
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。
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