CN110235176B - 图像的处理方法及装置、数据传输方法及装置、存储介质 - Google Patents

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Abstract

一种图像的处理方法、数据传输方法、图像的处理装置、数据传输装置和存储介质。该图像为二值化图像,二值化图像包括多个像素,多个像素中具有第一值的像素为第一像素,具有第二值的像素为第二像素,该图像的处理方法包括:对图像进行分割以确定图像的N个仅包括第一像素的矩形区域;分别获取N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,由此得到将图像压缩后的压缩数据;N为大于等于1的整数。该图像的处理方法可以提高图像的压缩率,在压缩的数据用于数据传输时,可以减少传输数据的数量,从而可以至少部分地解决电子墨水屏在应用NFC等低速通信技术时产生的耗时时间长等问题。

Description

图像的处理方法及装置、数据传输方法及装置、存储介质
技术领域
本公开的实施例涉及一种图像的处理方法、数据传输方法、图像的处理装置、数据传输装置及存储介质。
背景技术
图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的图像的像素矩阵的技术,也称图像编码。从数学的观点来看,这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合。
数据传输(Data Transmission)就是依照适当的规程,经过一条或多条链路,在数据源和数据宿之间传送数据的过程,例如,可以传输经过上述图像压缩后的图像数据。数据传输分为并行传输、串行传输、异步传输、同步传输、单工传输等。
发明内容
本公开至少一实施例提供一种图像的处理方法,所述图像为二值化图像,所述二值化图像包括多个像素,所述多个像素中具有第一值的像素为第一像素,具有第二值的像素为第二像素;所述图像的处理方法包括:对所述图像进行分割以确定所述图像的N个仅包括所述第一像素的矩形区域;分别获取所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,由此得到将所述图像压缩后的压缩数据;N为大于等于1的整数。
例如,在本公开至少一实施例提供的图像的处理方法中,所述第一像素包括第三像素,所述第三像素为未确定矩形区域的第一像素;对所述图像进行分割以确定所述图像的N个仅包括所述第一像素的矩形区域,包括:在所述分割的过程中,每次确定的矩形区域为包括所述第三像素的最大矩形区域。
例如,在本公开至少一实施例提供的图像的处理方法中,所述第一像素还包括第四像素,所述第四像素为已经确定矩形区域的第一像素;对所述图像进行分割以确定所述图像的N个仅包括所述第一像素的矩形区域中的第n个矩形区域,包括:在所述图像中搜索所述第三像素,以搜索到的第一个第三像素为起点沿第一扫描方向进行第一扫描,直至遇到所述第二像素、所述第四像素或图像边界,由此得到中间块区域;基于所述中间块区域,沿不同于所述第一扫描方向的第二扫描方向进行第二扫描,扩展所述中间块区域,直至遇到所述第二像素、所述第四像素或所述图像边界,以获得所述图像的第n个矩形区域;n为大于等于1小于等于N的整数。
例如,在本公开至少一实施例提供的图像的处理方法中,所述第一扫描方向为像素阵列的行方向和列方向之一,对应地,所述第二扫描方向为所述像素阵列的行方向和列方向中另一个。
例如,在本公开至少一实施例提供的图像的处理方法中,所述第一扫描所产生的扫描区域为以所述第一个第三像素为顶点的正方形区域,所述第一扫描方向为在所述正方形区域中以所述第一个第三像素为起点的对角线方向,所述第二扫描方向为所述像素阵列的行方向或列方向。
例如,在本公开至少一实施例提供的图像的处理方法中,所述正方形区域被扩展直至任一边遇到所述第二像素、所述第四像素或所述图像边界,以确定所述中间块区域。
例如,在本公开至少一实施例提供的图像的处理方法中,所述第二扫描为点扫描方式或线段扫描方式。
例如,本公开至少一实施例提供的图像的处理方法,还包括:以搜索到的所述第一个第三像素为起点沿第一扫描方向进行第一扫描,当遇到所述第二像素和/或所述第四像素时,确定方向判断区域,其中,所述方向判断区域是通过将所述中间块区域沿所述对角线方向扩展一行和一列像素所获得的扫描区域;判断所述方向判断区域在所述扩展的一行上的第二像素和/或第四像素的数量,是否大于、小于或等于所述方向判断区域在所述扩展的一列上的第二像素和/或第四像素的数量,如果大于,则所述第二扫描方向为所述行方向;如果小于,则所述第二扫描方向为所述列方向;如果等于,则所述第二扫描方向为所述行方向或所述列方向,或停止扫描。
例如,本公开至少一实施例提供的图像的处理方法,还包括:在确定所述第n个矩形区域后,以所述二值化图像的原点或所述第n个矩形区域的第一个第一像素为起点逐行或逐列扫描所述图像,以确定下一个第三像素,由此确定所述N个矩形区域中的第n+1个矩形区域。
本公开至少一实施例还提供一种数据传输方法,包括:根据本公开任一实施例提供的图像的处理方法确定所述图像的N个矩形区域以及所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标;将所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输;N为大于等于1的整数。
例如,在本公开至少一实施例提供的数据传输方法中,将所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输,包括:分别获取所述N个矩形区域的类型;根据所述N个矩形区域的类型,分别对各个类型的矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输。
例如,在本公开至少一实施例提供的数据传输方法中,所述N个矩形区域的类型包括单点块格式、宽度为1个像素的条形格式、方阵格式和宽度为k个像素的条形格式;k为大于1的整数。
例如,在本公开至少一实施例提供的数据传输方法中,所述终止坐标表示为扫描方向和长度;所述长度为起始坐标和终止坐标在行方向和/或列方向上的差值。
例如,在本公开至少一实施例提供的数据传输方法中,将所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输,包括:将所述起始坐标和所述终止坐标压缩为字节并进行传输。
例如,本公开至少一实施例提供的数据传输方法,还包括:接收彩色图像;对所述彩色图像进行灰度处理得到灰度图像和将所述灰度图像二值化处理以获得所述二值化图像。
例如,本公开至少一实施例提供的数据传输方法,还包括:接收端接收组帧传输的所述图像的N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,并对接收的组帧传输的所述图像的N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行解压缩以恢复分割之前的图像。
本公开至少一实施例还提供一种图像的处理装置,所述图像为二值化图像,所述二值化图像包括多个像素,其中,具有第一值的像素为第一像素,具有第二值的像素为第二像素,所述图像的处理装置包括:分割单元和压缩上单元。分割单元配置为对所述图像进行分割以确定所述图像的N个仅包括所述第一像素的矩形区域;压缩单元配置为分别获取所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,由此得到将所述图像压缩后的压缩数据;N为大于等于1的整数。
本公开至少一实施例还提供一种图像的处理装置,包括:处理器;存储器,存储有一个或多个计算机程序模块;所述一个或多个计算机程序模块被配置为由所述处理器执行,所述一个或多个计算机程序模块包括用于执行实现本公开任一实施例提供的图像的处理方法的指令。
本公开至少一实施例还提供一种数据传输装置,包括本公开任一实施例提供的图像的处理装置以及传输单元;所述传输单元配置为将所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输。
本公开至少一实施例还提供一种存储介质,非暂时性地存储计算机可读指令,当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时可以执行根据本公开任一实施例提供的图像的处理方法或本公开任一实施例提供的数据传输方法的指令。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对实施例的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例,而非对本公开的限制。
图1A为本公开至少一实施例提供的一种图像的处理方法的流程图;
图1B为一种灰度图像的示意图;
图1C为对图1B所示的灰度图像进行二值化处理后得到的二值化图像的示意图;
图1D为对图1B中所示的二值化图像进行分割后得到的分割图像的示意图;
图2A为本公开至少一实施例提供一种分割图像示例的示意图;
图2B为本公开至少一实施例提供另一种分割图像示例的示意图;
图2C为本公开至少一实施例提供又一种分割图像示例的示意图;
图3为本公开至少一实施例提供的一种分割方法的流程图;
图4为本公开至少一实施例提供的一种第二扫描方向的确定方法的流程图;
图5为本公开至少一实施例提供的一种图像的处理方法的系统流程图;
图6为本公开至少一实施例提供的一种数据传输方法的示意图;
图7为本公开至少一实施例提供的一种组帧传输方法的流程图;
图8为本公开至少一实施例提供的另一种数据传输方法的流程图;
图9为本公开至少一实施例提供的一种数据传输方法的系统流程图;
图10为本公开至少一实施例提供的一种图像的处理装置的示意框图;
图11为本公开至少一实施例提供的另一种图像的处理装置的示意框图;
图12为本公开至少一实施例提供的一种数据传输装置的示意框图;以及
图13为本公开至少一实施例提供的一种存储介质的示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本公开实施例的附图,对本公开实施例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公开的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例,本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本公开保护的范围。
除非另外定义,本公开使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性,而只是用来区分不同的组成部分。同样,“一个”、“一”或者“该”等类似词语也不表示数量限制,而是表示存在至少一个。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同,而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包括电性的连接,不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系,当被描述对象的绝对位置改变后,则该相对位置关系也可能相应地改变。
下面通过一些具体的实施例对本公开进行说明。为了保持本公开实施例的以下说明清楚且简明,可省略已知功能和已知部件的详细说明。当本公开实施例的任一部件在一个以上的附图中出现时,该部件在每个附图中由相同或类似的参考标号表示。
目前,电子墨水屏主要以显示文字、数字或字母为主。电子墨水屏的显示技术主要包括两种:
1、在驱动电路中增加字库模块,从字库模块中提取要显示的字模;
2、在驱动程序中预置要显示的字模,需要时提取出来显示。
例如,以十六进制表示的字模为例进行说明,0可以表示为11111100,即字模值为0xFC,7可以表示为11100000,即字模值为0xE0。
对于第一种显示技术,驱动电路中所能存储的文字大小或字体类型的数量有限,对于不同尺寸的电子墨水屏可能需要实时对字库芯片进行更换,因此,会增加应用复杂度和电子墨水屏的硬件成本。
对于第二种显示技术,由于需要在驱动程序中预置需要显示的字模,仅根据特定应用场景进行预置,无法适用应用场景变化较大的场合。
为了克服上述技术问题,电子墨水屏可以以图像的方式来显示需要显示的文字、数字、字母或图片等内容,即将电脑端生成的图像数据直接传输至电子墨水屏进行显示,从而可以避免以存储字模的方式显示相应的文字内容。
然而,电子墨水屏在以图像方式进行显示时,需要传输大量的图像数据。例如,在一种示例中,电子墨水屏的图像传输过程包括将原始图像进行灰度处理,再进行二值化处理,然后将二值化图像按其包括的每个像素占1比特(bit)的方式进行组帧传输。例如,对于分辨率为512x512的图像,共包括262144个像素,则传输数据的数量为32768字节(1字节=8bit)。然而,如此庞大的传输数据在如NFC(Near Field Communication,近距离无线通信)、Lora(Long Rang,超长距离无线通信技术)等低速无线通信方式下传输时,耗费的时间较长,严重地影响了显示质量,不利于产品推广和应用。因此,发明人注意到,如何对图像进行压缩以提高数据传输的速率是显示领域亟需解决的问题。
本公开至少一实施例提供了一种图像的处理方法。该图像为二值化图像,二值化图像包括多个像素,该多个像素中具有第一值的像素为第一像素,具有第二值的像素为第二像素。该图像的处理方法包括:对图像进行分割以确定图像的N个仅包括第一像素的矩形区域;分别获取N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,由此得到将图像压缩后的压缩数据;N为大于等于1的整数。
本公开至少一实施例还提供一种对应于上述图像的处理方法的数据传输方法、图像的处理装置、数据传输装置和存储介质。
本公开上述实施例提供的图像的处理方法,可以将二值化图像进行分割并且例如用于组帧传输,提高了图像的压缩率,并且在压缩的数据用于数据传输时,减小了传输数据的数量,从而解决了电子墨水屏在应用NFC等低速通信技术时产生的耗时时间长等问题,降低了电子墨水屏的功耗。
下面结合附图对本公开的实施例及其示例进行详细说明。
图1A为本公开至少一实施例提供的一种图像的处理方法的流程图。例如,该图像的处理方法可以用于电子墨水屏等,当然,也可以用于其他类型的显示装置(例如,液晶显示装置、有机发光显示装置、量子点发光显示装置等),本公开的实施例对此不作限制。该图像的处理方法可以以软件的方式实现,由显示面板中的处理器加载并执行,例如由电子墨水屏中的中央处理器(Central Processing Unit,CPU)加载并执行;或,至少部分以软件、硬件、固件或其任意组合的方式实现,可以提高图像的压缩率,并且在例如用于组帧传输的情况下,减小了传输数据的数量,解决了电子墨水屏在应用NFC等低速通信技术时产生的耗时时间长等问题,降低了电子墨水屏的功耗。
下面,参考图1A对本公开至少一实施例提供的图像的处理方法进行说明。如图1A所示,该图像的处理方法包括步骤S110至步骤S120,下面对该图像的处理方法的步骤S110至步骤S120以及它们各自的示例性实现方式分别进行介绍。
步骤S110:对图像进行分割以确定图像的N个仅包括第一像素的矩形区域。
步骤S120:分别获取N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,由此得到将图像压缩后的压缩数据。
这里,N为大于等于1的整数。
例如,在本公开的实施例中,该图像为二值化图像(如图1C所示)。例如,该二值化图像是通过对彩色图像进行灰度处理得到灰度图像(如图1B所示)和将灰度图像二值化处理获得的。例如,该灰度处理和二值化处理可以采用本领域内的常规处理方法实现,在此不再赘述。
例如,该二值化图像包括多个像素。例如,该多个像素中具有第一值(例如,1)的像素为第一像素,具有第二值(例如,0)的像素为第二像素。例如,在图2A-图2C所示的示例中,第一像素表示显示为黑色的像素,第二像素表示显示为白色的像素。
对于步骤S110,例如,如图1D所示,对图1C所示的二值化图像进行分割后的图像包括N个仅包括第一像素(例如,图1C中显示为黑色的像素)的矩形区域。
更具体地,例如,在图2A所示的示例中,当显示的图像(例如字模)为数字4时,可以将数字4分割为3个仅包括第一像素(例如,图2A中的黑块)的矩形区域(例如,即区域①、区域②和区域③);例如,在图2B所示的示例中,当显示的图像为方块时,该方块就是1个仅包括第一像素(例如,图2B中的黑块)矩形区域,所以该方块被分割后仅包括1个矩形区域(例如,矩形区域①);例如,在图2C所示的示例中,当显示的图像为一个空心的矩形框时,可以将该矩形框分割为4个仅包括第一像素(例如,图2C中的黑块)的矩形区域(例如,即区域①、区域②、区域③和区域④)。需要注意的是,对图2A-图2C中各个图像的分割方法仅是示例性的,可以视具体情况而定,因此其具体划分的矩形区域的范围和数量不限于此,本公开的实施例对此不作限制。
例如,在图2A-图2C所示的示例中,为了表述清楚、简洁,以图像的分辨率为7*7为例进行介绍,但本公开的实施例对此不作限制。例如,在图2A-图2C所示的图像中,一个黑块代表图像的一个像素,即代表一个第一像素,一个白块代表图像的一个第二像素,以下实施例与此相同,不再赘述。
例如,在对图像进行分割的过程中,每次确定的矩形区域为包括未确定矩形区域的第一像素的最大矩形区域。例如,为了表述方便、简洁,将未确定矩形区域的第一像素记作第三像素,以下实施例与此相同,不再赘述。需要注意的是,该最大矩形区域的大小可视具体情况而定,例如,与对第三像素的扫描方向有关,本公开的实施例对此不作限制。
例如,一些常规的分割方法通常是确定多个比较精细的小区域,而并不是将包括第三像素的相对较大的区域划分出来。而且这些小区域中不包括全部的第一像素,只要可以满足人眼不能察觉的失真即可。例如,还可以对分割之后的各个小区域进行平滑滤波以及哈夫曼编码等以传输该各个区域的数据。因此,常规的分割方法和传输方法需要传输的数据量很多。
然而,本公开的至少一实施例中的图像的处理方法划分的矩形区域均为包括第三像素的最大矩形区域。例如,该最大矩形区域是指从确定的第一个第三像素为起始点所确定的最大矩形区域,可以不包括全部的第一像素(例如,不包括已经确定矩形区域的第一像素),但包括全部的第三像素(即,未确定矩形区域的第一像素),从而可以使得各个矩形区域在互不重叠的情况下最大,从而可以进一步实现在进行数据传输时减少数据传输数量和避免数据的重复传输,提高了图像的压缩率。
需要注意的是,具体的示例性分割方法在下面进行详细地介绍,在此不再赘述。
例如,可以提供用于确定图像的N个仅包括第一像素的矩形区域的分割单元,并通过该分割单元对图像进行分割以确定图像的N个仅包括第一像素的矩形区域;例如,可以通过中央处理单元(CPU)、图像处理器(GPU)、张量处理器(TPU)、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元以及相应计算机指令来实现该分割单元。例如,该处理单元可以为通用处理器或专用处理器,可以是基于X86或ARM架构的处理器等。
对于步骤S120,基于步骤S110确定图像的N个仅包括所述第一像素的矩形区域后,可以获取该N个矩形区域的起始坐标和终止坐标。
例如,以图像或像素阵列的顶点作为原点,且基于该图像的分辨率(7*7)构建如图2A-图2C所示的7*7的像素矩阵,即图像中的每个像素表示一个坐标。
例如,在图2A所示的示例中,第一矩形区域①的坐标可以表示为:起始坐标(2,1),终止坐标(2,3);第二矩形区域②的坐标可以表示为:起始坐标(4,1),终止坐标(4,5);第三矩形区域③的坐标可以表示为:起始坐标(3,3),终止坐标(3,3)。
例如,在图2B所示的示例中,第一矩形区域①的坐标可以表示为:起始坐标(2,1),终止坐标(4,5)。
例如,在图2C所示的示例中,第一矩形区域①的坐标可以表示为:起始坐标(1,1),终止坐标(1,5);第二矩形区域②的坐标可以表示为:起始坐标(2,1),终止坐标(4,1);第三矩形区域③的坐标可以表示为:起始坐标(4,2),终止坐标(4,5);第四矩形区域④的坐标可以表示为:起始坐标(2,5),终止坐标(3,5)。
例如,可以提供用于获取N个矩形区域的起始坐标和终止坐标的压缩单元,并通过该压缩单元获取N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,由此得到将图像压缩后的压缩数据;例如,可以通过中央处理单元(CPU)、图像处理器(GPU)、张量处理器(TPU)、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元以及相应计算机指令来实现该压缩单元。
在本公开至少一实施例中,由于该矩形区域可以仅通过起始坐标和终止坐标两个坐标进行表示,在后续传输过程中仅需要传输其起始坐标和终止坐标即可,而不需要传输图像中的每一个像素,从而在压缩的数据用于数据传输时,极大地减小了的传输数据的数量,因此,将图像中的第一像素分割为多个矩形区域并通过起始坐标和终止坐标的形式表示,可以有利于提高图像的压缩率,在压缩的数据用于数据传输时,可以进一步提高传输速率。
图3为本公开至少一实施例提供的一种分割方法的流程图。也就是说,图3为图1A所示的步骤S110的一个示例的流程图。例如,在图3所示的示例中,该分割方法包括步骤S111至步骤S113。下面,参考图3以获取第n(n为大于等于1小于等于N的整数)个矩形区域为例,对本公开实施例提供的图像的处理方法进行说明。
步骤S111:在图像中搜索第三像素。
例如,当n等于1时,即确定图像的第一个矩形区域时,可以从图像的原点开始,逐行或逐列对图像的像素进行扫描,以搜索图像中的第一像素。在搜索到任一第一像素时,执行步骤S112。
例如,当n大于1时,即当前已经确定出至少一个矩形区域时,待确定的矩形区域需要从未确定矩形区域的第一像素(即第三像素)中确定,从而可以保证各个矩形区域不重叠,减少了矩形区域的数量,提高了图像的压缩率。
例如,可以从图像的原点开始,逐行或逐列对图像的像素进行扫描,以搜索图像中的第三像素。在搜索到任一第三像素时,执行步骤S112。
步骤S112:以搜索到的第一个第三像素为起点沿第一扫描方向进行第一扫描,直至遇到第二像素、第四像素或图像边界,由此得到中间块区域。
例如,为了表述方便、简洁,将已经确定矩形区域的第一像素记作第四像素,以下实施例与此相同,不再赘述。
这里,该中间块区域是仅包括第一像素的矩形区域。
步骤S113:基于中间块区域,沿不同于第一扫描方向的第二扫描方向进行第二扫描,扩展中间块区域,直至遇到第二像素、第四像素或图像边界,以获得图像的第n个矩形区域。
对于步骤S112和步骤S113,例如,在一些示例中,第一扫描方向为像素阵列的行方向(如图2A-图2C所示的x轴方向)和列方向(如图2A-图2C所示的y轴方向)之一,对应地,第二扫描方向为像素阵列的行方向和列方向中另一个。例如,当第一扫描方向为行方向时,第二扫描方向为列方向;或者,当第一扫描方向为列方向时,第二扫描方向为行方向,本公开的实施例对此不作限制。
例如,在该示例中,以搜索到的第一个第三像素为起点沿行方向或列方向进行第一扫描,直至遇到第二像素、第四像素或图像边界为止,此时获得的仅包括第一像素的区域为中间块区域;然后,相应地执行沿列方向或行方向进行第二扫描,以扩展中间块区域,直至遇到第二像素、第四像素或图像边界,以获得图像的第n个矩形区域。
例如,在一个示例中,以图2B所示的示例为例对第n个矩形区域(例如,图2B所示的第1个矩形区域①)的确定方法进行介绍。需要注意的是,下面以第一扫描方向为行方向,第二扫描方向为列方向为例进行介绍,本公开的实施例对此不作限制。
例如,在图2B所示的示例中,从坐标(0,0)处开始沿x轴进行搜索,搜索到第一个第三像素,即黑色像素(2,1),时开始分割流程。例如,以(2,1)为起点沿x轴(行方向,第一扫描方向)以点扫描的方式进行搜索(即第一扫描),直至遇到第二像素(即白色像素(5,1))为止,此时得到中间块区域。该中间块区域的起始坐标为(2,1),终止坐标为(4,1)。例如,确定中间块区域后,转而向y轴方向(列方向,第二扫描方向)以线段扫描的方式继续搜索,直至遇到第二像素(即白色像素(2,6)-(4,6))为止,从而确定了第n个矩形区域。例如,该第n个矩形区域的起始坐标为(2,1),终止坐标为(4,5)。需要注意的是,在该示例中,也可以取第一扫描方向为y轴,第二扫描方向为x轴,本公开的实施例对此不作限制。
例如,在另一个示例中,以图2C所示的示例为例对第n个矩形区域(例如,第2个矩形区域②)的确定方法进行介绍。
例如,在确定第n个矩形区域后,以二值化图像的原点或第n个矩形区域的第一个第一像素为起点逐行或逐列扫描图像,以确定下一个第三像素,由此确定N个矩形区域中的第n+1个矩形区域。也即,当n大于1时,在确定了第n-1个矩形区域后,以二值化图像的原点或第n-1个矩形区域的第一个第一像素为起点逐行或逐列扫描图像,以确定下一个第三像素,由此确定N个矩形区域中的第n个矩形区域。需要注意的是,以下实施例与此相同,不再赘述。
例如,第n个矩形区域的第一个第一像素为在确定第n个矩形区域时扫描到的第一个第三像素。
例如,如图2C所示,由于在扫描第1个矩形区域①时,已经从二值化图像的原点(0,0)逐行扫描至此,因此,在确定第二个矩形区域②(第n个矩形区域)时,可以直接以第1个矩形区域①(第n-1个矩形区域)的第一个第一像素(1,1)为起点进行扫描,以避免漏掉图像中的其他的第三像素。例如,其余各个矩形区域的扫描方式与此相同,不再赘述。
例如,在图2C所示的示例中,以二值化图像的原点(0,0)或第1个矩形区域①(第n-1个矩形区域)的第一个第一像素(1,1)为起点逐行或逐列扫描图像。例如,下面以逐列扫描为例进行介绍,本公开的实施例对此不作限制。
例如,在图2C所示的示例中,在确定第2个矩形区域②时,以第1个矩形区域①(第n-1个矩形区域)的第一个第一像素(1,1)为起点沿y轴方向(当然,也可以沿x轴方向)开始扫描以搜索第三像素。如图2C所示,当沿y轴方向搜索到第一个第三像素(2,1)时,开始分割流程。例如,在扫描到第三像素(2,1)后,以(2,1)为起点沿x轴(行方向,第一扫描方向)进行搜索(即第一扫描),直至遇到第二像素(即白色像素(5,1))为止,此时得到中间块区域。该中间块区域的起始坐标为(2,1),终止坐标为(4,1)。例如,确定中间块区域后,转而向y轴方向(列方向,第二扫描方向)继续搜索,直至遇到第二像素(即白色像素(2,2)-(2,3)),从而确定了第2个矩形区域②。例如,该第2个矩形区域②的起始坐标为(2,1),终止坐标为(4,2)。需要注意的是,在该示例中,也可以取第一扫描方向为y轴,第二扫描方向为x轴,本公开的实施例对此不作限制。
对于步骤S112和步骤S113,例如,在另一些示例中,第一扫描方向为以第一个第三像素为顶点,且与行方向或列方向的夹角为45o的对角线方向。例如,第一扫描所产生的扫描区域为以第一个第三像素为顶点的正方形区域,第一扫描方向为在正方形区域中以第一个第三像素为起点的对角线方向,第二扫描方向为像素阵列的行方向或列方向。
例如,在该示例中,正方形区域被扩展直至任一边遇到第二像素、第四像素或图像边界,以确定中间块区域。
例如,在该示例中,第二扫描为点扫描方式或线段扫描方式。例如,当中间块区域仅包括一个像素时,在确定扫描方向后,该第二扫描为点扫描方式,即每次仅判断沿扫描方向的一个像素是否为第二像素和/或第四像素,如果不是,继续扩展中间块区域;如果是,停止扫描。例如,当中间块区域为包括多行多列的像素时,在确定扫描方向后,该第二扫描为线段扫描方式(例如,该线段长度包括每行或每列包括的像素个数),即每次仅判断沿扫描方向的一行或一列像素是否包括第二像素和/或第四像素,如果不包括(即全为第一像素),继续扩展中间块区域;如果是(即包括至少一个第二像素和/或第四像素),停止扫描。例如,如图2B所示,沿行方向扫描时,每次扫描一列上的3个像素;沿列方向扫描时,每次扫描一行上的3个像素,因此叫做线段扫描方式。
在该示例中,图4示出了本公开至少一实施例提供的一种第二扫描方向的确定方法的流程图。也就是说,图4为图3所示的步骤S130的至少一个示例的流程图。例如,在图4所示的示例中,该分割方法包括步骤S1131至步骤S1135。下面,参考图4以对本公开实施例提供的图像的处理方法进行说明。
步骤S1131:以搜索到的第一个第三像素为起点沿第一扫描方向进行第一扫描,当遇到第二像素和/或第四像素时,确定方向判断区域。
步骤S1132:判断方向判断区域在扩展的一行上的第二像素和/或第四像素的数量,是否大于、小于或等于方向判断区域在扩展的一列上的第二像素和/或第四像素的数量。
步骤S1133:如果大于,则第二扫描方向为行方向。
步骤S1134:如果小于,则第二扫描方向为列方向。
步骤S1135:如果等于,则所述第二扫描方向为行方向或列方向,或停止扫描。
例如,该方向判断区域是通过将中间块区域沿对角线方向扩展一行和一列像素所获得的扫描区域。例如,由于方向判断区域是通过中间块区域沿对角线方向扩展一行和一列像素所获得的扫描区域,而中间块区域是仅包括第一像素(即黑色像素)的区域,因此,可以通过判断方向判断区域中在扩展的一行(例如,记作最后一行)和在扩展的一列(例如,记作最后一列)上分别包括的第二像素和/或第四像素的数量,来确定第二扫描方向。
例如,如果方向判断区域在最后一行上的第二像素和/或第四像素的数量等于方向判断区域在最后一列上的第二像素和/或第四像素的数量,且最后一行和最后一列上均为第二像素和/或第四像素,或在最后一行和最后一列上与中间块区域的正投影重叠的部分不全是第三像素时,则停止扫描,如图2A中第三矩形区域③的判定;如果方向判断区域在最后一行上的第二像素和/或第四像素的数量,等于方向判断区域在最后一列上的第二像素和/或第四像素的数量,且在最后一行和最后一列上与中间块区域的正投影重叠的部分全是第三像素时,则第二扫描方向为行方向或列方向,如图2C中的第一矩形区域①的判定。具体的判定方法在下面进行详细地介绍,在此不再赘述。
例如,以图2A所示的图像为数字4为例,对上面的各个步骤进行说明。
从坐标(0,0)处开始沿x轴进行搜索,搜索到第一个第三像素(2,1)时开始分割流程。以(2,1)为起点沿对角线方向(例如,沿(2,1)到(3,2)的方向)进行搜索。例如,沿对角线方向搜索时,第一扫描所产生的扫描区域为以第一个第三像素为顶点的正方形区域(即由第三像素(2,1)、第三像素(2,2)、第二像素(3,1)和第二像素(3,2)所包围的区域)。例如,首先判断该正方形区域是否包括第二像素和/或第四像素,如果没有包括,则可以沿对角线方向继续扩展并判断,直至遇到第二像素、第四像素或图像边界,由此得到中间块区域。
如图2A所示,由于在该正方形区域中,包括第二像素(3,1)和第二像素(3,2),因此,中间块区域为仅包括第三像素(2,1)的区域。
例如,该方向判断区域是通过中间块区域(2,1)沿对角线方向扩展一行和一列像素所获得的扫描区域,即上述由第三像素(2,1)、第三像素(2,2)、第二像素(3,1)和第二像素(3,2)所围成的正方形区域。
在确定了方向判断区域后,执行步骤S1132。即判断在该方向判断区域中在最后一行上的第二像素和/或第四像素的数量和在最后一列上的第二像素和/或第四像素的数量。
例如,上述方向判断区域中在最后一行上仅包括1个第二像素(3,2),在最后一列包括2个第二像素(3,1)和(3,2)。由于方向判断区域在最后一行上的第二像素的数量,小于方向判断区域在最后一列上的第二像素的数量,因此,第二扫描方向为列方向。例如,由于中间块区域仅包括一个像素(2,1),因此,在确定扫描方向后,该第二扫描为点扫描方式,即每次仅判断沿列方向的一个像素是否为第二像素,如果不是,继续扩展中间块区域;如果是,停止扫描。即,在步骤S113中沿列方向继续扩展中间块区域(2,1),直至在该列方向上遇到第二像素(2,4),确定第一矩形区域①的大小。即该第一矩形区域①的起始坐标为(2,1),终止坐标为(2,3)。需要注意的是,以下实施例与此相同,不再赘述。
例如,根据上述方法,依次确定图2A中所示的第二矩形区域②和第三矩形区域③。
例如,在确定了第一矩形区域①后,以第一矩形区域①的第一个第一像素(2,1)为起点,继续沿x轴进行扫描,确定第二矩形区域②的第一个第一像素的坐标为(4,1)。以第三像素(4,1)为起点进行对角线搜索,确定出第一扫描所产生的扫描区域(由第三像素(4,1),第三像素(4,2)、第二像素(5,1),第二像素(5,2)所包围的区域)。例如,接下来,该第二矩形区域②的判断方法和第一矩形区域①的判断方法类似,在此不再赘述。例如,最后,确定第二矩形区域②的起始坐标为(4,1),终止坐标为(4,5)。
例如,确定了第二矩形区域②后,以第二矩形区域②的第一个第一像素(4,1)为起点,继续沿x轴逐行搜索第三像素,除去已经确定矩形区域的像素点,即第四像素,确定第三矩形区域③的第一个第一像素的坐标为(3,3)。以第三像素(3,3)为起始点进行对角线搜索,确定出第一扫描所产生的扫描区域(由第三像素(3,3),第四像素(4,3)、第二像素(3,4),第四像素(4,4)所包围的区域)。由于,在该扫描区域中,在最后一行上第二像素和/或第四像素的数量(例如,包括第二像素(3,4)和第四像素(4,4))等于在最后一列上第二像素和/或第四像素的数量(例如,包括第四像素(4,3)和第四像素(4,4)),且该扫描区域中最后一行和最后一列不包括第三像素,因此,停止搜索,确定第三矩形区域③的起始坐标为(3,3),终止坐标为(3,3)。
例如,在确定了第三矩形区域③后,根据上述方法,以第三矩形区域③的第一个第一像素(3,3)为起点,继续沿x轴进行扫描,直至所有像素被扫描完成为止。
例如,以图2B所示的图像为方块为例,对上面的各个步骤进行说明。
从坐标(0,0)处开始沿x轴进行搜索,搜索到第一个第三像素(2,1)时开始分割流程。以(2,1)为起点沿对角线方向(例如,沿(2,1)到(3,2)的方向)进行搜索。例如,沿对角线方向搜索时,第一扫描所产生的扫描区域为以第一个第三像素为顶点的正方形区域(即由第三像素(2,1)、第三像素(2,2)、第三像素(3,1)和第三像素(3,2)所包围的区域)。例如,首先判断该正方形区域是否包括第二像素和/或第四像素,如果没有包括,则可以沿对角线方向继续扩展并判断,直至遇到第二像素、第四像素或图像边界,由此得到中间块区域。
例如,判断(2,1),(3,1),(2,2),(3,2)所包围的正方形区域里是否有第二像素和/或第四像素,没有第二像素和/或第四像素,则继续扩大检索面积,即判断(2,1),(4,1),(2,3),(4,3)所包围的正方形区域里是否有第二像素和/或第四像素,没有第二像素和/或第四像素,则继续扩大检索面积,即判断(2,1),(5,1),(2,4),(5,4)所包围的正方形区域里是否有第二像素和/或第四像素,存在第二像素,由此得到中间块区域(例如,由第三像素(2,1),(4,1),(2,3),(4,3)所包围的区域)。然后,进入下一步,判断第二扫描方向。
如图2B所示,在确定中间块区域后,通过中间块区域沿对角线方向扩展一行和一列像素所获得方向判断区域,即上述由(2,1),(5,1),(2,4),(5,4)所包围的正方形区域。
在确定了方向判断区域后,执行步骤S1132。即判断在该方向判断区域中在最后一行上的第二像素和/或第四像素的数量和在最后一些上的第二像素和/或第四像素的数量。
例如,上述方向判断区域中在最后一行上(即由像素(2,4),(5,4)所包围的区域)仅包括1个第二像素(5,4);在最后一列上(即由像素(5,1),(5,4)所包围的区域)包括4个第二像素,即第二像素(5,1)至第二像素(5,4)。由于在方向判断区域中在最后一行上的第二像素的数量,小于在方向判断区域中在最后一列上的第二像素的数量,因此,第二扫描方向为列方向。例如,由于该中间块区域为包括3行3列的像素,在确定扫描方向后,该第二扫描为线段扫描方式,即每次仅判断在列方向的一行上的3个像素是否包括第二像素和/或第四像素,如果不包括(即全为第一像素),继续扩展中间块区域;如果是(即包括至少一个第二像素),停止扫描。即,在步骤S113中沿列方向继续扩展中间块区域,直至在该列方向上遇到第二像素(2,6)至第二像素(4,6),由此确定第一矩形区域①的大小。即该第一矩形区域①的起始坐标为(2,1),终止坐标为(4,5)。需要注意的是,以下实施例与此相同,不再赘述。
例如,在确定了第一矩形区域①后,根据上述方法,以第一矩形区域①的第一个第一像素(2,1)为起点,继续沿x轴进行扫描,直至所有像素被扫描为止。
例如,以图2C所示的图像为矩形框为例,对上面的各个步骤进行说明。
从坐标(0,0)处开始沿x轴进行搜索,搜索到第一个第三像素(1,1)时开始分割流程。以(1,1)为起点沿对角线方向(例如,沿(1,1)到(2,2)的方向)进行搜索。例如,沿对角线方向搜索时,第一扫描所产生的扫描区域为以第一个第三像素为顶点的正方形区域(即由第三像素(1,1)、第三像素(2,1)、第三像素(1,2)和第二像素(2,2)所包围的区域)。例如,首先判断该正方形区域是否包括第二像素和/或第四像素,如果没有包括,则可以沿对角线方向继续扩展并判断,直至遇到第二像素、第四像素或图像边界,由此得到中间块区域。
如图2C所示,由于在该正方形区域中,包括第二像素(2,2),因此,中间块区域为仅包括第三像素(1,1)的区域。
例如,该方向判断区域是通过中间块区域(1,1)沿对角线方向扩展一行和一列像素所获得的扫描区域,即上述由第三像素(1,1)、第三像素(2,1)、第三像素(1,2)和第二像素(2,2)所围成的正方形区域。
在确定了方向判断区域后,执行步骤S1132。即判断在该方向判断区域中在最后一行上的第二像素和/或第四像素的数量和在最后一列上的第二像素和/或第四像素的数量。
例如,上述方向判断区域中在最后一行上仅包括1个第二像素,即第二像素(2,2),在最后一列包括1个第二像素,即第二像素(2,2)。由于方向判断区域在最后一行上的第二像素的数量等于方向判断区域在最后一列上的第二像素的数量,且在最后一行和最后一列上与中间块区域正投影重叠的区域的像素均为第三像素,因此,第二扫描方向可以是行方向或列方向。例如,在该示例中,以沿列方向进行扫描为例进行说明。即,在步骤S113中,沿列方向继续扩展中间块区域(1,1),直至在该列方向上遇到第二像素(1,5),确定第一矩形区域①的大小。即该第一矩形区域①的起始坐标为(1,1),终止坐标为(1,5)。
例如,根据上述方法,依次确定图2C中所示的第二矩形区域②。
例如,在确定了第一矩形区域①后,以第一矩形区域①的第一个第一像素(1,1)为起点,继续沿x轴进行扫描,确定第二矩形区域②的第一个第一像素的坐标为(2,1)。以第三像素(2,1)为起点进行对角线搜索,确定出第一扫描所产生的扫描区域(由第三像素(2,1),第三像素(3,1)、第二像素(2,2),第二像素(3,2)所包围的区域)。例如,接下来,该第二矩形区域②的判断方法和第一矩形区域①的判断方法类似,在此不再赘述。例如,最后,确定第二矩形区域②的起始坐标为(2,1),终止坐标为(4,1)。
例如,确定了第二矩形区域②后,根据上述方法,以第二矩形区域②的第一个第一像素(2,1)为起点,确定第三矩形区域③和第四矩形区域④,继续沿x轴进行扫描,直至所有像素被扫描为止。
图5为本公开至少一实施例提供的一种图像的处理方法的系统流程图。下面,参考图5对本公开至少一实施例提供的一种图像的处理方法进行介绍。
首先,以图像的顶点作为原点(0,0),沿x轴或y轴方向扫描第三像素并判断是否扫描到第三像素。如果没有扫描到第三像素,即继续进行扫描;如果扫描到第三像素,则以第三像素为起始点沿第一扫描方向进行扫描,并判断扫描区域内是否包括第二像素和/或第四像素。如果不包括第二像素和/或第四像素,则继续进行上述判断,如果包括第二像素和/或第四像素,则根据上述步骤S1131-步骤S1135确定沿x轴或y轴继续扫描,直至矩形区域中全部为第三像素为止,从而确定出一个矩形区域。然后,以该矩形区域的的第一个像素为起始点,继续扫描其他矩形区域,直至将该图像的像素全部扫描完毕为止。
通过将图像分割为N个矩形区域,并将这N个矩形区域以起始坐标和终止坐标表示,有效地减少了该图像例如在用于组帧传输时的传输数据,提高了图像的压缩率,从而当压缩数据用于传输的情况下,则解决了电子墨水屏在应用NFC等低速通信技术时产生的耗时时间长等问题,降低了电子墨水屏的功耗。
本公开至少一实施例还提供一种数据传输方法。图6为本公开至少一实施例提供的一种数据传输方法的流程图。如图6所示,该数据传输方法包括步骤S210至步骤S220。下面,参考图6对本公开实施例的数据传输方法进行说明。
步骤S210:根据上述本公开至少一实施例提供的图像的处理方法确定图像的N个矩形区域以及N个矩形区域的起始坐标和终止坐标。
步骤S220:将N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输。
对于步骤S210,可以参考图1A至图5所示的图像的处理方法的介绍,在此不再赘述。
对于步骤S220,例如,将N个矩形区域的起始坐标和终止坐标通过字节的形式表示并进行组帧传输。
图7为本公开至少一实施例提供的一种组帧传输方法的流程图。也就是说,图7为图6所示的步骤S220的至少一个示例的流程图。例如,在图7所示的示例中,该组帧传输的方法包括步骤S221至步骤S222。下面,参考图7以对本公开实施例提供的数据传输方法进行说明。
步骤S221:分别获取N个矩形区域的类型。
例如,N个矩形区域的类型包括单点块格式、宽度为1个像素的条形格式、方阵格式和宽度为k(k为大于1的整数)个像素的条形格式等。
步骤S222:根据N个矩形区域的类型,分别对各个类型的矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输。
例如,该终止坐标可以表示为扫描方向和长度。例如,长度为起始坐标和终止坐标在行方向和/或列方向上的差值。
例如,当矩形区域的类型为单点块格式(例如,图2A中所示的第三矩形区域③)时,矩形区域的起始坐标和终止坐标相同,长度为0。例如,该单点块格式的矩形区域可被压缩为表1所示的帧格式。如表1所示,该单点块格式的矩形区域可以压缩为32比特(bit),即4字节。
表1单点块格式
例如,当矩形区域的类型为宽度为1像素的条形格式(例如,图2A中所示的第一矩形区域①或第二矩形区域②)时,矩形区域的起始坐标和终止坐标中的横坐标(x)相同,纵坐标(y)不相同,长度为起始坐标和终止坐标在y轴方向的差值;或,矩形区域的起始坐标和终止坐标中的y坐标相同,x坐标不相同(例如,图2C中所示的第二矩形区域②),长度为起始坐标的和终止坐标在x方向的差值。例如,该宽度为1像素的条形格式的矩形区域可被压缩为表2所示的帧格式。如表2所示,该宽度为1像素的条形格式的矩形区域可以压缩为48bit,即6字节。
表2宽度为1像素的条形格式
例如,当矩形显示区域的类型为方阵格式(即正方形区域)时,矩形区域的起始坐标和终止坐标中的x坐标和y坐标均不相同,长度为起始坐标和终止坐标在x方向的差值或起始坐标和终止坐标在y方向的差值。例如,该方阵格式的矩形区域可被压缩为表3所示的帧格式。如表3所示,该方阵格式的矩形区域可以压缩为48bit,即6字节。
表3方阵格式
当矩形区域的类型为宽度为k像素的条形格式(即长度和宽度不相等的矩形区域,例如,图2B中所示的第一矩形区域①,长度为5、宽度为3的条形格式)时,该矩形区域的起始坐标和终止坐标中的x坐标和y坐标均不相同,该长度包括起始坐标和终止坐标在x方向的差值和起始坐标和终止坐标在y方向的差值。例如,在该示例中,也可以直接用终止坐标代替长度。例如,该宽度为k像素的条形格式的矩形区域可被压缩为表4所示的帧格式。如表4所示,该宽度为k像素的条形格式可以压缩为64bit,即8字节。
表4宽度为k像素的条形格式
例如,该矩形区域的类型可以包括多种,例如,8(23)种,因此在上述帧格式中,帧头中的类型设置为3bit。例如,其二进制形式可以表示为000,001,010,……,111。该矩形区域中起始坐标至终止坐标的方向,例如,可以包括2(21)种,例如,沿x轴方向或沿y轴方向,因此在上述帧格式中,帧头中的方向设置为1bit,即方向的二进制形式具体表示为0和1。例如,为了便于计算字节数,起始坐标、长度或终止坐标的字节以及帧头中的字节均可根据实际情况设置,本公开的实施例对此不作限制。
例如,图1B所示的灰度图的分辨率为512*512,对其二值化处理后的二值化图像(如图1C所示)通过采用本公开至少一实施例提供的图像的处理方法进行分割后,可以得到例如955个矩形区域(如图1C所示)。例如,假设该955个矩形区域包括123个单点块格式的矩形区域、32个方阵格式的矩形区域、600个宽度为1像素的条形格式的矩形区域以及200个宽度为k像素的矩形区域,则根据各种类型所需的字节数,可以计算得到该灰度图需要5884个字节表示,即要显示该图像,需要传输5884个字节。具体计算过程如表5所示:
表5
然而,采用常规的图像传输方法时,每一像素用1bit表示,其传输的总数据量为32768字节。因此,根据上面的计算,可以得出基于本公开至少一实施例提供的数据传输方法相比于原传输方法,将数据压缩了大约5.8倍。例如,上述数据仅是示例性描述,具体数据可根据实际情况而定,本公开的实施例对此不作限制。
因此,本公开实施例提供的数据传输方法可以有效地减少传输数据,从而可以解决传输过程中的耗时问题。
例如,在另一个示例中,可以直接将所有矩形区域的起始坐标和所述终止坐标均压缩为字节并进行传输。下面以图2A中所示的矩形区域为例进行说明。
图2A中所示的图像的分割结果如下:
第一矩形区域①:起始坐标(2,1),终止坐标(2,3)
第二矩形区域②:起始坐标(4,1),终止坐标(4,5)
第三矩形区域③:起始坐标(3,3),终止坐标(3,3)
例如,上述各个矩形区域可以以表6所示帧格式进行组帧。例如,对各个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行压缩,由于图2A中的图像分辨率较小,所以每个坐标可压缩至一个字节,压缩结果如下:
第一矩形区域①:0x21,0x23
第二矩形区域②:0x41,0x45
第三矩形区域③:0x33,0x33
从而,可以将图2A中所示的矩形区域压缩至6个字节。
但是,当图像分辨率例如为512*512,每个坐标的x坐标或y坐标分别需要2个字节表示(例如,坐标(512,512)中的坐标512用十六进制可以表示为0200,此时占用2个字节),因此,以下以起始坐标和终止坐标分别占用4个字节为例进行介绍。
表6
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例如,图1B所示的灰度图的分辨率为512*512,对其二值化处理后的二值化图像(如图1C所示)通过采用本公开至少一实施例提供的图像的处理方法进行分割后,可以得到例如955个矩形区域(如图1C所示)。例如,当该955个矩形区域采用表6中的帧格式进行组帧传输时,起始坐标和终止坐标可以分别用4个字节表示,那么一个矩形区域可用8字节表示,因此图1A所示的图像可以被压缩为7640(955*8)字节,即,要显示图1A所示的图像,需要传输7640个字节。相对于采用常规的图像传输时传输的32768字节,该示例中的数据传输方法可以将数据压缩至原来的4.2倍。
因此,本公开实施例提供的数据传输方法也可以有效地减少传输数据,从而可以解决传输过程中的耗时问题。
图8为本公开至少实施例提供的另一种数据传输方法的流程图。如图8所示,在图7所示的示例的基础上,该数据传输方法还包括步骤S230至步骤S240。下面,参考图8对本公开实施例的数据传输方法进行说明。
步骤S230:接收彩色图像。
例如,例如,电子墨水屏需要显示的原始图像可以为彩色图像。
步骤S240:对彩色图像进行灰度处理得到灰度图像和将灰度图像二值化处理以获得二值化图像。
例如,对该彩色图像进行灰度处理得到灰度图像和将灰度图像二值化处理以获得二值化图像,从而在二值化图像的基础上实行本公开上述实施例提供的图像的处理方法和数据传输方法。例如,灰度处理和二值化处理方法可以采用本领域内的方法,本公开的实施例对此不作限制。
例如,在另一个示例中,该数据传输方法还包括:接收端接收组帧传输的图像的N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,并对接收的组帧传输图像的N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行解压缩以恢复分割之前的图像,从而可以实现图像的显示。例如,从接收端接收的组帧传输的图像的压缩数据(例如,用上述表1-表6中所示的字节形式表示的N个矩形区域的起始坐标和终止坐标)中解析出各个矩形区域的起始坐标、终止坐标以及各个矩形区域的格式等,以确定通过图像的处理方法确定的N个矩形区域。然后,根据N个矩形区域的起始坐标和终止坐标生成图像矩阵,从而可以恢复分割之前的图像,从而实现传输数据的解压缩以显示分割之前的图像。
例如,该接收端可以是单片机等,当然,也可以是其他处理性能较高的处理器,本公开的实施例对此不作限制。本公开实施例的数据传输方法,通过将图像分割为多个矩形区域,易于表示和传输,从而可以适用于一些处理性能较低的处理器,有效地扩宽了其应用范围。
图9为本公开至少一实施例提供的一种数据传输方法的系统流程图。下面,参考图9对本公开至少一实施例提供的一种数据传输方法进行介绍。
首先,接收显示装置(例如,电子墨水屏)要显示的彩色图像。
然后,例如,在一些示例中,对该彩色图像进行灰度处理得到灰度图像,并将灰度图像二值化处理以获得二值化图像,从而在二值化图像的基础上实行本公开上述实施例提供的图像的处理方法(即分割处理)以得到N个矩形区域,并将分割后的各个矩形区域进行组帧传输(数据传输方法)。例如,在另一些示例中,可以直接对接收的彩色图像进行二值化处理以获得二值化图像,本公开的实施例对此不作限制。
例如,接收端(例如,单片机)接收传输过来的压缩数据,并根据这些压缩数据解析出各个矩形区域的起始坐标、终止坐标以及各个矩形区域的格式等,以确定通过图像的处理方法确定的N个矩形区域。然后,根据N个矩形区域的起始坐标和终止坐标生成相应的图像矩阵(例如,根据起始坐标和终止坐标还原的各个矩形区域),然后将该图像矩阵进行格式化以恢复分割之前的图像以进行刷屏,从而可以准确并快速地显示分割之前的图像。
需要说明的是,本公开的一些实施例提供的图像的显示方法和数据传输方法的流程可以包括更多或更少的操作,这些操作可以顺序执行或并行执行。虽然上文描述的图像的显示方法和数据传输方法的流程包括特定顺序出现的多个操作,但是应该清楚地了解,多个操作的顺序并不受限制。上文描述的图像的显示方法和数据传输方法可以执行一次,也可以按照预定条件执行多次。
本公开实施例提供的数据传输方法的技术效果可以参考本公开实施例提供的图像的处理方法的技术效果,这里不再赘述。
本公开至少一实施例还提供一种图像的处理装置。例如,图像为二值化图像,该二值化图像包括多个像素,该多个像素中具有第一值的像素为第一像素,具有第二值的像素为第二像素。
图10为本公开至少一实施例提供的一种图像的处理装置的示意框图。例如,如图10所示,在一些示例中,图像的处理装置100包括分割单元110和压缩单元120。例如,这些单元可以通过硬件(例如电路)模块或软件模块及其任意组合等形式实现。
该分割单元110被配置为确定显示面板的第一显示区域和第二显示区域。例如,第一显示区域的分辨率大于第二显示区域的分辨率。例如,该分割单元110可以实现步骤S110,其具体实现方法可以参考步骤S110的相关描述,在此不再赘述。
压缩单元120被配置为对图像进行分割以确定图像的N个仅包括第一像素的矩形区域。例如,该压缩单元120可以实现步骤S120,其具体实现方法可以参考步骤S120的相关描述,在此不再赘述。
例如,在另一些示例中,该图像的处理装置100还可以包括解压缩单元(图中未示出)。例如,该解压缩单元可以对接收的组帧传输图像的N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行解压缩以恢复分割之前的图像,从而可以实现图像的显示。例如,从接收端接收的组帧传输的图像的压缩数据(例如,用上述表1-表6中所示的字节形式表示的N个矩形区域的起始坐标和终止坐标)中解析出各个矩形区域的起始坐标、终止坐标以及各个矩形区域的格式等,以确定通过图像的处理方法确定的N个矩形区域。然后,根据N个矩形区域的起始坐标和终止坐标生成图像矩阵,从而可以恢复分割之前的图像,从而实现传输数据的解压缩以显示分割之前的图像。
需要注意的是,本公开的实施例提供的图像的处理装置可以包括更多或更少的电路或单元,并且各个电路或单元之间的连接关系不受限制,可以根据实际需求而定。各个电路的具体构成方式不受限制,可以根据电路原理由模拟器件构成,也可以由数字芯片构成,或者以其他适用的方式构成。
图11为本公开至少一实施例提供的另一种图像的处理装置的示意框图。如图11所示,该图像的处理装置200包括处理器210、存储器220以及一个或多个计算机程序模块221。
例如,处理器210与存储器220通过总线系统230连接。例如,一个或多个计算机程序模块221被存储在存储器220中。例如,一个或多个计算机程序模块221包括用于执行本公开任一实施例提供的图像的处理方法的指令。例如,一个或多个计算机程序模块221中的指令可以由处理器210执行。例如,总线系统230可以是常用的串行、并行通信总线等,本公开的实施例对此不作限制。
例如,该处理器210可以是中央处理单元(CPU)、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元,可以为通用处理器或专用处理器,并且可以控制图像的处理装置200中的其它组件以执行期望的功能。
存储器220可以包括一个或多个计算机程序产品,该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器210可以运行该程序指令,以实现本公开实施例中(由处理器210实现)的功能以及/或者其它期望的功能,例如图像的处理方法等。在该计算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据,例如各个矩形区域的起始坐标、终止坐标以及应用程序使用和/或产生的各种数据等。
需要说明的是,为表示清楚、简洁,本公开实施例并没有给出该图像的处理装置200的全部组成单元。为实现图像的处理装置200的必要功能,本领域技术人员可以根据具体需要提供、设置其他未示出的组成单元,本公开的实施例对此不作限制。
关于不同实施例中的图像的处理装置100和图像的处理装置200的技术效果可以参考本公开实施例提供的图像的处理方法的技术效果,这里不再赘述。
本公开至少一个实施例还提供一种数据传输装置。图12为本公开至少一实施例提供的一种数据传输装置的示意框图。如图12所示,数据传输装置300包括传输单元301和本公开任一实施例提供的图像的处理装置100/200。
例如,该图像的处理装置100/200可以是图10所示的图像的处理装置100或图11所示的图像显示处理装置200,本公开的实施例对此不作限制。
例如,图像的处理装置100/200对图像进行分割以确定图像的N个仅包括第一像素的矩形区域,并获取N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,由此得到将图像压缩后的压缩数据。
该传输单元301配置为将N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输。例如,该传输单元301可以实现步骤S220,其具体实现方法可以参考步骤S220的相关描述,在此不再赘述。
例如,这些组件通过总线系统和/或其它形式的耦合机构(未示出)互连。例如,总线系统可以是常用的串行、并行通信总线等,本公开的实施例对此不作限制。需要注意的是,图12中所示的数据传输装置300的组件和结构只是示例性的,而非限制性的,根据需要,数据传输装置300也可以具有其他组件和结构,例如可以通过各种适当的数据传输协议、数据传输手段(例如有线、无线等手段)来执行数据传输。
本公开的一些实施例提供的数据传输装置300的技术效果可以参考上述实施例中关于图像的处理方法的相应描述,这里不再赘述。
本公开的一些实施例还提供一种存储介质。图13为本公开至少一实施例提供的一种存储介质的示意图。例如,该存储介质400非暂时性地存储计算机可读指令401,当非暂时性计算机可读指令401由计算机(包括处理器)执行时可以执行本公开任一实施例提供的图像的处理方法或数据传输方法。
例如,该存储介质可以是一个或多个计算机可读存储介质的任意组合,例如一个计算机可读存储介质包含确定N个矩形区域的计算机可读的程序代码,另一个计算机可读存储介质包含组帧传输的计算机可读的程序代码。例如,当该程序代码由计算机读取时,计算机可以执行该计算机存储介质中存储的程序代码,执行例如本公开任一实施例提供的图像的处理方法或数据传输方法。
例如,存储介质可以包括智能电话的存储卡、平板电脑的存储部件、个人计算机的硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、闪存、或者上述存储介质的任意组合,也可以为其他适用的存储介质。
本公开的实施例提供的存储介质的技术效果可以参考上述实施例中关于图像的处理方法的相应描述,这里不再赘述。
有以下几点需要说明:
(1)本公开实施例附图只涉及到与本公开实施例涉及到的结构,其他结构可参考通常设计。
(2)在不冲突的情况下,本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合以得到新的实施例。
以上所述仅是本公开的示范性实施方式,而非用于限制本公开的保护范围,本公开的保护范围由所附的权利要求确定。

Claims (17)

1.一种图像的处理方法,所述图像为二值化图像,所述二值化图像包括多个像素,其中,所述多个像素中具有第一值的像素为第一像素,具有第二值的像素为第二像素,所述图像的处理方法包括:
对所述图像进行分割以确定所述图像的N个仅包括所述第一像素的矩形区域;
分别获取所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,由此得到将所述图像压缩后的压缩数据;
其中,所述第一像素包括第三像素和第四像素,所述第三像素为未确定矩形区域的第一像素,所述第四像素为已经确定矩形区域的第一像素;
对所述图像进行分割以确定所述图像的N个仅包括所述第一像素的矩形区域,包括:
在所述图像中搜索所述第三像素,并以搜索到的第一个第三像素为起点沿第一扫描方向进行第一扫描,直至遇到所述第二像素、所述第四像素或图像边界,由此得到中间块区域;以及
基于所述中间块区域,沿不同于所述第一扫描方向的第二扫描方向进行第二扫描,扩展所述中间块区域,直至遇到所述第二像素、所述第四像素或所述图像边界,以获得所述图像的第n个矩形区域;
其中,所述第一扫描所产生的扫描区域为以所述第一个第三像素为顶点的正方形区域,所述第一扫描方向为在所述正方形区域中以所述第一个第三像素为起点的对角线方向,所述第二扫描方向为像素阵列的行方向或列方向;
其中,N为大于等于1的整数,n为大于等于1小于等于N的整数。
2.根据权利要求1所述的图像的处理方法,其中,所述第一像素包括第三像素,所述第三像素为未确定矩形区域的第一像素;
对所述图像进行分割以确定所述图像的N个仅包括所述第一像素的矩形区域,包括:
在所述分割的过程中,每次确定的矩形区域为包括所述第三像素的最大矩形区域。
3.根据权利要求1所述的图像的处理方法,其中,所述正方形区域被扩展直至任一边遇到所述第二像素、所述第四像素或所述图像边界,以确定所述中间块区域。
4.根据权利要求1-3任一项所述的图像的处理方法,其中,所述第二扫描为点扫描方式或线段扫描方式。
5.根据权利要求1-3任一项所述的图像的处理方法,还包括:
以搜索到的所述第一个第三像素为起点沿第一扫描方向进行第一扫描,当遇到所述第二像素和/或所述第四像素时,确定方向判断区域,其中,所述方向判断区域是通过将所述中间块区域沿所述对角线方向扩展一行和一列像素所获得的扫描区域;
判断所述方向判断区域在所述扩展的一行上的第二像素和/或第四像素的数量,是否大于、小于或等于所述方向判断区域在所述扩展的一列上的第二像素和/或第四像素的数量,
如果大于,则所述第二扫描方向为所述行方向;
如果小于,则所述第二扫描方向为所述列方向;
如果等于,则所述第二扫描方向为所述行方向或所述列方向,或停止扫描。
6.根据权利要求1-3任一项所述的图像的处理方法,还包括:在确定所述第n个矩形区域后,以所述二值化图像的原点或所述第n个矩形区域的第一个第一像素为起点逐行或逐列扫描所述图像,以确定下一个第三像素,由此确定所述N个矩形区域中的第n+1个矩形区域。
7.一种数据传输方法,包括:
根据权利要求1-6任一所述的图像的处理方法确定所述图像的N个矩形区域以及所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标;
将所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输;
其中,N为大于等于1的整数。
8.根据权利要求7所述的数据传输方法,其中,将所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输,包括:
分别获取所述N个矩形区域的类型;
根据所述N个矩形区域的类型,分别对各个类型的矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输。
9.根据权利要求7或8所述的数据传输方法,其中,所述N个矩形区域的类型包括单点块格式、宽度为1个像素的条形格式、方阵格式和宽度为k个像素的条形格式;
其中,k为大于1的整数。
10.根据权利要求7或8所述的数据传输方法,其中,所述终止坐标表示为扫描方向和长度;
其中,所述长度为起始坐标和终止坐标在行方向和/或列方向上的差值。
11.根据权利要求7所述的数据传输方法,其中,将所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输,包括:
将所述起始坐标和所述终止坐标压缩为字节并进行传输。
12.根据权利要求7或8所述的数据传输方法,还包括:
接收彩色图像;
对所述彩色图像进行灰度处理得到灰度图像和将所述灰度图像二值化处理以获得所述二值化图像。
13.根据权利要求7或8所述的数据传输方法,还包括:
接收端接收组帧传输的所述图像的N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,并对接收的组帧传输的所述图像的N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行解压缩以恢复分割之前的图像。
14.一种图像的处理装置,所述图像为二值化图像,所述二值化图像包括多个像素,其中,具有第一值的像素为第一像素,具有第二值的像素为第二像素,所述图像的处理装置包括:
分割单元,配置为对所述图像进行分割以确定所述图像的N个仅包括所述第一像素的矩形区域;
压缩单元,配置为分别获取所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标,由此得到将所述图像压缩后的压缩数据;
其中,所述第一像素包括第三像素和第四像素,所述第三像素为未确定矩形区域的第一像素,所述第四像素为已经确定矩形区域的第一像素;
所述分割单元进一步配置为:
在所述图像中搜索所述第三像素,并以搜索到的第一个第三像素为起点沿第一扫描方向进行第一扫描,直至遇到所述第二像素、所述第四像素或图像边界,由此得到中间块区域;以及
基于所述中间块区域,沿不同于所述第一扫描方向的第二扫描方向进行第二扫描,扩展所述中间块区域,直至遇到所述第二像素、所述第四像素或所述图像边界,以获得所述图像的第n个矩形区域;
其中,所述第一扫描所产生的扫描区域为以所述第一个第三像素为顶点的正方形区域,所述第一扫描方向为在所述正方形区域中以所述第一个第三像素为起点的对角线方向,所述第二扫描方向为像素阵列的行方向或列方向;
其中,N为大于等于1的整数,n为大于等于1小于等于N的整数。
15.一种图像的处理装置,包括:
处理器;
存储器,存储有一个或多个计算机程序模块,其中,
所述一个或多个计算机程序模块被配置为由所述处理器执行,所述一个或多个计算机程序模块包括用于执行实现权利要求1-6任一所述的图像的处理方法的指令。
16.一种数据传输装置,包括如权利要求14或15所述的图像的处理装置以及传输单元;其中,
所述传输单元配置为将所述N个矩形区域的起始坐标和终止坐标进行组帧并传输。
17.一种存储介质,非暂时性地存储计算机可读指令,当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时可以执行根据权利要求1-9任一所述的图像的处理方法或权利要求7-13任一所述的数据传输方法的指令。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110855990B (zh) * 2019-11-29 2022-04-22 京东方科技集团股份有限公司 图像编码、解码方法、计算机设备和图像处理系统
CN111193948B (zh) * 2020-01-07 2022-06-24 上海步频电子科技有限公司 一种显示终端的图片传输和显示的方法和系统
CN114067008A (zh) * 2020-07-31 2022-02-18 京东方科技集团股份有限公司 图像处理方法及装置、电子设备、图像显示系统
CN113204527A (zh) * 2021-05-28 2021-08-03 苏州大学 一种基于成型区域像素坐标标记的切片压缩方法
CN114240953A (zh) * 2021-12-16 2022-03-25 北京数码视讯技术有限公司 超高分辨率图像传输方法和装置
CN117202146A (zh) * 2023-09-06 2023-12-08 深圳市每开创新科技有限公司 针对nfc无源显示设备的显示控制方法、装置及介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004140749A (ja) * 2002-10-21 2004-05-13 Canon Inc 画像圧縮方法
CN102724503A (zh) * 2012-06-13 2012-10-10 广东威创视讯科技股份有限公司 视频压缩方法和系统
CN104463161A (zh) * 2013-09-24 2015-03-25 柯尼卡美能达美国研究所有限公司 使用自动图像修补的彩色文档图像分割和二值化
CN104735449A (zh) * 2015-02-27 2015-06-24 成都信息工程学院 一种基于矩形分割隔列扫描的图像传输方法及系统
CN106874543A (zh) * 2017-01-04 2017-06-20 上海华虹宏力半导体制造有限公司 版图的lef图形处理方法
CN109064979A (zh) * 2018-09-07 2018-12-21 京东方科技集团股份有限公司 图像显示处理方法及装置、显示装置及存储介质

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5896176A (en) 1995-10-27 1999-04-20 Texas Instruments Incorporated Content-based video compression
JPH10108011A (ja) 1996-10-01 1998-04-24 Konica Corp データ処理装置
JP3901514B2 (ja) * 2001-12-27 2007-04-04 富士通株式会社 画像圧縮方法、その復元方法及びそのプログラム
JP4008428B2 (ja) * 2004-04-26 2007-11-14 富士通株式会社 画像圧縮方法
CN101742327B (zh) 2008-11-12 2012-11-28 北京中星微电子有限公司 视频编解码方法和系统及区域描述方法和装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004140749A (ja) * 2002-10-21 2004-05-13 Canon Inc 画像圧縮方法
CN102724503A (zh) * 2012-06-13 2012-10-10 广东威创视讯科技股份有限公司 视频压缩方法和系统
CN104463161A (zh) * 2013-09-24 2015-03-25 柯尼卡美能达美国研究所有限公司 使用自动图像修补的彩色文档图像分割和二值化
CN104735449A (zh) * 2015-02-27 2015-06-24 成都信息工程学院 一种基于矩形分割隔列扫描的图像传输方法及系统
CN106874543A (zh) * 2017-01-04 2017-06-20 上海华虹宏力半导体制造有限公司 版图的lef图形处理方法
CN109064979A (zh) * 2018-09-07 2018-12-21 京东方科技集团股份有限公司 图像显示处理方法及装置、显示装置及存储介质

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