CN110363212B - 基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法，涉及图像处理技术领域。该方法可应用于视频编码时对编码单元的灵活划分中，在基于多Wedgelet对图像块进行划分和块内预测，是对现有图像块预测的补充，该方法包括:Step1.图像分块。Step2.统计图像块边界点信息。Step3.多边缘多线型拟合。Step4.求图像块的近似块。Step5.求近似图像。本发明公开的方法利用多种形状对图像进行拟合从而快速获得其逼近图像的功能，能够提高图像拟合精度。

Description

基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法。

背景技术

目前对于图像的拟合，常采用的传统的Wedgelet变换算法，传统的Wedgelet变换是在一个图像子块用一条线段把它分成两个楔块，每一个楔块用唯一的灰度值表示。线的位置，两个灰度值，就近似刻画了这个子块的性质。

但是仅仅用直线去划分图像子块，在对近似图像进行编码时，虽然可以用很小的bit就代表整个图像的近似，但误差很大，或者说峰值信噪比(Peak Signal to NoiseRatio，PSNR)很大。

为了减小近似误差，采用传统的Wedgelet变换算法已经不能满足高精度图像近似的要求，因此如何提供一种有效的方案以增强近似程度，减小误差，获得更高的拟合精度，是现有技术中一亟待解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法，以改善上述问题。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明实施例提供了一种基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法，所述方法包括：

Step1.图像分块：

将原图像f分割为N个图像块B_i，0≤i≤N，图像块为边长为b的矩形；

Step2.统计图像块边界点信息：

Step2.1.二值化图像：

逐个对所述N个图像块B_i进行二值化操作，得到N个二值化图像块B’_i；

Step2.2.尺度滤波：

通过膨胀和腐蚀对所述N个二值化图像块B’_i进行尺度滤波，得到N个二值化图像块B”_i；

Step2.3.扫描边界点：

扫描每个二值化图像块B”_i的边界点，统计每个二值化图像块B”_i的边界点信息，所述边界点信息包括边界点个数M、每个像素值从0到1的边界起点S(Start Point)和每个像素值从1到0的边界终点E(End Point)；

Step3.多边缘多线型拟合：

Step3.1.直线拟合局部边缘：

按照对应的边界点将存在边界的二值化图像块B”_i划分为多个区域，取每个区域的起点S对应的位置记为I_S、终点E对应的位置记为I_E，取值范围为[0,4b-1]；根据每个区域对应的边界起点区域I_S和边界终点区域I_E进行直线线型拟合，得到每个目标区域所对应的直线线段集L_SE，其中I_S∈[I_S-△S,I_S+△S]，I_E∈[I_E-△E,I_E+△E]，△S和△E分别为经验常数；

Step3.2.多类型曲线拟合局部边缘：

通过腐蚀和膨胀后得到每个目标区域对应的边缘邻域I_P，I_P中的每个点为顶点P(Peak Point)的候选点；根据每个目标区域对应的边界起点区域I_S、边界终点区域I_E和边缘相邻区域I_P进行曲线线型拟合和折线线型拟合，分别得到每个目标区域所对应的曲线线段集C_SEP和折线线段集B_SEP；

Step3.3.获取最佳局部边缘拟合线型组合：

分别计算目标线段l_n将对应的目标区域划分成的两个子区域r_n1和r_n2所对应的原始图像块的像素均值u_n1和u_n2，得到与每个目标区域对应的近似块，其中l_n∈L_SE∪B_SEP∪C_SEP，n＝[0,#(L_SE∪B_SEP∪C_SEP)-1]，#(L_SE∪B_SEP∪C_SEP)为集合(L_SE∪B_SEP∪C_SEP)的势，区域近似块

表示个子区域r_n1的指示函数，

表示子区域r_n2的指示函数，其中，r_n1对应的指示函数为

r_n2对应的指示函数为

选取每个区域对应的近似块R_ni与对应的原始的图像块B_i的峰值信噪比最大时所对应的线段

作为每个区域的最佳拟合线段；每个图像块B_i中，共有M条最佳拟合线段；

Step4.求图像块的近似块：

M条最佳拟合线段将图像块B_i划分成的M+1个区域记为r_m，0≤m≤M，计算每个区域r_m像素均值

计算图像近似块

Step5.求近似图像：

将N个图像块B_i的近似图像块R_i拼接起来，得到与原图像对应的近似图像R。可选的，近似块的计算公式为

表示个子区域r_n1的指示函数，

表示子区域r_n2的指示函数，其指示函数为

可选的，所述根据每个目标区域对应的边界起点区域I_S、边界终点区域I_E和边缘邻域I_P进行曲线线型拟合和折线线型拟合，分别得到每个目标区域所对应的曲线线段集C_SEP和折线线段集B_SEP包括：

遍历每个目标区域对应的边界起点区域I_S、边界终点区域I_E和边缘邻域I_P中所有经过起点S、终点E和顶点P的组合；

根据所述所有经过起点S、终点E和顶点P的组合进行曲线和折线的线型边缘形状拟合，分别得到每个目标区域所对应的曲线线段集C_SEP和折线线段集B_SEP。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明提供的基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法利用多种形状对图像进行拟合从而快速获得其逼近图像的功能，增强了变换效果，减少了运算量，减小了误差，获得了更高的拟合精度和拟合速度。

附图说明

图1示出了本发明较佳实施例提供的基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法的流程图。

图2示出了本发明较佳实施例提供的一个二值化图像块的边界点个数的示意图。

图3示出了本发明较佳实施例提供的两个边界起点和两个边界终点将二值化图像块分为三个区域的示意图。

图4示出了本发明较佳实施例提供的一个二值化图像块的示意图。

图5示出了图3划分为多个区域中包含边界起始点和边界终点的三个区域的示意图。

图6示出了本发明较佳实施例提供的求取边缘相邻区域过程中目标区域的原图、膨胀后图像、腐蚀后图像和边缘相邻区域图像。

具体实施方式

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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

请参阅图1，是本发明较佳实施例提供的基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法的流程图，该方法可应用于视频编码时对编码单元的灵活划分中，在基于多Wedgelet对图像块进行划分和块内预测，是对现有图像块预测的补充。基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法可应用于终端设备，所述终端设备可以是，但不限于服务器、个人电平、平板电脑、智能手机等。下面将对图1所示的具体流程进行详细阐述。

步骤S101，图像分块。

本发明实施例中，当需要对图像始进行拟合时，输入一分辨率为m×n的图像，并对图像进行分块操作，将图像分割为N个固定尺寸的图像块B_i，N个图像块B_i的尺寸可以全部相同、部分相同或全部不同，通常为边长为2的整数次方的矩形块，i为图像块序号，0≤i≤N。

步骤S102，判断是否存在下一图像块，若是，执行步骤S103；若否，执行步骤S112。

将目标图像进行分块后，判断是否存在下一个像块B_i，若是则执行步骤S103，否则执行步骤S112。由于将目标图像分割为多个图像块B_i，因此在首次判断时，必然会存在有下一个图像块B_i(即第一个图像块)。

步骤S103，二值化图像。

若存在下一个图像块B_i，则对该下一个图像块B_i进行二值化处理，得到与该下一个图像块B_i对应的二值化图像块B’_i。

步骤S104，尺度滤波。

将对图像块B_i进行二值化处理后，运用膨胀和腐蚀操作进行尺度滤波，去掉二值化图像块B’_i中面积极小的区域和与其边界无交集的区域，二值化图像块B’_i尺度滤波后记为二值化图像块B”_i。

步骤S105，扫描边界点。

对二值化图像块B’_i进行尺度滤波，得到二值化图像块B”_i后，按照顺时针方向扫描二值化图像块B”_i以统计每个二值化图像块B”_i的边界点信息，该边界点信息包括二值化图像块B”中像素值从0到1变换的边界起点S(Start)、像素值从1到0变换的边界终点E(End)和边界点个数M。如图2所示，是一二值化图像块的边界点编号的示意图，如图2所示，该二值化图像块为一8×8像素的图像块，该二值化图像块的边界点个数M为28个，序号依次为0-27。

本发明实施例中，在统计边界点信息时，以按照顺时针方向进行扫描。可以理解的，在其他的一些实施了中也可以以逆时针方向进行扫描。

步骤S106，判断是否存在待拟合的边，若是，执行步骤S107；若否，执行步骤S111。

统计二值化图像块B”_i的边界点信息后，根据M判断二值化图像块B”_i是否存在待拟合的边。若M不等于0，则说明二值化图像块B”_i中有边缘，即存在待拟合的边，执行步骤S107。若果M＝0，则说明二值化图像块B”_i中无边缘，即不存在待拟合的边，执行步骤S111。

步骤S107，扫描区域的边界点。

若M不等于0，M对S和E点将二值化图像块B”_i分为M+1个区域，该M+1个区域用r_m表示，0≤m≤M。如图3所示，当S和E点为3对时，将二值化图像块B”_i分为4个区域r₀、r₁、r₂和r₃3个区域的示意图。

m初始值为0，扫描图像块中第m个区域的边界点，取二值化图像块B”_i的第m个区域的起点S对应的位置I_S、终点E对应的位置I_E，完成这一操作后，令m＝m+1，即对下一区域重复上述操作。其中0≤m≤M。如图4和图5所示，二值化图像块B”_i包括3个像素值从0到1的边界起始点S和3个像素值从1到0的边界终点E，即边界点个数M为3，3个边界点的S和E点将图像块划分为4个区域，此时m的取值为0、1、2、3。如图5a、5b和5c所示，是其中包含边界起始点S和边界终点E的3个区域的示意图。图中，黑色区域表示二值图像像素值为0的区域，白色区域表示像素值为1的区域。

步骤S108，直线拟合。

扫描第m个区域的边界点后，根据每个目标区域对应的边界起点区域I_S和边界终点区域I_E进行直线线型拟合得到每个目标区域所对应的直线线段集L_SE。本发明实施例中，是通过遍历每个目标区域对应的边界起点区域I_S和边界终点区域I_E中所有连成线段的可能，得到每个目标区域所对应的直线线段集L_SE，其中，边界起点区域I_S为[I_S-△S,I_S+△S]，边界终点区域I_E为[I_E-△E,I_E+△E]，△S和△E分别为经验常数。

同时，通过腐蚀和膨胀得到每个目标区域对应的边缘邻域I_P，边缘邻域I_P中的每个点为顶点P(Peak)的可能取值。

如图6中所示，图6a为一目标区域的原图，图6b为该目标区域膨胀后的图像，图6c该目标区域进行腐蚀后的图像，图6d为该目标区域膨胀和腐蚀后得到的边缘相邻区域I_P的图像。

本发明实施例中，直线线段集L_SE是根据遍历每个目标区域对应的边界起点区域I_S和边界终点区域I_E中所有连成线段的可能得到的，采用遍历的方式可以得到边界起点区域I_S和边界终点区域I_E中所有连成的线段，即一定能够找到一条最优的线段。但是，这样的方式会很费时。因此，在其他的一些实施例中，也可以只选择边界起点区域I_S和边界终点区域I_E中部分连成线段的可能，即减少了候选线段的数量，这样虽然做不到100％的保证得到最优的线段，所以性能会略有丢失，即得到的线段不是最优的线段，但接近最优的线段，采用这样的方式能够在较低性能损失的基础上减少大量的运算量，其不失为一种更综合合理的考量。

步骤S109，多类型曲线拟合。

得到边界起点区域I_S、边界终点区域I_E和边缘邻域I_P后，根据每个目标区域对应的边界起点区域I_S、边界终点区域I_E和边缘邻域I_P进行曲线线型拟合和折线线型拟合，分别得到每个目标区域所对应的曲线线段集C_SEP和折线线段集B_SEP。本发明实施例中，是通过遍历每个目标区域对应的边界起点区域I_S、边界终点区域I_E和边缘邻域I_P中所有经过起点S、终点E和顶点P的组合，根据所有经过起点S、终点E和顶点P的组合进行曲线和折线的线型边缘形状拟合，分别得到每个目标区域所对应的曲线线段集C_SEP和折线线段集B_SEP。

本发明实施例中，线型拟合是根据所有经过起点S、终点E和顶点P的组合进行曲线和折线的线型边缘形状拟合，可以理解的，在其他的一些实施例中，也可以采用其他的线型拟合方法，而不用遍历每个目标区域对应的边界起点区域I_S、边界终点区域I_E和边缘邻域I_P中所有经过起点S、终点E和顶点P的组合，例如样条拟合或贝塞尔曲线拟合等。如此，同样能够在较低性能损失的基础上减少大量的运算量。

步骤S110，最佳拟合线型。

在得到每个目标区域所对应的直线线段集L_SE、曲线线段集C_SEP和折线线段集B_SEP之后，依次选取直线线段集L_SE、曲线线段集C_SEP和折线线段集B_SEP中的一个线段作为目标线段l_n，并分别计算目标线段l_n将对应的目标区域划分成的两个子区域r_n1和r_n2所对应的原始图像块的像素均值u_n1和u_n2，得到与每个目标区域对应的近似块，l_n∈L_SE∪B_SEP∪C_SEP，n＝[0,#(L_SE∪B_SEP∪C_SEP)-1]，#(L_SE∪B_SEP∪C_SEP)为集合(L_SE∪B_SEP∪C_SEP)的势。其中,子区域r_n1对应的指示函数为

子区域r_n2对应的指示函数为

x表示像素点的横坐标值，y表示像素点的纵坐标值。近似块的表达式为

表示子区域r_n1的指示函数

表示子区域r_n2的指示函数

然后，选取每个目标区域对应的近似块与对应的原始图像块的峰值信噪比(PSNR)最大时，所对应的线段

作为二值化图像块B”_i的每个目标区域的最佳拟合线段，得到二值化图像块B”所对应的多个最佳拟合线段，即图像块B_i对应的多个最佳拟合线段。

得到第一个二值化图像块B”_i的每个目标区域的最佳拟合线段后，重复上述步骤S106以得到下一个二值化图像块B”_i的每个目标区域的最佳拟合线段(共重复M次)，直到对M条线段将二值化图像块B”_i分成的M+1个区域拟合完毕，执行步骤S111。

步骤S111，求近似块。

具体的，计算每个图像块B_i对应的所有最佳拟合线段将每个图像块B_i划分成的多个区域r_m的像素均值，记为

定义区域r_m指示函数为

则图像块B_i的近似图像块的计算公式为

若M等于0，则

令i＝i+1，判断是否遍历完所有的图像块B_i(即计算完所有图像块B_i的近似图像块R_i)，若遍历完，则执行步骤S112，直到计算完所有图像块B_i的近似图像块R_i，否则返回步骤S102。

步骤S112，求近似图像。

计算完所有图像块B_i的近似图像块R_i后，将所有图像块B_i对应的近似图像块R_i按照其对应的原始图像的顺序依序将所有的近似图像块R_i进行拼接，即可得到目标图像的近似图像R。

综上所述，本发明实施例提供的基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法通过对图像分块、图像块边界点信息统计、多边缘多线型拟合、图像块近似块求取以及依据近似块拼接，从而得到原图像的最佳近似图像，本发明实施例提供的基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法利用多种形状对图像进行拟合快速获得其逼近图像的功能，增强了变换效果，减少了运算量，减小了图像拟合误差，获得了更高的图像拟合精度和拟合速度。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种基于边界扫描的多wedgelet图像近似方法，其特征在于，所述方法包括：

Step1.图像分块：

将原图像f分割为N个图像块B_i，0≤i≤N，图像块为边长为b的矩形；

Step2.统计图像块边界点信息：

Step2.1.二值化图像：

逐个对所述N个图像块B_i进行二值化操作，得到N个二值化图像块B’_i；

Step2.2.尺度滤波：

通过膨胀和腐蚀对所述N个二值化图像块B’_i进行尺度滤波，得到N个二值化图像块B”_i；

Step2.3.扫描边界点：

扫描每个二值化图像块B”_i的边界点，统计每个二值化图像块B”_i的边界点信息，所述边界点信息包括边界点个数M、每个像素值从0到1的边界起点S(Start Point)和每个像素值从1到0的边界终点E(End Point)；

Step3.多边缘多线型拟合：

Step3.1.直线拟合局部边缘：

按照对应的边界点将存在边界的二值化图像块B”_i划分为多个区域，取每个区域的起点S对应的位置记为I_S、终点E对应的位置记为I_E，取值范围为[0,4b-1]，根据每个区域对应的边界起点区域I_S和边界终点区域I_E进行直线线型拟合，得到每个目标区域所对应的直线线段集L_SE，其中I_S∈[I_S-△S,I_S+△S]，I_E∈[I_E-△E,I_E+△E]，△S和△E分别为经验常数；

Step3.2.多类型曲线拟合局部边缘：

通过腐蚀和膨胀后得到每个目标区域对应的边缘邻域I_P，I_P中的每个点为顶点P(PeakPoint)的候选点；根据每个目标区域对应的边界起点区域I_S、边界终点区域I_E和边缘相邻区域I_P进行曲线线型拟合和折线线型拟合，分别得到每个目标区域所对应的曲线线段集C_SEP和折线线段集B_SEP；

Step3.3.获取最佳局部边缘拟合线型组合：

分别计算目标线段l_n将对应的目标区域划分成的两个子区域r_n1和r_n2所对应的原始图像块的像素均值u_n1和u_n2，得到与每个目标区域对应的近似块，其中l_n∈L_SE∪B_SEP∪C_SEP，n＝[0,#(L_SE∪B_SEP∪C_SEP)-1]，#(L_SE∪B_SEP∪C_SEP)为集合(L_SE∪B_SEP∪C_SEP)的势，区域近似块

表示个子区域r_n1的指示函数，

表示子区域r_n2的指示函数，其中，r_n1对应的指示函数为

r_n2对应的指示函数为

选取每个区域对应的近似块R_ni与对应的原始的图像块B_i的峰值信噪比最大时所对应的线段

作为每个区域的最佳拟合线段；每个图像块B_i中，共有M条最佳拟合线段；

Step4.求图像块的近似块：

M条最佳拟合线段将图像块B_i划分成的M+1个区域记为r_m，0≤m≤M，计算每个区域r_m像素均值

计算图像近似块

Step5.求近似图像：

将N个图像块B_i的近似图像块R_i拼接起来，得到与原图像对应的近似图像R。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个目标区域对应的边界起点区域I_S、边界终点区域I_E和边缘邻域I_P进行曲线线型拟合和折线线型拟合，分别得到每个目标区域所对应的曲线线段集C_SEP、折线线段集B_SEP，包括：

遍历每个目标区域对应的边界起点区域I_S、边界终点区域I_E和边缘邻域I_P中所有经过起点S、终点E和顶点P的组合；

根据所述所有经过起点S、终点E和顶点P的组合进行曲线和折线的线型边缘形状拟合，分别得到每个目标区域所对应的曲线线段集C_SEP和折线线段集B_SEP。

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