CN110545435A - 一种基于概率模型的桌面像素编码方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种基于概率模型的桌面像素编码方法、解码方法及相关装置，用于在需要对每个像素进行逐个编码时，减少无损压缩的码流，以提高用户在有限带宽下的使用体验。本发明实施例方法包括：获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；将第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；根据概率分布表，对当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到当前像素位置的像素码流。
Description
技术领域
本发明涉及图像压缩技术领域，尤其涉及一种基于概率模型的桌面像素编码方法、装置及存储介质。
背景技术
虚拟桌面中一项关键的技术就是需要通过网络传输桌面内容到瘦客户端，为了增强用户体验，在有限的网络带宽下，如何更好的利用有限带宽来传输桌面内容是虚拟桌面技术中必须解决的一个问题。
故，桌面图像的流量削减是虚拟桌面的一项关键技术，现有技术中常用的方法为缓存和压缩两大技术，而压缩又分为有损压缩和无损压缩。在桌面图像中，文字和图标的质量要求通常较高，不适合有损压缩，必须用无损压缩。
有些场景下缓存和常规的无损压缩不容易找到历史冗余数据，此时需要对每个像素进行逐个编码，而实际场景中，桌面的像素是非常多的，对像素的逐个编码很容易造成很大的码流，从而在有限的带宽下影响了用户的使用体验。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于概率模型的桌面像素编码方法、装置及存储介质，用于在需要对每个像素进行逐个编码时，减少无损压缩的码流，以提高用户在有限带宽下的使用体验。
本发明实施例第一方面提供了一种基于概率模型的桌面像素编码方法，包括：
获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到当前像素位置的像素码流。
优选的，第一像素信息包括：
与当前像素位置相邻的已编码过的邻域像素；
和/或，
距离当前像素位置预设距离的已编码过的邻域像素；
和/或，
当前像素位置的已编码过的历史像素；
和/或，
编码过的所有历史像素。
优选的，第一像素信息的内容及预测算法的类别，取决于编码器对所述像素码流的要求。
本发明实施例第二方面提供了一种基于概率模型的桌面像素解码方法，包括：
接收当前像素位置的像素码流；
获取与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素码流执行熵解码，得到桌面图像当前像素位置的像素信息。
本发明实施例第三方面提供了一种基于概率模型的桌面像素编码装置，包括：
第一获取单元，用于获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
第一计算单元，用于将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
熵编码单元，用于根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到像素码流。
优选的，所述第一像素信息包括：
与当前像素位置相邻的已编码过的邻域像素；
和/或，
距离当前像素位置预设距离的已编码过的邻域像素；
和/或，
当前像素位置的已编码过的历史像素；
和/或，
编码过的所有历史像素。
优选的，第一像素信息的内容及预测算法的类别，取决于编码器对所述像素码流的要求。
本发明实施例第四方面提供了一种基于概率模型的桌面像素解码装置，包括：
接收单元，用于接收像素码流；
第二获取单元，用于获取与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
第二计算单元，用于将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
熵解码单元，用于根据所述概率分布表，对所述像素码流执行熵解码，得到桌面图像当前像素位置的像素信息。
本发明实施例还提供了一种计算机装置，包括处理器，该处理器在执行存储于存储器上的计算机程序时，用于实现本发明实施例第一方面的基于概率模型的桌面像素编码方法。
本发明实施例还提供了一种计算机装置，包括处理器，该该处理器在执行存储于存储器上的计算机程序时，用于实现本发明实施例第二方面的基于概率模型的桌面像素解码方法。
本发明实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，用于实现本发明实施例第一方面的基于概率模型的桌面像素编码方法。
本发明实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，用于实现本发明实施例第二方面的基于概率模型的桌面像素解码方法。
从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：
本发明实施例中，先获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与当前像素位置时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息，将该第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，从而得到当前像素位置像素的概率分布表，进而根据该概率分布表，对当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到当前像素位置的像素码流。因为本发明先根据与当前像素位置相关的已编码过的像素，及预置匹配的预测方法，得到当前像素位置像素的概率分布表，进而根据该像素的概率分布表，对当前像素位置的像素执行熵编码，从而实现对桌面像素中出现概率大的像素值用短码流来表示，而对桌面像素中出现概率小的像素值用长码流来表示，从而使得桌面像素的平均码流小于对桌面像素逐个编码的码流，达到缩减码流的效果。
附图说明
图1为本发明实施例中一种基于概率模型的桌面像素编码方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中一种基于概率模型的桌面像素编码方法的另一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中一种基于概率模型的桌面像素编码装置的一个实施例示意图；
图4为本发明实施例中一种基于概率模型的桌面像素编码装置的另一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于概率模型的桌面像素编码方法，用于在需要对每个像素进行逐个编码时，减少无损压缩的码流，提高用户在有限带宽下的使用体验。
为方便理解，下面对本发明实施例中的基于概率模型的桌面像素编码方法进行描述，请参阅图1，本发明实施例中一种基于概率模型的桌面像素编码方法的一个实施例，包括：
101、获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
桌面，为计算机用语，是在打开智能终端时看到的显示器主屏幕区域，而桌面图像即为显示在主屏幕区域的图像，在实际使用场景中，桌面图像会出现各种类型的图案，如文字、图标、自然风景等，而桌面像素则是构成的桌面图像的基本单元，通常以PPI(每英寸像素数量)为单位来表示桌面图像分辨率的大小。
在桌面场景中，对于文字类和图标类图像，由于图像边缘变化较大，若对其采用有损压缩，会造成文字和图像的分辨率过低，图像模糊，影响用户的使用体验。故当桌面场景中充满文字和图标时，一般采用无损压缩对桌面图像对其压缩，即对桌面图像中每个像素位置的像素采用无损压缩，但这样往往会导致桌面图像的码流较大，从而占用较多的带宽。
针对该问题，本发明获取桌面图像中每个像素位置的像素，以及与当前像素位置时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素，其中第一像素可以为：与当前像素位置相邻的已编码过的邻域像素；或，与当前像素位置有一定距离(如与当前像素位置相差3个像素)的已编码过的邻域像素；或，当前像素位置的已编码过的历史像素；或，已经编码过的所有历史像素。
需要说明的是，本实施例中只列举出了第一像素的几种情况，而实际编码中，第一像素只要与当前像素位置的像素有空间或时间上的关联即可，即当前像素位置的像素可以由已编码过的像素经过时间或空间的推导而获得，如当前位置的像素可以由历史帧中的某个像素经过运动而获得，或当前位置的像素可以与当前帧中已编码过某个像素值相同而获得，则该已编码过的像素即为与当前像素位置的像素相关联的第一像素，此处对第一像素的内容不做具体限制。
102、将第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
基于概率模型的桌面像素编码装置在获取到第一像素信息后，对该第一像素采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及对应的概率，从而得到当前像素位置像素的概率分布表。
具体的，本实施例中预置匹配的预测算法，可以为：基于使用频率的统计预测，或，基于梯度的预测，或，基于神经网络算法的预测，或，基于运动估计算法的预测，也可以是上述一种算法或多种算法的结合，只要根据相关联的已编码过的像素和某种预测算法能够推导出该像素位置的像素取值及其对应的概率即可，此处对预测算法的种类不做具体限制。
容易理解的是，对与当前像素位置的像素有不同关联的像素，可以采用不同的预测算法，来推导当前像素位置的像素，如可以对当前像素位置的已编码过的历史像素，采用频率统计的预测算法，来预测当前像素位置的像素，也可以对与当前像素位置相邻的已编码过的邻域像素，采用梯度的预测算法，来预测当前像素位置的像素，而对于在不同位置的相关像素，采用不同的匹配算法，一般会获取到各种不同或相同的像素取值，及对应像素取值的概率，从而得到当前像素的概率取值表，若桌面图像中有N个被预测的像素，则对应N个像素取值概率表，且每个像素取值概率表中的被预测像素，都有N种不同的可能取值，并在该像素的概率取值表中记录每种不同像素取值对应的概率值。
作为一种优选的实施例，为了减小数据处理量，加快数据的处理速度，可以在每个像素取值的概率表中，只记录部分像素值及对应的概率，具体的，可以是在每个像素取值的概率表中只记录概率取值较大的部分像素取值及对应的概率，如当一个像素对应N种像素取值时，且每个像素取值对应不同的概率值，可以在该像素的概率取值表中，只记录概率值大于预设值的K种像素值，及其对应的概率值，以减小每个像素的概率取值的数据量，加快像素编码的速度，同时减小码流量。
103、根据概率分布表，对当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到当前像素位置的像素码流。
得到当前像素位置的像素概率分布表后，即可根据该像素概率分布表，对当前像素位置的实际像素信息，进行熵编码，从而得到当前像素位置的像素码流。
根据香农的信息论，无论规定的码字符如何编排，其平均的码字符所占用的位数不可能小于原符号表达的熵值，即最大离散熵在各信息源以等概率情况下所构成的熵为最大，设信息源S＝{S1，S2，S3…Sn}，Si出现的概率为Pi，1≤i≤N，则信息源的熵为：
当等概率时， 即在所有概率情况下的熵，以等概率时为最大。
而熵编码则是对出现概率高的像素采用较短的码流进行编码，而对出现概率低的像素采用较长的码流进行编码，从而使得最终的像素码流小于对每个像素采用等长的码流进行编码的方法。
如假设当前位置的像素，采用四个不同相关位置已编码出的像素，及匹配的预测算法，预测得到当前位置的像素和概率如表1所示：
表1
| S1 | S2 | S3 | S4 |
| 1/8 | 1/4 | 1/2 | 1/8 |
则根据信源熵的定义，假设对当前位置像素的4个像素值分别用00、01、10、11(即等长的码字)来表示，则最终该像素位置像素的平均码流为L＝2*∑Pi＝2位，而若用另一组码字对当前位置的像素进行表示：110、00、0、100，则最终该像素位置像素的平均码长为：L＝∑PiLi＝0.125*3+0.25*2+0.5*1+0.125*3＝1.75位,其中，Li为第i个码字的长度。
则等长码字编码方法的压缩比为2/2＝1，而熵编码方法的压缩比为2/1.75＝1.14，由此可知，熵编码对于出现概率高的像素用短码字进行表示，而对出现概率低的像素用长码字来进行表示，相对于对每个像素逐个编码的方法而言，缩短了码流的长度，在保证图像质量的前提下，提高了图像的压缩比。
需要说明的是，本实施例中的熵编码的具体方法可以根据实际需求进行设定，如哈夫曼编码、香农-范诺编码、自适应二进制编码、算术编码或基于上下文的网络拓扑压缩编码等，此处不做具体限制。
本发明实施例中，先获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与当前像素位置时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息，将该第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，从而得到当前像素位置像素的概率分布表，进而根据该概率分布表，对当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到当前像素位置的像素码流。因为本发明先根据与当前像素位置相关的已编码过的像素，及预置匹配的预测方法，得到当前像素位置像素的概率分布表，进而根据该像素的概率分布表，对当前像素位置的像素执行熵编码，从而实现对桌面像素中出现概率大的像素值用短码流来表示，而对桌面像素中出现概率小的像素值用长码流来表示，从而使得桌面像素的平均码流小于对桌面像素逐个编码的码流，达到缩减码流的效果。
上面描述了本发明实施例中的基于概率模型的桌面像素编码方法，下面对本发明实施例中基于概率模型的桌面像素解码方法进行描述，请参阅图2，本发明实施例中基于概率模型的桌面图像解码方法的一个实施例，包括：
201、接收当前像素位置的像素码流；
在对桌面像素中的每个像素编码后，得到每个像素位置对应的像素码流，当该像素码流到达解码端时，解码装置接收当前像素位置的像素码流，以用于对该像素码流采用相对应的熵编码方法进行解码。
202、获取与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
在对桌面图像的像素进行编码时，是根据每个像素的像素取值概率表，对当前位置的真实像素进行编码，而对应的在解码时，也是根据该像素取值概率表，对当前像素位置的像素码流执行解码。
故在解码端，解码装置也需要获取与编码端同样的像素取值概率分布表，即在编码端，也建立每个像素的概率取值分布表，对应的，解码端每个像素位置的像素取值概率分布表，与编码端每个像素位置的像素取值概率分布表完全相同。
即若在编码端，是根据当前位置像素的历史编码像素信息和频率统计算法，和当前位置像素左相邻位置的历史编码像素信息和梯度算法得到当前位置像素的概率分布表，则在解码端，也是根据是根据当前位置像素的历史编码像素信息和频率统计算法，和当前位置像素左相邻位置的历史编码像素信息和梯度算法得到当前位置像素的概率分布表，即保证在编码端和解码端，每个像素的概率分布表完全相同。
而在建立当前像素位置的像素取值概率分布表时，也是获取与当前像素位置时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息，其中该第一像素信息的内容与图1所述实施例中步骤101中的第一像素信息的内容完全相同，此处不再赘述。
203、将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
因为在解码端，所维护的每个被预测像素的像素取值概率分布表，与编码端所建立的每个被预测像素的像素取值概率分布表完全相同，故解码端根据第一像素与匹配的预测算法得到像素取值概率分布表的步骤与图1所述实施例中的步骤102相同，此处不再赘述。
204、根据该概率分布表，对当前像素位置的像素码流执行熵解码，得到桌面图像当前像素位置的像素信息。
解码端得到当前像素位置的像素码流后，则根据步骤203中的对应像素的像素取值概率表，对当前像素位置的像素码流执行对应的熵解码，从而得到桌面图像当前像素位置的像素信息。
具体的，解码端的熵解码方法，对应于图1所述实施例中的熵编码方法，即若编码端采用哈夫曼编码方法进行编码，则对应的在解码端也采用哈夫曼解码方法进行解码，此处对具体的熵解码方法不做具体限制。
本发明实施例中，对应于图1所述的实施例，解码端在接收到当前像素位置的像素码流后，获取与图1所述的实施例中完全相同的，每个被预测像素的像素取值概率分布表，然后根据该概率分布表和对应的熵解码方法，对当前像素的像素码流进行解码，获取到当前像素位置的像素信息。
上面分别描述了本发明实施例中的基于概率模型的桌面像素编码方法及解码方法，下面分别来描述本发明实施例中的基于概率模型的桌面像素编码装置及解码装置，请参阅图3，本发明实施例中基于概率模型的桌面像素编码装置的一个实施例，包括：
第一获取单元301，用于获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
第一计算单元302，用于将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
熵编码单元303，用于根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到像素码流。
需要说明的是，本实施例中各单元的作用与图1所述实施例中的基于概率模型的编码装置的作用类似，此处不再赘述。
本发明实施例中，通过第一获取单元301获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与当前像素位置时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息，通过第一计算单元302，将该第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，从而得到当前像素位置像素的概率分布表，进而通过熵编码单元303根据该概率分布表，对当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到当前像素位置的像素码流。因为本发明先根据与当前像素位置相关的已编码过的像素，及预置匹配的预测方法，得到当前像素位置像素的概率分布表，进而根据该像素的概率分布表，对当前像素位置的像素执行熵编码，从而实现对桌面像素中出现概率大的像素值用短码流来表示，而对桌面像素中出现概率小的像素值用长码流来表示，从而使得桌面像素的平均码流小于对桌面像素逐个编码的码流，达到缩减码流的效果。
请参阅图4，本发明实施例中基于概率模型的桌面像素解码装置的一个实施例，包括：
接收单元401，用于接收像素码流；
第二获取单元402，用于获取与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
第二计算单元403，用于将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
熵解码单元404，用于根据所述概率分布表，对所述像素码流执行熵解码，得到桌面图像当前像素位置的像素信息。
本发明实施例中，对应于图3所述的实施例，接收单元401在接收到当前像素位置的像素码流后，获取与图3所述的实施例中完全相同的，每个被预测像素的像素取值概率分布表，然后通过熵解码单元404，根据该概率分布表和对应的熵解码方法，对当前像素的像素码流进行解码，获取到当前像素位置的像素信息。
上面从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的基于概率模型的桌面像素编码装置及解码装置进行了描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中的计算机装置进行描述：
该计算机装置用于实现基于概率模型的桌面像素编码装置的功能，本发明实施例中计算机装置一个实施例包括：
处理器以及存储器；
存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时，可以实现如下步骤：
获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到当前像素位置的像素码流。
该计算机装置还可以用于实现基于概率模型的桌面解码装置的功能，本发明实施例中计算机装置另一实施例包括：
接收当前像素位置的像素码流；
获取与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素码流执行熵解码，得到桌面图像当前像素位置的像素信息。
可以理解的是，无论是基于概率模型的桌面像素编码装置一侧，还是基于概率模型的桌面像素解码装置一侧，上述说明的计算机装置中的处理器执行所述计算机程序时，也可以实现上述对应的各装置实施例中各单元的功能，此处不再赘述。示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述基于概率模型的桌面像素编码装置、解码装置中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成上述基于概率模型的桌面像素编码装置中的各单元，各单元可以实现如上述相应基于概率模型的桌面像素编码装置说明的具体功能。
所述计算机装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机装置可包括但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，处理器、存储器仅仅是计算机装置的示例，并不构成对计算机装置的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述计算机装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述计算机装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于实现基于概率模型的桌面像素编码装置一侧的功能，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，处理器，可以用于执行如下步骤：
获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到当前像素位置的像素码流。
本发明还提供了另一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于实现基于概率模型的桌面像素解码装置的功能，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，处理器，可以用于执行如下步骤：
接收当前像素位置的像素码流；
获取与当前像素位置时间上或空间上的像素信息相关联的已编码过的第一像素信息；
将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素码流执行熵解码，得到桌面图像当前像素位置的像素信息。
可以理解的是，所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在相应的一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述相应的实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (12)
1.一种基于概率模型的桌面像素编码方法，其特征在于，包括：
获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与所述当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到当前像素位置的像素码流。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一像素信息包括：
与当前像素位置相邻的已编码过的邻域像素；
和/或，
距离当前像素位置预设距离的已编码过的邻域像素；
和/或，
当前像素位置的已编码过的历史像素；
和/或，
编码过的所有历史像素。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，第一像素信息的内容及预测算法的类别，取决于编码器对所述像素码流的要求。
4.一种基于概率模型的桌面像素解码方法，其特征在于，包括：
接收当前像素位置的像素码流；
获取与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素码流执行熵解码，得到桌面图像当前像素位置的像素信息。
5.一种基于概率模型的桌面像素编码装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取桌面图像中当前像素位置的像素信息，及与所述当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
第一计算单元，用于将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
熵编码单元，用于根据所述概率分布表，对所述当前像素位置的像素信息进行熵编码，得到像素码流。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一像素信息包括：
与当前像素位置相邻的已编码过的邻域像素；
和/或，
距离当前像素位置预设距离的已编码过的邻域像素；
和/或，
当前像素位置的已编码过的历史像素；
和/或，
编码过的所有历史像素。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，第一像素信息的内容及预测算法的类别，取决于编码器对所述像素码流的要求。
8.一种基于概率模型的桌面像素解码装置，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收像素码流；
第二获取单元，用于获取与当前像素位置的像素信息时间上或空间上相关联的已编码过的第一像素信息；
第二计算单元，用于将所述第一像素信息，采用预置匹配的预测算法，计算出当前像素位置像素的各种取值及其对应的概率，得到当前像素位置像素的概率分布表；
熵解码单元，用于根据所述概率分布表，对所述像素码流执行熵解码，得到桌面图像当前像素位置的像素信息。
9.一种计算机装置，包括处理器，其特征在于，所述处理器在执行存储于存储器上的计算机程序时，用于实现如权利要求1至3中任一项所述的基于概率模型的桌面像素编码方法。
10.一种计算机装置，包括处理器，其特征在于，所述处理器在执行存储于存储器上的计算机程序时，用于实现如权利要求4中所述的基于概率模型的桌面像素解码方法。
11.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，用于实现如权利要求1至3中任一项所述的基于概率模型的桌面像素编码方法。
12.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，用于实现如权利要求4中所述的基于概率模型的桌面像素解码方法。
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