CN111131828A - 一种图像压缩方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种图像压缩方法及装置，其中，图像压缩方法包括：将获取的图像分割为多个预设大小的图像块；确定至少一个图像块的第一分区划分方式，并根据第一分区划分方式对图像块进行分区；将根据存储单元的压缩倍率确定的分区后的图像块的第一压缩数据存入存储单元中。因此，将根据第一分区方式进行分区后的图像块，根据存储容量固定的存储单元的压缩倍率进行压缩，使得压缩得到的第一压缩数据能够存入上述固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

Description

一种图像压缩方法及装置

技术领域

本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像压缩方法及装置。

背景技术

与无损编码相比，有损编码压缩率高、重构效果好，因此现在大部分的图形压缩都会选择有损编码的方式。但是，由于现有的有损编码方式在压缩的过程中，压缩率不固定，因此很难确定存储单元模块的最小容量。因此，对于移动设备来说，由于现有的图像压缩方法无法适应压缩率固定的存储单元，在进行图像压缩存储时，可能出现数据溢出的情况。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种图像压缩方法及装置，用以解决图像压缩方法无法适应压缩率固定的存储单元的技术问题。

为了实现上述目的，本申请实施例所提供的技术方案如下所示：

第一方面，本申请实施例提供一种图像压缩方法，包括：将获取的图像分割为多个预设大小的图像块；确定至少一个图像块的第一分区划分方式，并根据所述第一分区划分方式对所述图像块进行分区，得到多个分区块；将根据存储单元的压缩倍率确定的所述多个分区块的第一压缩数据存入所述存储单元中。因此，将根据第一分区方式进行分区后的图像块，根据存储容量固定的存储单元的压缩倍率进行压缩，使得压缩得到的第一压缩数据能够存入上述固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

在本申请的可选实施例中，所述确定至少一个图像块的第一分区划分方式，包括：计算所述至少一个图像块在多种分区划分方式下分别对应的第二压缩数据；根据所述第二压缩数据计算重构像素值，得到与所述多种分区划分方式分别相对应的多个重构像素值；从所述多个重构像素值中获得与所述图像块的初始像素值接近程度最大的所述重构像素值；确定所述接近程度最大的所述重构像素值对应的分区划分方式为所述第一分区划分方式。因此，可以通过比较针对多个图像块中的每一个图像块，多种分区划分方式下每一种分区划分方式对应的压缩数据的准确度，从多种分区划分方式中选出该图像块最优的一种分区划分方式。即，根据分区划分方式对应的压缩数据确定其重构像素值，并通过比较多个重构像素值与该图像块的初始像素值的接近程度，选出该图像块最优的一种分区划分方式。

在本申请的可选实施例中，所述将根据存储单元的压缩倍率确定的所述多个分区块的第一压缩数据存入所述存储单元中，包括：将所述第一分区划分方式对应的所述第二压缩数据存入所述存储单元中。因此，可以直接将比较过程中得到的压缩数据存储至存储单元中，从而节省了再次进行压缩的时间。

在本申请的可选实施例中，所述计算所述至少一个图像块在多种分区划分方式下分别对应的第二压缩数据，包括：根据所述压缩倍率及所述图像块的预设大小确定每种所述分区划分方式的所述第二压缩数据的数据量大小；根据所述数据量大小确定所述图像块的压缩存储方式；根据所述压缩存储方式计算所述图像块的所述第二压缩数据；其中，所述第二压缩数据包括一种所述分区划分方式中的分区序号及每个分区的像素特征信息。因此，根据存储单元的固定压缩倍率以及图像块的预设大小确定图像块对应的压缩数据，从而保证压缩的图像数据可以存储在固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

在本申请的可选实施例中，所述根据所述第二压缩数据计算重构像素值，包括：从一种所述分区划分方式对应的所述第二压缩数据中取出所述分区序号及所述每个分区的像素特征信息；根据所述像素特征信息恢复得到所述每个分区的重构像素值。因此，根据计算得到的压缩数据可以还原出该图像块的重构像素值，以利用该重构像素值与图像块的初始像素值进行比较，从而确定最优的分区划分方式。

在本申请的可选实施例中，所述从所述多个重构像素值中获得与所述图像块的初始像素值接近程度最大的所述重构像素值，包括：计算每种所述分区划分方式的所述重构像素值与所述图像块的初始像素值的失真度；确定所述失真度最小的重构像素值为所述接近程度最大的所述重构像素值。因此，通过比较重构像素值与初始像素值的失真度，确定与初始像素值接近程度最高的重构像素值对应的分区划分方式，作为该图像块的最优分区划分方式。

在本申请的可选实施例中，在所述将根据存储单元的压缩倍率确定的所述多个分区块的第一压缩数据存入所述存储单元中之前，所述图像压缩方法还包括：根据所述存储单元的所述压缩倍率确定分区后的所述图像块的所述第一压缩数据。因此，在确定了图像块的分区划分方式之后，可以根据分区划分方式计算图像块的压缩数据，并将该压缩数据存储至固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

第二方面，本申请实施例提供一种图像压缩装置，包括：分割模块，用于将获取的图像分割为多个预设大小的图像块；分区模块，用于确定至少一个图像块的第一分区划分方式，并根据所述第一分区划分方式对所述图像块进行分区，得到多个分区块；存储模块，用于将根据存储单元的压缩倍率确定的所述多个分区块的第一压缩数据存入所述存储单元中。因此，将利用分区模块根据第一分区方式进行分区后的图像块，根据存储容量固定的存储单元的压缩倍率进行压缩，使得压缩得到的第一压缩数据能够存入上述固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

在本申请的可选实施例中，所述分区模块还用于：计算所述至少一个图像块在多种分区划分方式下分别对应的第二压缩数据；根据所述第二压缩数据计算重构像素值，得到与所述多种分区划分方式分别相对应的多个重构像素值；从所述多个重构像素值中获得与所述图像块的初始像素值接近程度最大的所述重构像素值；确定所述接近程度最大的所述重构像素值对应的分区划分方式为所述第一分区划分方式。因此，分区模块可以通过比较针对多个图像块中的每一个图像块，多种分区划分方式下每一种分区划分方式对应的压缩数据的准确度，从多种分区划分方式中选出该图像块最优的一种分区划分方式。即，根据分区划分方式对应的压缩数据确定其重构像素值，并通过比较多个重构像素值与该图像块的初始像素值的接近程度，选出该图像块最优的一种分区划分方式。

在本申请的可选实施例中，所述存储模块还用于：将所述第一分区划分方式对应的所述第二压缩数据存入所述存储单元中。因此，可以利用存储模块直接将比较过程中得到的压缩数据存储至存储单元中，从而节省了再次进行压缩的时间。

在本申请的可选实施例中，所述分区模块还用于：根据所述压缩倍率及所述图像块的预设大小确定每种所述分区划分方式的所述第二压缩数据的数据量大小；根据所述数据量大小确定所述图像块的压缩存储方式；根据所述压缩存储方式计算所述图像块的所述第二压缩数据；其中，所述第二压缩数据包括一种所述分区划分方式中的分区序号及每个分区的像素特征信息。因此，分区模块根据存储单元的固定压缩倍率以及图像块的预设大小确定图像块对应的压缩数据，从而保证压缩的图像数据可以存储在固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

在本申请的可选实施例中，所述分区模块还用于：从一种所述分区划分方式对应的所述第二压缩数据中取出所述分区序号及所述每个分区的像素特征信息；根据所述像素特征信息恢复得到所述每个分区的重构像素值。因此，分区模块根据计算得到的压缩数据可以还原出该图像块的重构像素值，以利用该重构像素值与图像块的初始像素值进行比较，从而确定最优的分区划分方式。

在本申请的可选实施例中，所述分区模块还用于：计算每种所述分区划分方式的所述重构像素值与所述图像块的初始像素值的失真度；确定所述失真度最小的重构像素值为所述接近程度最大的所述重构像素值。因此，分区模块通过比较重构像素值与初始像素值的失真度，确定与初始像素值接近程度最高的重构像素值对应的分区划分方式，作为该图像块的最优分区划分方式。

在本申请的可选实施例中，所述图像压缩装置还包括：确定模块，用于根据所述存储单元的所述压缩倍率确定分区后的所述图像块的所述第一压缩数据。因此，在确定了图像块的分区划分方式之后，可以根据分区划分方式计算图像块的压缩数据，并将该压缩数据存储至固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如第一方面中的图像压缩方法。

第四方面，本申请实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面中的图像压缩方法。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本申请实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种图像压缩方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的步骤S102的一种实施方式的流程图；

图3为本申请实施例提供的步骤S201的一种实施方式的流程图；

图4为本申请实施例提供的步骤S202的一种实施方式的流程图；

图5为本申请实施例提供的步骤S203的一种实施方式的流程图；

图6为本申请实施例提供的2×2图像块的分区划分方式的示意图；

图7为本申请实施例提供的2×2图像块的一种压缩数据存放格式；

图8为本申请实施例的提供一种图像压缩装置的结构框图；

图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

图像压缩算法可以分为无损编码和有损编码，典型无损编码算法包括游程编码、霍夫曼编码等，其中，游程编码对于灰度级较少的图像(比如二值图像)效果较好，霍夫曼编码根据字符出现的概率进行编码。但是无损编码压缩率一般很低，对存储单元容量要求较高，甚至编码比特数可能高于原图大小，因此，对于在网络和移动设备上传输的数字图像和视频来说，更倾向于使用有损编码，这样可以更大程度的节省带宽或内存，典型的有损编码算法有联合图像专家组(Joint Photographic Expert Group，JPEG)、JPEG2000等。有损编码的压缩率高，重构效果好，但是由于压缩率不固定，因此很难确定存储单元模块的最小容量。

对于移动设备来说，由于图像分辨率越来越大，图像压缩算法越来越受到重视，人们更倾向于采用内存较小且固定大小，局部更新数据方便灵活，功耗较小的图像压缩算法。因此，需要一种固定压缩倍率的图像压缩方法，它对所有图片进行压缩之后，都能存入预定大小的存储单元中，不会出现数据溢出的情况。

现有的基于固定倍率的压缩算法中，典型的有视频电子标准协会(VideoElectronics Standards Association，VESA)提出的数字流压缩(Digital StreamCompression，DSC)算法，其可以选择固定倍率比如1/3、1/4都图像进行压缩。但是，由于随机存取数据不方便，因此更新局部数据不够灵活，局部更新区域无法设置为较小尺寸，这对应用造成了一定限制，且计算复杂也不易于硬件电路实现。除此之外，一些基于分块的图像压缩算法例如分块纹理编码(Block Partition Texture Coding，BPTC)、自适应可伸缩纹理压缩(Adaptive Scalable Texture Compression，ASTC)等纹理压缩算法由于对内存存储需求较小，解码速度较快，可以进行随机内存访问和更新等优点，被广泛采用于图像传输和游戏中。

一般来说，为了尽量灵活得配置局部更新的窗口大小，图像分块尺寸需要尽可能的小，但是对于一般分块独立压缩算法来说，分块尺寸越小，越不利于压缩重构，造成的重构误差一般会越大。基于上述分析，发明人提出一种图像压缩方法，该图像压缩方法是一种基于分块的固定压缩倍率的一种图像压缩方式。它可以将图像分割成较为细小且均匀的多个非重叠图像块，并对每个图像块进行独立编解码，且每个图像块的编码长度是一致不变的，因此所需内存是较小且固定的，而且图像块的尺寸可以很小，例如可选为2×2个像素组成的图像块，计算简单易实现，也可以和其他基于固定倍率的分块压缩算法一起组合成一种混合压缩方法，从而达到更好的压缩和重构效果。

下面对上述图像压缩算法进行详细的介绍：

请参照图1，图1为本申请实施例提供的一种图像压缩方法的流程图，该图像压缩方法包括如下步骤：

步骤S101：将获取的图像分割为多个预设大小的图像块。

步骤S102：确定至少一个图像块的第一分区划分方式，并根据第一分区划分方式对图像块进行分区，得到多个分区块。

步骤S103：将根据存储单元的压缩倍率确定的多个分区块的第一压缩数据存入存储单元中。

示例性的，在对图像进行压缩之前，首先需要获取一张或者多张图像。其中，获取图像的方式有多种，例如：接收图像采集装置采集的图像或者视频、自身可以采集图像或者视频等，本申请对此不作具体的限定，本领域技术人员可以根据实际情况进行合适的选择。

为了便于叙述，后面以对获取到的一张图像进行压缩为例。

在获取到一张需要压缩的图像之后，可以将该图像分割为多个预设大小的图像块。其中，为了保证图像压缩的质量，分割出的多个图像块可以为多个互相不重叠的图像块，且每一个图像块均与周围的图像块相邻(即边与边重合)。分割形成的预设大小的图像块，可以为人为事先规定大小的图像块，也可以为根据实际情况确定大小的图像块。作为一种实施方式，可以将该图像分割为多个固定大小为m(像素)×n(像素)的非重叠图像块，例如：2×2像素大小的图像块。

针对该图像中的每一个图像块，可以对其进行独立的编码解码。也就是说，针对一张图像中的多个图像块，可以采取不同的压缩方法对其进行压缩。本申请实施例可以作为一个压缩算法中的某一压缩子模式使用，对于每个图像块可以采用这一子模式压缩，也可以选其他子模式进行压缩，选取最优子模式规则可以用最小失真度衡量。本申请实施例对此不作具体的限定，本领域技术人员可以提前设定好每一个图像块采取压缩算法，也可以根据图像的实际情况进行合适的调整(将在后续实施例中对此进行详细的介绍)。

本申请实施例着重介绍采取本申请实施例提供的图像压缩方法进行压缩的过程。而要采取本申请实施例提供的图像压缩方法对图像进行压缩，除了可以对图像进行分块，还可以将分块得到的图像块进行分区。其中，一张图像中的多个图形块的分区划分方式可以相同，也可以不相同。例如：可以人为事先设定好多个图像块共同采取同一种分区划分方式进行分区；也可以根据一定的规则(本申请实施例将在后续实施例中举例说明可以采用的规则)确定其中一个图像块的分区划分方式，剩余需要分区的图像块可以采取与该图像块相同的分区划分方式；还可以针对多个图像块中的每一个图像块根据一定的规则确定其分区划分方式等。本申请对此不作具体的限定，本领域技术人员可以根据实际情况进行适当的调整。

需要说明的是，对于一张黑白图像，由于其自身已经可以视为进行分区，因此仅需分块，然后对分块后的图像块进行压缩即可。

也就是说，对于一张图像，在压缩的过程中，将图像分割成的图像块后，每一个图像块采取的图像压缩方法可以不同，每一个图像块采取的分区划分方式也可以不同，都既可以人为设定也可以根据实际情况进行合适的调整，以达到最优的压缩效果。

在确定了该图像中需要分区的图像块的分区划分方式之后，便可以分区后的图像块进行压缩，并将压缩得到的压缩数据存储至存储单元中。需要说明的是，当需要将图像压缩存储至固定大小、固定压缩倍率的存储单元中时，为了保证存储时没有数据溢出，该图像块在压缩的过程中可以将根据存储单元的压缩倍率进行压缩。

在本申请实施例中，将根据第一分区方式进行分区后的图像块，根据存储容量固定的存储单元的压缩倍率进行压缩，使得压缩得到的第一压缩数据能够存入上述固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

进一步的，下面详细介绍本申请实施例提供的一种确定图像块的分区划分方式的方法。请参照图2，图2为本申请实施例提供的步骤S102的一种实施方式的流程图，在该实施方式中，步骤S102可以包括如下步骤：

步骤S201：计算至少一个图像块在多种分区划分方式下分别对应的第二压缩数据。

步骤S202：根据第二压缩数据计算重构像素值，得到与多种分区划分方式分别相对应的多个重构像素值。

步骤S203：从多个重构像素值中获得与图像块的初始像素值接近程度最大的重构像素值。

步骤S204：确定接近程度最大的重构像素值对应的分区划分方式为第一分区划分方式。

示例性的，为了便于叙述，后面同样以确定一个图像块的分区划分方式为例。首先，针对一个图像块，可能存在多种分区划分方式，可以分别计算出多种分区划分方式下对应的多个压缩数据(即步骤S201中的第二压缩数据)，然后根据第二压缩数据对图像块的数据进行重构，得到与多种分区划分方式分别相对应的多个重构像素值。其次，可以对比多个重构像素值与图像的初始像素值的接近程度，接近程度越大说明该种分区划分方式对于该图像块来说准确度越高，因此可以将接近程度最大的重构像素值对应的分区划分方式看作上述多个分区划分方式中的最优分区划分方式(即步骤S102中的第一分区划分方式)。

需要说明的是，针对一个图像块的分区划分方式，可以存在多种情况，本领域技术人员可以根据具体情况和需求，自行设定分区个数和对应的分区划分方式。例如：可以将一个图像块分为0和1两种区(本申请对分区命名方式不作具体的限定，0和1仅为本申请实施提供的一个例子)，针对一个2×2大小的图像块，总共存在16种分区方式；在此基础上，还可以限定该图像块左上角的第一个像素始终属于分区0，在该种情况下，总共存在8种分区方式。再例如：可以将一个图像块分为0、1、2和3四种区，同样针对一个2×2大小的图像块，总共存在1种分区方式。

下面详细介绍本申请实施例提供的针对一个图像块的一种分区划分方式的一种计算压缩数据的过程。请参照图3，图3为本申请实施例提供的步骤S201的一种实施方式的流程图，在该实施方式中，步骤S201可以包括如下步骤：

步骤S301：根据压缩倍率及图像块的预设大小确定每种分区划分方式的第二压缩数据的数据量大小。

步骤S302：根据数据量大小确定图像块的压缩存储方式。

步骤S303：根据压缩存储方式计算图像块的所述第二压缩数据。

具体的，在对图像块进行压缩的过程中，为了保证压缩后的数据可以存储至预设大小的存储单元中，需要根据存储单元的压缩倍率确定该图像块的压缩存储方式，也就是说，在压缩的过程中需要考虑压缩单元的固定倍率对压缩数据格式的限制。

作为一种实施方式，假设存储单元的固定倍率为1/2，对输入的图像做2×2分块，总共有8种分区方式，每种方式用3bit序号表示(000、001、010、011、100、101、110、111)，则每一个2×2图像块执行压缩处理之后，压缩数据量应不超过：

2×2×3×8×1/2＝48(bit)；

其中，2×2表示该图像块中的像素数量，3表示3bit分区划分方式，8表示8bit像素特征信息，1/2表示压缩单元的压缩倍率为1/2。若压缩数据量不够48bit，则填充bit'0'到48bit。

同理，假设存储单元的固定倍率为1/3，对输入的图像做4×4分块，总共有8种分区方式，每种方式用3bit序号表示，则每一个4×4图像块执行压缩处理之后，压缩数据量应不超过：128bit。

在压缩的过程中，第二压缩数据可以包括一种分区划分方式中的分区序号及每个分区的像素特征信息。例如，对于一个2×2图像块，可以选择的一种压缩存储方式为：3bit分区划分方式、分区0对应的像素平均值信息以及分区1对应的像素平均值信息。其中，分区0对应的像素平均值信息是指将所属分区为分区0的所有像素计算平均值，得到8bit红色分量平均值，8bit绿色分量平均值和8bit蓝色分量平均值，分区1对应的像素平均值信息是指将所属分区为分区1的所有像素计算平均值，也得到了红绿蓝分量的平均值各8bit。除此之外，为了保证压缩数据量不能超过存储单元的固定大小，因此其中一个或多个分区的平均值信息可以做进一步的量化以减少存储量。

在上述实施例的基础上，由于针对一张图像的多个图像块可以采用不同的压缩方式进行压缩，因此在对每个图像块进行数据压缩时，压缩数据存放格式可以增加相应的bit数用于压缩模式的选择。例如：若压缩算法一共有四种压缩模式，则可以在每组压缩数据前端添加2bit用于选择模式。同理，在增加选择模式比特数后，需要注意每个图像块的压缩数据量仍然不能超过存储单元固定倍率的限制。

基于上述计算压缩数据的实施方式，下面详细介绍本申请实施例提供的针对一个图像块的一种分区划分方式的一种计算重构像素值的过程。请参照图4，图4为本申请实施例提供的步骤S202的一种实施方式的流程图，在该实施方式中，步骤S202可以包括如下步骤：

步骤S401：从一种分区划分方式对应的第二压缩数据中取出分区序号及每个分区的像素特征信息。

步骤S402：根据像素特征信息恢复得到每个分区的重构像素值。

具体的，为了从多种分区划分方式中比较确定一种分区划分方式，可以根据步骤S303中得到的第二压缩数据对图像块进行重构，其中，重构的方式可以为将第二压缩数据中的分区序号取出，然后依次将每个分区对应的像素特征信息取出，并根据每个分区对应的像素特征信息恢复得到每个分区的代表像素值，该像素值作为本分区内的所有像素的重构像素值使用。最后根据当前分区划分方式，依次根据每个像素所属的分区，选择该分区的代表像素值作为该位置像素的重构值，一直重构出当前像素块的所有数据为止。此时得到了当前图像块的重构数据。依次按此步骤计算得到每种分区划分方式下的重构图像块。

在确定了每种分区划分方式下的重构图像块之后，可以将重构得到的图像块与初始图像块进行比较。作为一种实施方式，下面详细介绍本申请实施例提供的针对一个图像块的一种分区划分方式的一种比较重构像素值与初始像素值的过程。请参照图5，图5为本申请实施例提供的步骤S203的一种实施方式的流程图，在该实施方式中，步骤S203可以包括如下步骤：

步骤S501：计算每种分区划分方式的重构像素值与图像块的初始像素值的失真度。

步骤S502：确定失真度最小的重构像素值为接近程度最大的重构像素值。

具体的，可以通过比较每种分区划分方式的重构像素值与图像块的初始像素值的失真度的大小来确定误差最小的分区划分方式。需要说明的是，根据重构像素值与初始像素值的失真度来进行选择时，采用的实施方式可以有多种，例如：误差平方和、绝对差值之和(Sum of Absolute Difference，SAD)、绝对变换差值之和(Sum of AbsoluteTransformed Difference，SATD)等，本申请实施例对此不作具体的限定。

在本申请实施例中，可以通过比较针对多个图像块中的每一个图像块，多种分区划分方式下每一种分区划分方式对应的压缩数据的准确度，从多种分区划分方式中选出该图像块最优的一种分区划分方式。即，根据分区划分方式对应的压缩数据确定其重构像素值，并通过比较多个重构像素值与该图像块的初始像素值的接近程度，选出该图像块最优的一种分区划分方式。

进一步的，在上述步骤S201-步骤S204的基础上，步骤S303可以包括如下步骤：

将第一分区划分方式对应的第二压缩数据存入存储单元中。

示例性的，由于步骤S201中已经确定了多个图像块的多种分区划分方式下的多个第二压缩数据，因此，为了节省计算时间及计算资源，可以直接将确定的分区划分方式对应的第二压缩数据作为第一压缩数据进行存储。

在本申请实施例中，可以直接将比较过程中得到的压缩数据存储至存储单元中，从而节省了再次进行压缩的时间。

为了更详细的介绍上述实施例提供的图像压缩方法，下面以对获取到的图像进行2×2分块，且需要存储至固定压缩倍率为1/2的存储单元中为例，对上述步骤进行说明：

首先，将输入图像划分为多个2×2的非重叠图像块，以对每个图像块进行独立的编码、解码。

其次，将多个2×2图像块中的一个图像块分为2个分区：分区0和分区1，始终将左上角第一个像素作为分区0内的像素点，总共有以下8种分区划分方式，如图6所示，每种方式用3bit序号表示，这里加入了序号为000的情况，是为了可以更好的压缩纯色数据。在图6中，xxx表示该图像块的分区划分序号，0表示该位置像素属于分区0，1表示该位置像素属于分区1。

然后，依次对8种分区划分方式进行数据压缩，此时需要考虑存储单元容量的限制，即每个2×2图像块的压缩数据量不能超过48bit，则可以选择的一种压缩存储方式为：3bit分区划分方式、分区0对应的像素平均值信息以及分区1对应的像素平均值信息。由于压缩数据量不能超过48bit，因此其中一个或多个分区的平均值信息可以做进一步的量化以减少存储量，如图7所示，将分区1的红绿蓝分量平均值量化为7bit，则压缩数据量刚好为48bit。

接下来，根据8种分区划分方式的压缩数据进行解压，得到重构图像块。从压缩数据流中依次取出3bit分区划分方式序号，3×8bit分区0的像素平均值，记为pixel0＝[R0,G0,B0]，3×7bit分区1的平均量化值，先将分区1的平均量化值进行反量化，得到分区1的像素重构平均值，记为pixel1＝[R1,G1,B1]，然后根据3bit分区划分方式序号，依次对图像块中每个像素进行重构，重构方式为：若当前像素属于分区0，则使用pixel0作为该位置像素的重构值；否则若当前像素属于分区1，则使用pixel1作为该位置像素的重构值；将当前图像块中每个像素重构完成以后，得到当前分区划分方式下的重构图像块。

最后，将每种分区划分方式下的重构图像块分别与当前图像块的原始数据进行比较，可以通过计算失真度衡量失真度大小，选出具有最小失真度的那种分区划分方式作为最优分区划分方式，将其对应的48bit压缩数据存入存储单元中。当前2×2图像块编码完毕。

需要说明的是，对图像进行解码的阶段可参考上述编码阶段重构数据的获取流程进行解码，得到图像重构数据。

进一步的，步骤S303可以包括如下步骤：

根据存储单元的压缩倍率确定分区后的图像块的第一压缩数据。

在本申请实施例中，在确定了图像块的分区划分方式之后，可以根据分区划分方式计算图像块的压缩数据，并将该压缩数据存储至固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

请参照图8，图8为本申请实施例的提供一种图像压缩装置的结构框图，该图像压缩装置800包括：分割模块801，用于将获取的图像分割为多个预设大小的图像块；分区模块802，用于确定至少一个图像块的第一分区划分方式，并根据所述第一分区划分方式对所述图像块进行分区，得到多个分区块；存储模块803，用于将根据存储单元的压缩倍率确定的所述多个分区块的第一压缩数据存入所述存储单元中。

在本申请实施例中，将利用分区模块802根据第一分区方式进行分区后的图像块，根据存储容量固定的存储单元的压缩倍率进行压缩，使得压缩得到的第一压缩数据能够存入上述固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

进一步的，所述分区模块802还用于：计算所述至少一个图像块在多种分区划分方式下分别对应的第二压缩数据；根据所述第二压缩数据计算重构像素值，得到与所述多种分区划分方式分别相对应的多个重构像素值；从所述多个重构像素值中获得与所述图像块的初始像素值接近程度最大的所述重构像素值；确定所述接近程度最大的所述重构像素值对应的分区划分方式为所述第一分区划分方式。

在本申请实施例中，分区模块802可以通过比较针对多个图像块中的每一个图像块，多种分区划分方式下每一种分区划分方式对应的压缩数据的准确度，从多种分区划分方式中选出该图像块最优的一种分区划分方式。即，根据分区划分方式对应的压缩数据确定其重构像素值，并通过比较多个重构像素值与该图像块的初始像素值的接近程度，选出该图像块最优的一种分区划分方式。

进一步的，所述存储模块803还用于：将所述第一分区划分方式对应的所述第二压缩数据存入所述存储单元中。

在本申请实施例中，可以利用存储模块803直接将比较过程中得到的压缩数据存储至存储单元中，从而节省了再次进行压缩的时间。

进一步的，所述分区模块802还用于：根据所述压缩倍率及所述图像块的预设大小确定每种所述分区划分方式的所述第二压缩数据的数据量大小；根据所述数据量大小确定所述图像块的压缩存储方式；根据所述压缩存储方式计算所述图像块的所述第二压缩数据；其中，所述第二压缩数据包括一种所述分区划分方式中的分区序号及每个分区的像素特征信息。

在本申请实施例中，分区模块802根据存储单元的固定压缩倍率以及图像块的预设大小确定图像块对应的压缩数据，从而保证压缩的图像数据可以存储在固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

进一步的，所述分区模块802还用于：从一种所述分区划分方式对应的所述第二压缩数据中取出所述分区序号及所述每个分区的像素特征信息；根据所述像素特征信息恢复得到所述每个分区的重构像素值。

在本申请实施例中，分区模块802根据计算得到的压缩数据可以还原出该图像块的重构像素值，以利用该重构像素值与图像块的初始像素值进行比较，从而确定最优的分区划分方式。

进一步的，所述分区模块802还用于：计算每种所述分区划分方式的所述重构像素值与所述图像块的初始像素值的失真度；确定所述失真度最小的重构像素值为所述接近程度最大的所述重构像素值。

在本申请实施例中，分区模块802通过比较重构像素值与初始像素值的失真度，确定与初始像素值接近程度最高的重构像素值对应的分区划分方式，作为该图像块的最优分区划分方式。

进一步的，在分区个数为2时，所述分区模块802还用于：计算所述第一分区划分方式中其他分区块与第一分区块的距离；确定与所述第一分区块距离最远的分区块为第二分区块，所述第二分区块的分区与所述第一分区块的分区不同；根据剩余分区块与所述第一分区块的距离以及所述第二分区块的距离确定所述剩余分区块的分区。

在本申请实施例中，分区模块802可以根据图像块中每一分区块之间的距离确定每一分区块的分区，从而确定该图像块对应的分区划分方式。

进一步的，所述图像压缩装置800还包括：确定模块，用于根据所述存储单元的所述压缩倍率确定分区后的所述图像块的所述第一压缩数据。

在本申请实施例中，在确定了图像块的分区划分方式之后，可以根据分区划分方式计算图像块的压缩数据，并将该压缩数据存储至固定大小的存储单元中，而不会出现数据溢出的情况。

请参照图9，图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图，该电子设备包括：至少一个处理器901，至少一个通信接口902，至少一个存储器903和至少一个通信总线904。其中，通信总线904用于实现这些组件直接的连接通信，通信接口902用于与其他节点设备进行信令或数据的通信，存储器903存储有处理器901可执行的机器可读指令。当电子设备运行时，处理器901与存储器903之间通过通信总线904通信，机器可读指令被处理器901调用时执行上述图像压缩方法。

处理器901可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。上述处理器901可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，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。其可以实现或者执行本申请实施例中公开的各种方法、步骤及逻辑框图。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。

存储器903可以包括但不限于随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。

可以理解，图9所示的结构仅为示意，电子设备还可包括比图9中所示更多或者更少的组件，或者具有与图9所示不同的配置。图9中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。于本申请实施例中，电子设备可以是，但不限于台式机、笔记本电脑、智能手机、智能穿戴设备、车载设备等实体设备，还可以是虚拟机等虚拟设备。另外，电子设备也不一定是单台设备，还可以是多台设备的组合，例如服务器集群，等等。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述实施例中图像压缩方法的步骤，例如包括：将获取的图像分割为多个预设大小的图像块；确定至少一个图像块的第一分区划分方式，并根据所述第一分区划分方式对所述图像块进行分区；将根据存储单元的压缩倍率确定的分区后的所述图像块的第一压缩数据存入所述存储单元中。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。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，又例如，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通信接口，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。

另外，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。

再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图像压缩方法，其特征在于，包括：

将获取的图像分割为多个预设大小的图像块；

确定至少一个图像块的第一分区划分方式，并根据所述第一分区划分方式对所述图像块进行分区，得到多个分区块；

将根据存储单元的压缩倍率确定的所述多个分区块的第一压缩数据存入所述存储单元中。

2.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，所述确定至少一个图像块的第一分区划分方式，包括：

计算所述至少一个图像块在多种分区划分方式下分别对应的第二压缩数据；

根据所述第二压缩数据计算重构像素值，得到与所述多种分区划分方式分别相对应的多个重构像素值；

从所述多个重构像素值中获得与所述图像块的初始像素值接近程度最大的所述重构像素值；

确定所述接近程度最大的所述重构像素值对应的分区划分方式为所述第一分区划分方式。

3.根据权利要求2所述的图像压缩方法，其特征在于，所述将根据存储单元的压缩倍率确定的所述多个分区块的第一压缩数据存入所述存储单元中，包括：

将所述第一分区划分方式对应的所述第二压缩数据存入所述存储单元中。

4.根据权利要求2所述的图像压缩方法，其特征在于，所述计算所述至少一个图像块在多种分区划分方式下分别对应的第二压缩数据，包括：

根据所述压缩倍率及所述图像块的预设大小确定每种所述分区划分方式的所述第二压缩数据的数据量大小；

根据所述数据量大小确定所述图像块的压缩存储方式；

根据所述压缩存储方式计算所述图像块的所述第二压缩数据；其中，所述第二压缩数据包括一种所述分区划分方式中的分区序号及每个分区的像素特征信息。

5.根据权利要求4所述的图像压缩方法，其特征在于，所述根据所述第二压缩数据计算重构像素值，包括：

从一种所述分区划分方式对应的所述第二压缩数据中取出所述分区序号及所述每个分区的像素特征信息；

根据所述像素特征信息恢复得到所述每个分区的重构像素值。

6.根据权利要求2所述的图像压缩方法，其特征在于，所述从所述多个重构像素值中获得与所述图像块的初始像素值接近程度最大的所述重构像素值，包括：

计算每种所述分区划分方式的所述重构像素值与所述图像块的初始像素值的失真度；

确定所述失真度最小的重构像素值为所述接近程度最大的所述重构像素值。

7.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，在所述将根据存储单元的压缩倍率确定的所述多个分区块的第一压缩数据存入所述存储单元中之前，所述图像压缩方法还包括：

根据所述存储单元的所述压缩倍率确定分区后的所述图像块的所述第一压缩数据。

8.一种图像压缩装置，其特征在于，包括：

分割模块，用于将获取的图像分割为多个预设大小的图像块；

分区模块，用于确定至少一个图像块的第一分区划分方式，并根据所述第一分区划分方式对所述图像块进行分区，得到多个分区块；

存储模块，用于将根据存储单元的压缩倍率确定的所述多个分区块的第一压缩数据存入所述存储单元中。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线；

所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1-7任一项所述的图像压缩方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1-7任一项所述的图像压缩方法。

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