CN112911303A - 图像编码方法、解码方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种图像编码方法、图像解码方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，该图像编码方法包括：获取待编码图像；提取待编码图像的特征点；以待编码图像的预设位置的像素点为起点，计算特征点与起点的偏移量；基于特征点与起点的偏移量，对待编码图像上所有特征点，计算两两相邻的特征点之间的差值偏移量；基于特征点与起点的偏移量以及两两相邻的特征点之间的差值偏移量对待编码图像进行编码。上述方案，能够通过数据量较少的偏移量存储图像特征点的信息，从而对图像进行无损压缩编码。

Description

图像编码方法、解码方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及数字图像无损压缩技术领域，特别是涉及一种图像编码方法、图像解码方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
在信息环境中，信息大部分是以数字化的方式表示、存储和传输的，其中图像占了绝大部分。但是数字化的图像需要占用巨大的空间，为了对图像数据进行有效的处理、存储和传输，必须对图像数据进行压缩存储。因此，数字图像信息压缩编码也就成为多媒体信息处理中的关键技术之一。如何在保证无损的前提下尽可能提高图像的压缩效率，对于与图像有关的应用而言，具有非常重要的意义。
在实际的应用需求中，如即时定位与地图构建算法，图像压缩的目的是传输到服务器端请求定位功能。有损压缩的图像影响特征点抽取的精度，从而影响定位的精度。因此，通常需要传输无损的图像数据获得高质量的特征点。另一种可行的选择是直接传输特征点。现有的特征点传输方案能有效提高传输效率。然而，对于实时性的应用，需要更高的压缩效率，进一步降低数据量。
发明内容
本申请至少提供一种图像编码方法、图像解码方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
本申请第一方面提供了一种图像编码方法，所述图像编码方法包括：
获取待编码图像；
提取所述待编码图像的特征点；
以所述待编码图像的预设位置的像素点为起点，计算所述特征点与所述起点的偏移量；
基于所述特征点与所述起点的偏移量，对所述待编码图像上所有特征点，计算两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量；
基于所述特征点与所述起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量对所述待编码图像进行编码。
通过上述方式，能够通过数据量较少的偏移量存储图像特征点的信息，从而对图像进行无损压缩编码。
其中，所述计算所述特征点与所述起点的偏移量，包括：
获取所述特征点的横坐标和纵坐标；
获取所述待编码图像的宽度；
基于所述待编码图像的宽度与所述特征点的纵坐标的乘积，以及所述特征点的横坐标计算所述特征点与所述起点的偏移量。
通过上述方式，提供一种通过特征点在图像中的坐标信息以及图像的宽度信息计算特征点偏移量的方法。
其中，所述计算所述特征点与所述起点的偏移量，包括：
获取所述特征点的横坐标和纵坐标；
获取所述待编码图像的高度；
基于所述待编码图像的高度与所述特征点的横坐标的乘积，以及所述特征点的纵坐标计算所述特征点与所述起点的偏移量。
通过上述方式，提供一种通过特征点在图像中的坐标信息以及图像的高度信息计算特征点偏移量的方法。
其中，所述基于所述特征点与所述起点的偏移量，对所述待编码图像上所有特征点，计算两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量之后，所述图像编码方法还包括：
在所述差值偏移量小于等于第一偏移阈值的情况下，采用一个整形数据存储所述差值偏移量；
在所述差值偏移量大于所述第一偏移阈值，且小于等于第二偏移阈值的情况下，采用两个整形数据存储所述差值偏移量；
在所述差值偏移量大于所述第二偏移阈值的情形下，采用三个或三个以上的整形数据存储所述差值偏移量。
通过上述方式，提供一种采用分段函数表示法存储差值偏移量的方式。
其中，所述待编码图像采用金字塔存储方式存储；所述图像编码方法还包括：
获取所述待编码图像的金字塔层数；
按照所述金字塔层数计算每一层金字塔的待编码图像；
计算每一层金字塔的待编码图像中所述特征点与所述起点的偏移量。
通过上述方式，提供一种对基于金字塔存储方式存储的待编码图像根据不同金字塔层数的特征点计算偏移量的方式。
其中，所述按照所述金字塔层数计算每一层金字塔的待编码图像，包括：
获取每一层金字塔的待编码图像相对于最高层金字塔的原始待编码图像的序号；
获取所述原始待编码图像的尺寸；
按照所述序号以及所述原始待编码图像的尺寸计算每一层金字塔的待编码图像的尺寸。
通过上述方式，提供一种对基于金字塔存储方式存储的待编码图像根据不同金字塔层数的特征点计算图像尺寸的方式。
其中，所述计算每一层金字塔的待编码图像中所述特征点与所述起点的偏移量，包括：
获取每一层金字塔的待编码图像中所述特征点的坐标；
基于所述序号以及所述坐标计算每一层金字塔的待编码图像中所述特征点的压缩坐标；
基于每一层金字塔的待编码图像中所述特征点的压缩坐标计算所述特征点与所述起点的偏移量。
通过上述方式，提供一种基于不同金字塔层数的带编码图像的特征点压缩坐标计算偏移量的方法。
本申请第二方面提供了一种图像解码方法，所述图像解码方法包括：
获取待解码图像；
以所述待解码图像的预设位置的像素点为起点，提取所述待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量；
基于所述待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量获取所述特征点在所述待解码图像的位置；
基于所述特征点的位置对所述待解码图像进行解码。
通过上述方式，能够通过数据量较少的偏移量获取图像特征点的信息，从而对图像进行解码。
本申请第三方面提供了一种图像编码装置，所述图像编码装置包括：
获取模块，用于获取待编码图像；
提取模块，用于提取所述待编码图像中特征点；
计算模块，用于以所述待编码图像的预设位置的像素点为起点，计算所述特征点与所述起点的偏移量，还用于基于所述特征点与所述起点的偏移量，对所述待编码图像上所有特征点，计算两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量；
编码模块，用于基于所述特征点与所述起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量对所述待编码图像进行编码。
本申请第四方面提供了一种图像解码装置，所述图像解码装置包括：
获取模块，用于获取待解码图像；
计算模块，用于以所述待解码图像的预设位置的像素点为起点，提取所述待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量；
提取模块，用于基于所述待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量获取所述特征点在所述待解码图像的位置；
解码模块，用于基于所述特征点的位置对所述待解码图像进行解码。
本申请第五方面提供了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现第一方面所述的图像编码方法和/或第二方面所述的图像解码方法。
本申请第六方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现第一方面所述的图像编码方法和/或第二方面所述的图像解码方法。
在本申请中，图像编码装置获取待编码图像；提取待编码图像的特征点；以待编码图像的预设位置的像素点为起点，计算特征点与起点的偏移量；基于特征点与起点的偏移量，对待编码图像上所有特征点，计算两两相邻的特征点之间的差值偏移量；基于特征点与起点的偏移量以及两两相邻的特征点之间的差值偏移量对待编码图像进行编码。上述方案，能够通过数据量较少的偏移量存储图像特征点的信息，从而对图像进行无损压缩编码。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于说明本申请的技术方案。
图1是本申请提供的图像编码方法一实施例的流程示意图；
图2是图1所示图像编码方法中步骤S103的具体流程示意图；
图3是本申请提供的图像编码方法另一实施例的流程示意图；
图4是本申请提供的图像解码方法一实施例的流程示意图；
图5是本申请提供的图像编码装置一实施例的框架示意图；
图6是本申请提供的图像解码装置一实施例的框架示意图；
图7是本申请提供的电子设备一实施例的框架示意图；
图8是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
增强/虚拟现实是计算机视觉领域中热门的应用热点。与传统的键盘、鼠标输入方式不同，算法通过摄像机作为输入设备，通过图像算法的处理，数字化周围环境的信息，从而获得与真实环境进行交互的体验。
即时定位与重建技术是计算机视觉中重要的研究热点。即时定位与重建技术有着广泛的应用，如机器人、无人驾驶、无人机和增强/虚拟现实等。该技术通过单目/多目相机的输入，获得实时的自定位信息以及数字化周围环境的重建结果，赋予机器感知周围环境的能力。
大量应用场景在数据传输中对低延时响应、低数据量要求较高。由于图片传输量较大，且信息冗余，直接传输图片不是一个很好的选择。现有的系统通常采用图像压缩技术处理图像，再进行数据传输。大部分现有的图像压缩算法虽然提升了压缩率，但是同时丢失了部分图像信息量。
因此，本申请提出一种无损压缩图像的方法，使得图像编码具有较低的压缩率。具体请参阅图1，图1是本申请提供的图像编码方法一实施例的流程示意图。
本申请的图像编码方法的执行主体可以是一种图像编码装置，例如，图像编码方法可以由终端设备或服务器或其它处理设备执行，其中，图像编码装置可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无线电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该图像编码方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
具体而言，本公开实施例的图像编码方法可以包括以下步骤：
步骤S101：获取待编码图像。
在本公开实施例中，图像编码装置通过摄像机获取摄像机采集的实时图像，并将该部分实时图像作为本公开实施例的图像编码方法输入的待编码图像。
步骤S102：提取待编码图像的特征点。
在本公开实施例中，图像编码装置通过图像识别或图像分析等方式获取待编码图像的特征点，并获取特征点在图像中的位置，可以以待编码图像中的坐标信息予以表示。
其中，特征提取的方式可以采用目前常用的特征提取算法，例如SIFT(尺度不变特征变换，Scale-invariant features transform)，SURF(加速稳健特征，Speeded UpRobust Features)和ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点等。
步骤S103：以待编码图像的预设位置的像素点为起点，计算特征点与起点的偏移量。
在本公开实施例中，图像编码装置将待编码图像的左上角像素点设置为起点，坐标表示为(0,0)。在一些可能的实施方式中，图像编码装置也可以将待编码图像的右下角、左下角或者右上角等位置的像素点设置为起点。待编码图像的其他位置的像素点的坐标表示为非0坐标值。
其中，确定特征点的位置和起点的位置后，图像编码装置计算特征点与起点之间的偏移量的步骤具体请参阅图2，图2是图1所示图像编码方法中步骤S103的具体流程示意图。具体而言，包括以下步骤：
步骤S201：获取特征点的横坐标和纵坐标。
在本公开实施例中，图像编码装置获取特征点的坐标(pt.x，pt.y)，其中，pt.x为特征点的横坐标，pt.y为特征点的纵坐标。
步骤S202：获取待编码图像的宽度。
在本公开实施例中，图像编码装置获取待编码图像的宽度。其中，设待编码图像的尺寸为ω0*h0，ω0为待编码图像的宽度，h0为待编码图像的高度。
步骤S203：基于待编码图像的宽度与特征点的纵坐标的乘积，以及特征点的横坐标计算特征点与起点的偏移量。
在本公开实施例中，图像编码装置通过计算特征点与起点的偏移量将特征点坐标由笛卡尔坐标系表示法转化为偏移量表示法，具体计算公式如下：
offset＝pt.y*w0+pt.x
其中，offset为特征点与起点的偏移量，且0≤offset<w0*h0。
在一些可能的实施方式中，图像编码装置计算特征点与起点之间的偏移量的步骤具体也可以为：获取特征点的横坐标和纵坐标；获取待编码图像的高度；基于待编码图像的高度与特征点的横坐标的乘积，以及特征点的纵坐标计算特征点与所述起点的偏移量。此时，偏移量的具体计算公式如下：
offset＝pt.x*h0+pt.y
其中，offset为特征点与起点的偏移量，且0≤offset<w0*h0。
步骤S104：基于特征点与起点的偏移量计算两两相邻的特征点之间的差值偏移量。
在本公开实施例中，图像编码装置将每个特征点的偏移量用差值的方法进行记录。由于特征点的偏移量分布在[0,w0*h0]内不均匀，通常情况下有聚集效应。
此时，图像编码装置将待编码图像中的特征点进行排序，以纵坐标pt.y为第一关键字，pt.x为第二关键字。从排序结果看，每一个特征点与相邻的特征点之间的距离之差非常小。因此，在本公开实施例中，图像编码装置采用序列做差的方式计算特征点之间的差值偏移量，即记录每一个偏移量与上一个偏移量之间的差值。此时，差值偏移量的取值范围为[0,w0*h0]，但绝大多数的差值偏移量都接近0，能够有效减少存储图像特征点的数据量。
具体地，图像编码装置获取每一特征点的偏移量，并将相邻特征点的偏移量作差，从而得到相邻特征点之间的差值偏移量d0。
进一步地，在本公开实施例中，图像编码装置对于每一个差值偏移量d0，根据数值大小的不同，采用不同分段函数的方式进行存储。以uchar存储数据为例，uchar的取值范围为[0,255]，图像编码装置采用一个uchar存储一个特征点所对应的差值偏移量d0，那么分段函数的表达式为：
Figure BDA0002919633940000091
由于差值偏移量的值绝大部分少于0，因此，大多数差值偏移量只需要一个uchar表示即可，少部分差值偏移量可能需要两个uchar，极少部分差值偏移量需要三个uchar存储。
步骤S105：基于特征点与起点的偏移量以及两两相邻的特征点之间的差值偏移量对待编码图像进行编码。
在本公开实施例中，图像编码装置将与起点最近的特征点的偏移量，以及其他特征点的差值偏移量进行编码，以使编码图像能够以较少数据量存储图像中所有特征点的信息，在保证特征点无损存储的情况下，极大地提高了图像编码的压缩率。
在本申请中，图像编码装置获取待编码图像；提取待编码图像的特征点；以待编码图像的左上角像素点为起点，计算特征点与起点的偏移量；计算特征点之间的差值偏移量；基于特征点与起点的偏移量以及特征点之间的差值偏移量对待编码图像进行编码。上述方案，能够通过数据量较少的偏移量存储图像特征点的信息，从而对图像进行无损压缩编码。
OpenCV是常用的图像算法库，以对应OpenCV的KeyPoint数据存储结构为例进一步说明本申请的图像编码方法。请继续参阅图3，图3是本申请提供的图像编码方法另一实施例的流程示意图。具体而言，包括以下步骤：
步骤S301：获取待编码图像的金字塔层数。
在本公开实施例中，当待编码图像采用金字塔存储方式存储时，图像编码装置获取待编码图像数据结构中的octave(int)，即所处的金字塔层数。
其中，KeyPoint存储结构由pt.x(float),pt.y(float),size(float),angle(float),response(float),octave(int),class_id(int)7个元素构成，共占比28Byte。这7个元素依次分别代表特征点的x坐标值、y坐标值、面积、角度、响应值、所处的金字塔层数、标识符。这7个元素中，必要的内容pt.x,pt.y,octave,class_id这四项，其余三项size,angle,response可根据应用需求进行选择，可用半精度存储，以减少空间的依赖需求。
进一步地，图像编码装置可以将octave,class_id进行压缩。具体地，一方面，图像编码装置可以去除class_id，class_id标识符是特征点的唯一标识，在本公开实施例中不需要存储，在图像解压时再重新指定标号即可。另一方面，图像编码装置也可以去除octave，由于金字塔的层数是已知的，图像编码装置仅需要记录每一层金字塔的特征点数量的数组即可，图像编码装置以octave作为关键字，对特征点重新排序，在图像解压时再根据特征点的顺序恢复octave即可。
步骤S302：按照金字塔层数处理每一层金字塔的待编码图像。
在本公开实施例中，由于去除了octave项，以金字塔最高层为原始待编码图像，获取每一层金字塔的待编码图像相对于最高层金字塔的原始待编码图像的序号，即金字塔层数octave。
设原始待编码图像的尺寸为w0*h0，此时，以原始待编码图像所在的金字塔层数为0层，则第i层金字塔的待编码图像的尺寸wi*hi具体为：
Figure BDA0002919633940000111
其中，s为每一层金字塔的压缩尺度。
步骤S303：计算每一层金字塔的待编码图像中特征点与起点的偏移量。
在本公开实施例中，图像编码装置通过图像识别或图像分析等方式获取每一层金字塔的待编码图像的特征点，并获取特征点在待编码图像中的位置，可以以待编码图像中的坐标信息予以表示。
图像编码装置根据金字塔层数octave计算每一层金字塔的待编码图像中特征点的压缩坐标(compressed_pt.x，compressed_pt.y)，具体计算公式为：
Figure BDA0002919633940000112
从上述公式可知，第i层金字塔的特征点坐标范围为：0≤compressed_pt.x<wi，0≤compressed_pt.y<hi。
进一步地，图像编码装置通过计算特征点与起点的偏移量将特征点坐标由笛卡尔坐标系表示法转化为偏移量表示法。具体地，对于一个特征点(compressed_pt.x，compressed_pt.y)，由于已知坐标系的范围，图像编码装置可以将二维图像数据根据行序，将每一行的头部数据和前一行的尾部数据相接，形成一个一维数组。此时，图像编码装置采用距离数据首部，即起点的偏移量表示特征点的位置：
offset＝compressed_pt.y*wi+compressed_pt.x
其中，偏移量offset的范围为：0≤offset<wi*hi。
需要说明的是，上述图像解码方法的过程为可逆过程，请继续参阅图4，图4是本申请提供的图像解码方法一实施例的流程示意图。具体而言，包括以下步骤：
步骤S401：获取待解码图像。
步骤S402：以待解码图像的预设位置的像素点为起点，提取待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的特征点之间的差值偏移量。
步骤S403：基于待解码图像中特征点与起点的偏移量以及特征点之间的差值偏移量获取特征点在待解码图像的位置。
在本公开实施例中，图像解码装置提取待解码图像的起点与最近特征点的偏移量，以及特征点之间的差值偏移量。进一步地，图像解码装置根据起点与最近特征点的偏移量，以及特征点之间的差值偏移量计算每一特征点与起点的偏移量offset，并根据每一特征点与起点的偏移量offset计算每一特征点在图像中的坐标(pt.x，pt.y)，具体计算公式为：
Figure BDA0002919633940000121
步骤S404：基于特征点的位置对待解码图像进行解码。
本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
请继续参阅图5，图5是本申请提供的图像编码装置一实施例的框架示意图。图像编码装置50包括：
获取模块51，用于获取待编码图像。
提取模块52，用于提取待编码图像中特征点。
计算模块53，用于以待编码图像的预设位置的像素点为起点，计算特征点与起点的偏移量，还用于基于特征点与起点的偏移量，对待编码图像上所有特征点，计算两两相邻的特征点之间的差值偏移量。
编码模块54，用于基于特征点与起点的偏移量以及两两相邻的特征点之间的差值偏移量对待编码图像进行编码。
请继续参阅图6，图6是本申请提供的图像解码装置一实施例的框架示意图。图像解码装置60包括：
获取模块61，用于获取待解码图像。
计算模块62，用于以待解码图像的预设位置的像素点为起点，提取待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的特征点之间的差值偏移量。
提取模块63，用于基于待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的特征点之间的差值偏移量获取特征点在待解码图像的位置。
解码模块64，用于基于特征点的位置对待解码图像进行解码。
请参阅图7，图7是本申请提供的电子设备一实施例的框架示意图。电子设备70包括相互耦接的存储器71和处理器72，处理器72用于执行存储器71中存储的程序指令，以实现上述任一图像编码方法实施例和/或任一图像解码方法实施例中的步骤。在一个具体的实施场景中，电子设备70可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，电子设备70还可以包括笔记本电脑、平板电脑等移动设备，在此不做限定。
具体而言，处理器72用于控制其自身以及存储器71以实现上述任一图像编码方法实施例和/或任一图像解码方法实施例中的步骤。处理器72还可以称为CPU(CentralProcessing Unit，中央处理单元)。处理器72可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器72还可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(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。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。另外，处理器72可以由集成电路芯片共同实现。
请参阅图8，图8是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。计算机可读存储介质80存储有能够被处理器运行的程序指令801，程序指令801用于实现上述任一图像编码方法实施例和/或任一图像解码方法实施例中的步骤。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，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。
另外，在本申请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。
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，本申请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)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式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-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (12)

1.一种图像编码方法，其特征在于，所述图像编码方法包括：
获取待编码图像；
提取所述待编码图像的特征点；
以所述待编码图像的预设位置的像素点为起点，计算所述特征点与所述起点的偏移量；
基于所述特征点与所述起点的偏移量，对所述待编码图像上所有特征点，计算两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量；
基于所述特征点与所述起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量对所述待编码图像进行编码。
2.根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于，
所述计算所述特征点与所述起点的偏移量，包括：
获取所述特征点的横坐标和纵坐标；
获取所述待编码图像的宽度；
基于所述待编码图像的宽度与所述特征点的纵坐标的乘积，以及所述特征点的横坐标计算所述特征点与所述起点的偏移量。
3.根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于，
所述计算所述特征点与所述起点的偏移量，包括：
获取所述特征点的横坐标和纵坐标；
获取所述待编码图像的高度；
基于所述待编码图像的高度与所述特征点的横坐标的乘积，以及所述特征点的纵坐标计算所述特征点与所述起点的偏移量。
4.根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于，
所述基于所述特征点与所述起点的偏移量，对所述待编码图像上所有特征点，计算两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量之后，所述图像编码方法还包括：
在所述差值偏移量小于等于第一偏移阈值的情况下，采用一个整形数据存储所述差值偏移量；
在所述差值偏移量大于所述第一偏移阈值，且小于等于第二偏移阈值的情况下，采用两个整形数据存储所述差值偏移量；
在所述差值偏移量大于所述第二偏移阈值的情形下，采用三个或三个以上的整形数据存储所述差值偏移量。
5.根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于，
所述待编码图像采用金字塔存储方式存储；所述图像编码方法还包括：
获取所述待编码图像的金字塔层数；
按照所述金字塔层数处理每一层金字塔的待编码图像；
所述计算所述特征点与所述起点的偏移量，包括：
计算每一层金字塔的待编码图像中所述特征点与所述起点的偏移量。
6.根据权利要求5所述的图像编码方法，其特征在于，
所述按照所述金字塔层数计算每一层金字塔的待编码图像，包括：
获取每一层金字塔的待编码图像相对于最高层金字塔的原始待编码图像的序号；
获取所述原始待编码图像的尺寸；
按照所述序号以及所述原始待编码图像的尺寸计算每一层金字塔的待编码图像的尺寸。
7.根据权利要求6所述的图像编码方法，其特征在于，
所述计算每一层金字塔的待编码图像中所述特征点与所述起点的偏移量，包括：
获取每一层金字塔的待编码图像中所述特征点的坐标；
基于所述序号以及所述坐标计算每一层金字塔的待编码图像中所述特征点的压缩坐标；
基于每一层金字塔的待编码图像中所述特征点的压缩坐标计算所述特征点与所述起点的偏移量。
8.一种图像解码方法，其特征在于，所述图像解码方法包括：
获取待解码图像；
以所述待解码图像的预设位置的像素点为起点，提取所述待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量；
基于所述待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量获取所述特征点在所述待解码图像的位置；
基于所述特征点的位置对所述待解码图像进行解码。
9.一种图像编码装置，其特征在于，所述图像编码装置包括：
获取模块，用于获取待编码图像；
提取模块，用于提取所述待编码图像中特征点；
计算模块，用于以所述待编码图像的预设位置的像素点为起点，计算所述特征点与所述起点的偏移量，还用于基于所述特征点与所述起点的偏移量，对所述待编码图像上所有特征点，计算两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量；
编码模块，用于基于所述特征点与所述起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量对所述待编码图像进行编码。
10.一种图像解码装置，其特征在于，所述图像解码装置包括：
获取模块，用于获取待解码图像；
计算模块，用于以所述待解码图像的预设位置的像素点为起点，提取所述待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量；
提取模块，用于基于所述待解码图像中特征点与起点的偏移量以及两两相邻的所述特征点之间的差值偏移量获取所述特征点在所述待解码图像的位置；
解码模块，用于基于所述特征点的位置对所述待解码图像进行解码。
11.一种电子设备，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现权利要求1至7任一项所述的图像编码方法和/或权利要求8所述的图像解码方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的图像编码方法和/或权利要求8所述的图像解码方法。
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