CN113808225B

CN113808225B - 一种图像的无损编码方法

Info

Publication number: CN113808225B
Application number: CN202111136774.3A
Authority: CN
Inventors: 邹国华
Original assignee: Donghua Polytechnic University Nanchang Campus
Current assignee: Donghua Polytechnic University Nanchang Campus
Priority date: 2021-09-27
Filing date: 2021-09-27
Publication date: 2023-09-19
Anticipated expiration: 2041-09-27
Also published as: CN113808225A

Abstract

本发明公开了一种图像的无损编码方法，其主要包括以下步骤：拍摄目标页面的原始图像，根据白色区确定目标区的第一边缘坐标和第二边缘坐标；生成矩形区域并将矩形区域内的像素作为前景元素获得第一优化图像；获得第一优化图像的最大识别面并以该最大识别面截取原始图像获得第二优化图像；将第二优化图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间并除去优化图像的冗余数据；压缩第二优化图像生成编码文件并生成该编码文件的字符排列字典。这种方法可自动对手机等移动设备拍摄的文本图像的真实页面区域进行提取，有效降低图形编码的工作量。再将这种处理后的数据进行Lempel‑Ziv编码，提高压缩率，不仅占用网络传输资源较少，且更加节省服务器的存储资源。

Description

一种图像的无损编码方法

技术领域

本发明属于图像压缩处理技术，尤其是涉及一种图像的无损编码方法。

背景技术

图像的无损编码、解码方法旨在于减少图像在传输的过程中所占用的带宽，以减少网络通信消耗以及存储在文件服务器上时减少占用的存储器资源。在办公自动化以及数字图书馆等领域，大量运用到图像编码技术，需要对图像进进行处理，对图像进行分割，以确定其中的文字、表格、公式以及插图等区域，然后进行编码，减少存储资源。

随着智能手机的普及，手机拍摄的彩色图像成为这些领域的图像生成的一大来源。手机拍摄的图像与扫描设备的扫描图像存在明显区别，如图1、2所示，手机拍摄的图像边界区域的不确定性较大，存在干扰像素。加上版面分析技术的限制，这个应用方向面临着极大的困难与挑战。而且手机拍摄的图像无关信息多，冗余像素多，这样的无关信息以及冗余像素在进行图像操作时往往占据了大量的时间以及空间，不利于图像编码，大大降低了无损编码的效率。因此有必要对现有的编码方法进行改进。

发明内容

本发明提供了一种图像的无损编码方法，其通过对手机等移动设备拍摄的页面图像进行分割，去除大量的干扰信息，并通过融合的正交小波变换方法，对HSV色彩信号的分解和重构，以解决图像中信息的冗余问题，适用于纸面的数据的快速扫描存储，提高编码的效率。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种图像的无损编码方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，拍摄目标页面的原始图像，通过预设的增强值调整原始图像的像素亮度，原始图像至少包括目标区、多个白色区以及背景区；

步骤2，识别的原始图像相互垂直的白色区，根据白色区确定目标区的第一边缘坐标和第二边缘坐标；

步骤3，生成以第一边缘坐标和第二边缘坐标为对角顶点的矩形区域；

步骤4，将矩形区域内的像素作为grabCut算法的前景元素分割原始图像，获得第一优化图像；

步骤5，执行最大面积提取法获得第一优化图像的最大识别面；

步骤6，以该最大识别面截取原始图像获得第二优化图像，所述目标区位于该第二优化图像内；

步骤7，将第二优化图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，并采用正交小波变换除去第二优化图像的冗余数据；

步骤8，采用Lempel-Ziv编码模块压缩第二优化图像生成编码文件，并生成该编码文件的字符排列字典；

步骤9，将编码文件和字符排列字典保存至文件存储服务器。

在本发明中，还包括步骤10，从文件存储服务器接收编码文件和字符排列字典，解码后再经反向的正交小波变换和色彩空间转换获得目标图像。

在本发明中，在步骤1中，调整后原始图像的三个彩色通道的像素值R＝x＋a、G＝y＋a、B＝z＋a，x、y、z分别为调整前原始图像的三个彩色通道像素值，a为预设的增强值。

在本发明中，步骤2包括如下步骤：

步骤21：按面积为原始图像0.2倍的扫描区从四个边缘向内扫描原始图像，确定像素带的白色像素比例L，L＝P/(W×H×0.2)，P 为像素带中白色像素的个数，W、H分别为原始图像长与宽；

步骤22：若L大于0.7，进入步骤23，否则向内移动一个像素点后返回至步骤21；

步骤23：确定第一边缘坐标为（u1，v1），第二边缘坐标为（u2，v2），u1、v1分别为从左侧向内扫描的扫描区中心横坐标和从顶部向内扫描的扫描区中心纵坐标，u2、v2分别为从右侧向内扫描的扫描区中心横坐标和从底部向内扫描的扫描区中心纵坐标。

在本发明中，步骤5包括如下步骤：

步骤51：从顶部逐一扫描第一优化图像的每一行，统计每行所有像素的RGB值，RGB值为（255，255，255）的像素数量为b；

步骤52：当b小于白色像素阈值ω，返回步骤51继续扫描下一行；

步骤53：当b大于等于白色像素阈值ω，将该行作为最大识别面的顶部边界；

步骤54：依次从底部、左侧以及右侧扫描第一优化图像，确定最大识别面的底部、左侧以及右侧边界。

在本发明中，白色像素阈值，m_i=n_i/W，m_i为第i行的白色像素的比例，n_i为第i行的白色像素的个数。

在本发明中，在步骤7中，采用如下方式将第二优化图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，

， />，/>，

其中，H、S、V分别为HSV色彩空间三个分量，若H＜0，则H=360＋H；。

在本发明中，第二优化图像经如下正交小波变换：

，H'、S'、V'分别为变换后的HSV色彩空间三个分量。

在本发明中，在步骤8中，Lempel-Ziv编码模块将相邻的至少两个像素编成一ASCII码，并将该ASCII码存入单一字节。

实施本发明的这种图像的无损编码方法，具有以下有益效果：可自动对手机等移动设备拍摄的文本图像的真实页面区域进行提取，去除图像的干扰区域，有效降低图形编码的工作量。采用改进的融合的正交小波变换对图像中冗余的信息去除，再将这种处理后的数据进行Lempel-Ziv编码，大大提高压缩率，可较好地应用于文件存储服务器中，不仅占用网络传输资源较少，且更加节省服务器的存储资源。

附图说明

图1为现有的手机拍摄的原始图像的示意图；

图2为现有的扫描设备的获得的扫描图像；

图3为本发明的这种图像的无损编码方法的流程图；

图4为本发明步骤2的流程示意图；

图5为图4中识别的原始图像四个白色区的示意图，其中图中黑色部分为扫描的原始图像边缘；

图6为本发明步骤5中执行最大面积提取法得到第一优化图像的流程图；

图7为本发明的通过grabCut算法获得的第一优化图像；

图8为本发明以最大识别面截取原始图像获得第二优化图像的示意图。

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。

如图3至图8所示本发明的这种图像的无损编码方法，主要用于编码存储书籍、期刊等图像文件，在编码存储前删除多余像素。其包括以下步骤。

步骤1，拍摄目标页面的原始图像，原始图像至少包括目标区、多个白色区以及背景区。本发明主要沿白色区剔除背景区，以降低无关数据存储量。由于目标页面纸张或环境光源的影响，通过白色区所呈现的并非为白色像素。在预设的增强值调整原始图像的像素亮度，增加亮度后，保证原始图像的边缘为白色像素（255，255，255）。调整后原始图像的三个彩色通道的像素值R＝x＋a、G＝y＋a、B＝z＋a，x、y、z分别为调整前原始图像的三个彩色通道像素值，a为预设的增强值，在实际案例中a取值10至40为宜。

步骤2，识别的原始图像相互垂直的白色区，根据白色区确定目标区的第一边缘坐标和第二边缘坐标。增强后的原始图像的白色区的主要像素点为（255，255，255）。通过识别该部分白色像素确定页面的主体位置。参照图4，具体的，步骤2包括如下步骤。步骤21：按面积为原始图像0.2倍的扫描区从四个边缘向内扫描原始图像，确定扫描区的白色像素比例L，L＝P/(W×H×0.2)，P 为像素带中白色像素的个数，W、H分别为原始图像长与宽。统计上下左右四个边缘的扫描区确定的白色像素值，如果统计的白色像素占全体的比重较高（超过70%），则认为这个部分存在页面区域，逐个确定页面的四个白色区，如图5所示。步骤22：若L大于0.7，进入步骤23，否则向内移动一个像素点后返回至步骤21。步骤23：确定第一边缘坐标为（u1，v1），第二边缘坐标为（u2，v2），u1、v1分别为从左侧向内扫描的扫描区中心横坐标和从顶部向内扫描的扫描区中心纵坐标，u2、v2分别为从右侧向内扫描的扫描区中心横坐标和从底部向内扫描的扫描区中心纵坐标。扫描区查找到白色区后，以该扫描区的中心坐标为实际页面的边缘，即本发明的第一边缘坐标和第二边缘坐标。需要说明的是，该方式主要是定位第一优化图像的左上角坐标和右下角坐标的大致范围。

由于grabCut算法需要先区分出前景和背景，再根据前景的像素规律分割图像内容。因此在确定页面的大致位置后，以该大致位置内的像素为grabCut算法的前景，用于区分位置外的像素内容。步骤3，生成以第一边缘坐标和第二边缘坐标为对角顶点的矩形区域。步骤4，将矩形区域内的像素作为grabCut算法的前景元素分割原始图像，获得第一优化图像。

步骤5，执行最大面积提取法获得第一优化图像的最大识别面。使用优化后得到的页面虽然去除了背景干扰元素，但是与真实的页面面积相差较多，第一优化图像通常是不规则的图像，如图7，并且可能在第一优化图像之外存在识别误差（部分白点）。因此，我们使用页面最大面积提取法来减少二者的差值，使得我们提取到的页面面积尽可能地接近于真实的页面面积。

因为第一优化图像之外存在部分白点，以白色像素点为边界通常会放大最大识别面。步骤5的主要技术目的在于，通过白色像素占比，识别出第一优化图像的主要边界。参照图6，具体如下，步骤51：从顶部扫描第一优化图像的每一行，统计每个像素的RGB值，RGB值为（255，255，255）的像素比例为b。判断像素比例是否小于白色像素阈值。本发明不限制白色像素阈值的取值，例如0.1。此外，白色像素阈值通常可以选择所有白色像素之和。白色像素阈值，m_i=n_i/W，m_i为第i行的白色像素的比例，n_i为第i行的白色像素的个数。步骤52：当b小于白色像素阈值ω，返回步骤51继续扫描下一行。步骤53：当b大于等于白色像素阈值ω，将该行作为最大识别面的顶部边界。步骤54：依次从底部、左侧以及右侧扫描第一优化图像，确定最大识别面的底部、左侧以及右侧边界。最终确定最大识别面的范围。

步骤6，以该最大识别面截取原始图像获得第二优化图像，所述目标区位于该第二优化图像内，截取结果参照图8。最大识别面反映了页面的主要内容，并剔除了全部背景区和部分白色区。需要说明的是，第二优化图像为原始图像的主要部分，该原始图像未经增强、分割，像素值接近页面真实值。

步骤7，将第二优化图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，并采用正交小波变换除去第二优化图像的冗余数据。较佳的，采用如下方式将第二优化图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，， />，/>。H、S、V分别为HSV色彩空间三个分量，若H＜0，则H=360＋H；/>。在将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间后，就可以进一步利用融合的正交小波变换方案对于HSV图像空间进行冗余消除工作。

本发明提出了一种新的基于Haar和Shannon小波母函数的正交小波变换，自身的独特优势，相比于传统不连续的小波函数要优越。第二优化图像经如下正交小波变换：，H'、S'、V'分别为变换后的HSV色彩空间三个分量。通过对于HSV色彩空间中的三个色彩通道分别进行处理获得H'S'V'，从而达到快捷无损对图像冗余信息的滤除效果。

步骤8，采用Lempel-Ziv编码模块压缩第二优化图像生成编码文件，并生成该编码文件的字符排列字典。Lempel-Ziv编码模块将相邻的至少两个像素编成一ASCII码，并将该ASCII码存入单一字节。对于HSV色彩空间的图像而言，每个像素所对应的HSV都有确定的范围。例如，图像中连续9个像素的数据表示为BABAABAAA。首先读取B，其ASCII码为66。接着读取A，其ASCII码为65；同时为BA建立新的字典编号256（因为ASCII码中有255个字符，所以起始为256）。接着读取B，其ASCII码为66，同时为AB建立新的ASCII码编码（257）。接着读取A，其ASCII码为65，由于BA存在于字典中，因此不进行操作。接着读取A，此时有了新的字符串BAA，为其建立新的ASCII编码（258）。以此类推，为这串字符串建立新的字符："256-BA"，"257-AB"，"258-BAA"，"259-ABA"，"260-AA"。由于彩色图像中存在非常多颜色相同的像素，同时像素的排列也存在非常多的重复，因此采用这种编码方式，为彩色图像进行文件压缩，并为其建立的新的字符排列字典。将压缩后的彩色图像与新的字符排列字典发送到文件存储服务器中，相比于直接传输彩色图像，这种压缩后的图像所占网络资源更少。

步骤9，将编码文件和字符排列字典保存至文件存储服务器。存储在文件存储服务器中的编码文件和字符排列字典，经过反向处理后可以获得RGB图像。步骤10，从文件存储服务器接收编码文件和字符排列字典，解码后再经反向的正交小波变换和色彩空间转换获得目标图像。用户访问文件存储服务器中存储的压缩文件时，服务器会将压缩后的图像编码文件连同字符排列字典一同传输给用户，用户端程序将根据字符字典对压缩图像进行解码恢复到源文件，并根据融合的正交小波变换的逆运算恢复HSV色彩空间，并将HSV图像转换为用户终端图片查看器可以显示的RGB图像，以供用户查看。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改，等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种图像的无损编码方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤9，将编码文件和字符排列字典保存至文件存储服务器；

步骤10，从文件存储服务器接收编码文件和字符排列字典，解码后再经反向的正交小波变换和色彩空间转换获得目标图像，

其中，在步骤7中，采用如下方式将第二优化图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，

， />，/>，

其中，H、S、V分别为HSV色彩空间三个分量，若H＜0，则H=360＋H；，

第二优化图像经如下正交小波变换：

，H'、S'、V'分别为变换后的HSV色彩空间三个分量。

2.根据权利要求1所述的图像的无损编码方法，其特征在于，在步骤1中，调整后原始图像的三个彩色通道的像素值R＝x＋a、G＝y＋a、B＝z＋a，x、y、z分别为调整前原始图像的三个彩色通道像素值，a为预设的增强值。

3.根据权利要求1所述的图像的无损编码方法，其特征在于，步骤2包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的图像的无损编码方法，其特征在于，步骤5包括如下步骤：

5. 根据权利要求4所述的图像的无损编码方法，其特征在于，白色像素阈值，m_i=n_i/W，m_i为第i行的白色像素的比例，n_i为第i行的白色像素的个数。

6.根据权利要求1所述的图像的无损编码方法，其特征在于，在步骤8中，Lempel-Ziv编码模块将相邻的至少两个像素编成一ASCII码，并将该ASCII码存入单一字节。