CN116980626A - 自适应jpeg无损转码方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自适应JPEG无损转码方法、系统、设备及存储介质，相关方法包括：从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像并根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分；对于稀疏部分，结合提取出的先验信息进行条件熵编码；对于非稀疏部分，通过有损压缩获得重构图，将重构图作为上下文信息对重构图与非稀疏部分的残差进行熵编码。本发明提供的上述方案，采取分而治之的思想，将量化DCT系数划分为稀疏部分与非稀疏部分，稀疏部分直接通过条件熵编码，非稀疏部分采用先有损再残差的压缩思路，进一步提高JPEG图像的无损压缩增益。

Description

自适应JPEG无损转码方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及图像压缩编码技术领域，尤其涉及一种自适应JPEG无损转码方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
创立于1992年的JPEG(Joint Photographic Experts Group，联合图像专家组)压缩算法凭借着其简单性与效率得到广泛地应用，据一项调查，在类似于Dropbox的运行网络文件系统中，JPEG图像约占存储字节的35％。随着社交网络、云计算的日益普及，JPEG数字图像数量剧增，这导致了对存储资源的巨大需求。然而，目前的JPEG压缩算法效率低下，JPEG压缩图像中大多数都没有被充分的压缩，于是针对JPEG图像的无损再压缩成为一个具有巨大应用价值的课题，同时也是一个有巨大挑战的方向。
目前存在一些对JPEG码流进行再压缩的工作，一些无损压缩工具，如Jpegtran、Lepton等支持对JPEG进行无损压缩，但是这些都是传统方法，通过手工设计的模块预测DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)系数，增益受限。
发明内容
本发明的目的是提供一种自适应JPEG无损转码方法、系统、设备及存储介质，在保证JPEG重构图像质量没有任何损失的前提下，进一步减少JPEG图像的存储负担。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种自适应JPEG无损转码方法，包括：
从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像并根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分；
对于稀疏部分，结合提取出的先验信息进行条件熵编码；
对于非稀疏部分，通过有损压缩获得重构图，将重构图作为上下文信息对重构图与非稀疏部分的残差进行熵编码。
一种自适应JPEG无损转码系统，包括：
DCT系数稀疏性划分模块，负责从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像并根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分；
条件熵编码模块，负责对稀疏部分，结合提取出的先验信息进行条件熵编码；
有损压缩与残差的熵编码模块，负责对非稀疏部分，通过有损压缩获得重构图，将重构图作为上下文信息对重构图与非稀疏部分的残差进行熵编码。
一种处理设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；
其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现前述的方法。
一种可读存储介质，存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时实现前述的方法。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，采取分而治之的思想，将量化DCT系数划分为稀疏部分与非稀疏部分，稀疏部分直接通过条件熵编码，非稀疏部分采用先有损再残差的压缩思路，进一步提高JPEG图像的无损再压缩增益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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附图。
图1为本发明实施例提供的一种自适应JPEG无损转码方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的基于频域稀疏性的自适应JPEG无损转码框架的一种具体实现形式的示意图；
图3为本发明实施例提供的DCT系数前处理的示意图
图4为本发明实施例提供的非稀疏部分的有损压缩示意图
图5为本发明实施例提供的稀疏部分的条件熵编码示意图
图6为本发明实施例提供的一套详细的基于频域稀疏性的自适应JPEG无损转码框架的示意图；
图7为本发明实施例提供的一种自适应JPEG无损转码系统的示意图；
图8为本发明实施例提供的一种处理设备的示意图。
具体实施方式
下面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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
首先对本文中可能使用的术语进行如下说明：
术语“包括”、“包含”、“含有”、“具有”或其它类似语义的描述，应被解释为非排它性的包括。例如：包括某技术特征要素(如原料、组分、成分、载体、剂型、材料、尺寸、零件、部件、机构、装置、步骤、工序、方法、反应条件、加工条件、参数、算法、信号、数据、产品或制品等)，应被解释为不仅包括明确列出的某技术特征要素，还可以包括未明确列出的本领域公知的其它技术特征要素。
下面对本发明所提供的一种自适应JPEG无损转码方法、系统、设备及存储介质进行详细描述。本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。本发明实施例中未注明具体条件者，按照本领域常规条件或制造商建议的条件进行。
实施例一
本发明实施例提供一种自适应JPEG无损转码方法，如图1所示，其主要包括如下步骤：
步骤1、从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像并根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分。
本发明实施例中，所述从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像包括：对待转码的JPEG图像进行DCT变换，获得量化DCT系数；将量化DCT系数进行整数化，并按照频率从低到高的顺序重新排列；组合相同频率分量的量化DCT系数，获得DCT图像。
本发明实施例中，所述根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分包括：将色度分量的部分低频系数与整个亮度分量划分为非稀疏部分，其余部分划分为稀疏部分。
示例性的，JPEG是基于8*8块的编码算法，经过DCT变换后会得到64个频率系数(DC、AC1-AC63)，一般把排在前面的称为低频系数，选择前N个系数作为低频系数，N为正整数，它的具体数值可通过调参所得，目前N的最优参数是3，也就是说，色度分量的部分低频系数是指量化DCT系数前3的系数，即DC、AC1、AC2，当然，N的具体数值可以由用户根据实际情况或者经验进行调整。
步骤2、对于稀疏部分，结合提取出的先验信息进行条件熵编码。
本发明实施例中，稀疏部分的相关性极低，大部分稀疏的值为0，可以通过条件熵编码模块结合一些已解码部分和先验信息进行高效的条件熵编码。
步骤3、对于非稀疏部分，通过有损压缩获得重构图，将重构图作为上下文信息对重构图与非稀疏部分的残差进行熵编码。
本发明实施例中，通过有损压缩与残差的熵编码实现进行高效压缩，这里有损压缩部分可以理解为对非稀疏部分进行去相关，得到的重构图像的残差非常稀疏，可以以重构图像为上下文进行残差压缩；具体的，此部分中，通过有损压缩模型可以得到重构图，再计算重构图与非稀疏部分的残差，以及在重建过程中可以提取边信息作为辅助残差概率建模的特征信息；结合所述边信息对所述残差进行熵编码。
本发明实施例提供的上述方案，非常契合JPEG压缩算法适应人眼视觉系统的特点——将大量信息集中在亮度分量(Y通道)，而色度分量多采用下采样以节省码率，且量化操作会置零大量的高频系数。上述方案采取分而治之的思想，通过将DCT系数分为稀疏部分与非稀疏部分，稀疏部分直接通过条件熵编码，非稀疏部分先有损再残差的压缩思路，进一步提高JPEG图像的无损压缩增益。
为了更加清晰地展现出本发明所提供的技术方案及所产生的技术效果，下面以具体实施例对本发明实施例所提供的方法进行详细描述。
鉴于一些传统的压缩方法受限于手工设计，不能自适应且高效的建模系数之间的相关性，本发明实施例提供一种基于频域稀疏性的自适应JPEG无损转码(即无损再压缩)方案；主要包括：量化DCT系数稀疏性划分，有损压缩与残差的熵编码，条件熵编码三个部分。图2展示了上述方案框架的一种实现方式。下面针对以上三个部分分别进行详细的介绍。
一、量化DCT系数稀疏性划分。
量化DCT系数稀疏性划分是针对JPEG压缩算法的两大特点设计，JPEG为了适应人眼视觉系统并且尽可能压缩图像，通过颜色空间转换和量化操作，使得JPEG压缩图像的大量信息集中在亮度分量Y和色度分量(Cr，Cb)的低频部分。基于此观察特点，量化DCT系数稀疏性划分时，将从JPEG压缩图像中提取的量化DCT数分为稀疏部分与非稀疏部分(Cr与Cb的部分低频系数和Y分量)。
本发明实施例中，从JPEG压缩图像提取的原始量化DCT系数，为便于深度学习网络提取信息先通过DCT系数前处理，得到更为紧凑的图像表征DCT图像，如图3所示。再经过稀疏性划分，将色度分量Cr、Cb的部分低频系数(记为Cr_1、Cb_1)与整个Y分量自适应地划分到非稀疏部分，将剩余部分划分到稀疏部分，记作Cr_2、Cb_2。
本发明实施例中，色度分量Cr、Cb都各自取靠前的N个系数作为部分低频系数，形成Cr_1、Cb_1。
本发明实施例，DCT系数前处理的方案也是经过精心设计的，如图3所示，JPEG图像进行DCT变换后，按照JPEG的方法通过量化矩阵实现整数化，从而抑制感知不敏感的高频分量。接着利用Zig-Zag扫描将量化DCT系数按照频率从低到高重排。然后组合相同频率分量的量化DCT系数，可以得到一个形状为的DCT图像，H和W分别是JPEG图像原始的高度和宽度。DCT图像更加适合压缩，一方面来自相同频率的分量在相同的空间维度上聚合，这简化了有损变换编码的空间冗余消除；另一方面频率分量在通道维度上是一致的，允许更有效的熵编码。
二、有损压缩与残差的熵编码。
如图2所示，对于稀疏部分先通过有损压缩模型去相关，并得到重构图像与原图的残差，以及辅助残差压缩的边信息，再对残差进行高效熵编码。学习有损变换编码的组成部分是非线性变换、松弛量化和熵编码(有损压缩模型的编码部分)。非线性变换旨在将输入的DCT图像转换为紧凑且易于压缩的特征表示，此处所述的输入的DCT图像是指上述划分得到的非稀疏部分。松弛量化用于模拟硬量化的过程，保证梯度的反向传播。熵编码目标，用于在优化期间估计码率并将量化系数转换为比特流。
本发明实施例中，重构图像和边信息提取时的输入是相同的，都是有损压缩模型中恢复的离散特征唯一的区别是最后一层卷积层的通道数不同，重构图像部分是3通道，边信息部分是64通道，可以理解为提取的边信息为残差的特征，与残差具有相同的长度和宽度，可以用于残差的熵编码。
本发明提供了有损压缩模型的一种实现形式，如图4所示，基于超先验的压缩模型，原始输入记作x，通过编码器变换为原始特征y，原始特征y输入至两个支路；由超先验支路输出超先验特征另外一个支路先将原始特征y量化为离散表征/>再分别输入至熵模型与上下文模型，进行概率建模并进行熵编码。当然该有损压缩框架可以随着图像压缩技术的发展替换为性能更佳的框架。
三、条件熵编码。
对于稀疏部分，这一部分本身的相关性极低且大部分系数为0，本发明实施例提供一种稀疏部分的条件熵编码方法，如图5所示，本发明通过超先验变换提取用于辅助熵编码的先验信息，提取到的先验信息与可解码的Y分量与色度Cr、Cb部分低频分量(Cr_1、Cb_1)可以作为上下文辅助概率建模，进而完成条件熵编码。超先验网络可以被视为一种有效的熵模型，它生成超先验作为辅助信息，然后生成概率模型的参数，图5展示了超先验网络网络从颜色分量中提取超先验，该超先验用作辅助信息并隐式地对跨颜色相关性进行建模。
基于上述介绍，本发明提供一套详细的基于频域稀疏性的自适应JPEG无损转码框架实现示意图，如图6所示，该框架相比于压缩图像可以实现将近30％的码率节省，是JPEG无损转码极具竞争力的候选者。需要说明的是，上述仅介绍了结合深度学习方法可以端到端优化的一套基于频域稀疏性的自适应JPEG无损转码框架，但是，本发明同样也适用于传统压缩的方法。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)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的方法。
实施例二
本发明还提供一种自适应JPEG无损转码系统，其主要用于实现前述实施例提供的方法，如图7所示，该系统主要包括：
DCT系数稀疏性划分模块，负责从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像并根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分；
条件熵编码模块，负责对稀疏部分，结合提取出的先验信息进行条件熵编码；
有损压缩与残差的熵编码模块，负责对非稀疏部分，通过有损压缩获得重构图，将重构图作为上下文信息对重构图与非稀疏部分的残差进行熵编码。
本发明实施例中，所述从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像包括：对待转码的JPEG图像进行DCT变换，获得量化DCT系数；将量化DCT系数进行整数化，并按照频率从低到高的顺序重新排列；组合相同频率分量的量化DCT系数，获得DCT图像。
本发明实施例中，所述根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分包括：将色度分量的部分低频系数与整个亮度分量划分为非稀疏部分，其余部分划分为稀疏部分；其中，色度分量的部分低频系数是指从排列的系数中选出的前N个系数，N为正整数。
本发明实施例中，所述将重构图作为上下文信息对重构图与非稀疏部分的残差进行熵编码包括：计算重构图与非稀疏部分的残差，以及在重建过程提取边信息作为辅助残差概率建模的特征信息；结合所述边信息对所述残差进行熵编码。
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，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
实施例三
本发明还提供一种处理设备，如图8所示，其主要包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现前述实施例提供的方法。
进一步的，所述处理设备还包括至少一个输入设备与至少一个输出设备；在所述处理设备中，处理器、存储器、输入设备、输出设备之间通过总线连接。
本发明实施例中，所述存储器、输入设备与输出设备的具体类型不做限定；例如：
输入设备可以为触摸屏、图像采集设备、物理按键或者鼠标等；
输出设备可以为显示终端；
存储器可以为随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可为非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。
实施例四
本发明还提供一种可读存储介质，存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时实现前述实施例提供的方法。
本发明实施例中可读存储介质作为计算机可读存储介质，可以设置于前述处理设备中，例如，作为处理设备中的存储器。此外，所述可读存储介质也可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，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该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种自适应JPEG无损转码方法，其特征在于，包括：
从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像并根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分；
对于稀疏部分，结合提取出的先验信息进行条件熵编码；
对于非稀疏部分，通过有损压缩获得重构图，将重构图作为上下文信息对重构图与非稀疏部分的残差进行熵编码。
2.根据权利要求1所述的一种自适应JPEG无损转码方法，其特征在于，所述从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像包括：
对待转码的JPEG图像进行DCT变换，获得量化DCT系数；
将量化DCT系数进行整数化，并按照频率从低到高的顺序重新排列；
组合相同频率分量的量化DCT系数，获得DCT图像。
3.根据权利要求1或2所述的一种自适应JPEG无损转码方法，其特征在于，所述根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分包括：
将色度分量的部分低频系数与整个亮度分量划分为非稀疏部分，其余部分划分为稀疏部分；其中，色度分量的部分低频系数是指从排列的系数中选出的前N个系数，N为正整数。
4.根据权利要求1所述的一种自适应JPEG无损转码方法，其特征在于，所述将重构图作为上下文信息对重构图与非稀疏部分的残差进行熵编码包括：
计算重构图与非稀疏部分的残差，以及在重建过程提取边信息作为辅助残差概率建模的特征信息；
结合所述边信息对所述残差进行熵编码。
5.一种自适应JPEG无损转码系统，其特征在于，包括：
DCT系数稀疏性划分模块，负责从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像并根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分；
条件熵编码模块，负责对稀疏部分，结合提取出的先验信息进行条件熵编码；
有损压缩与残差的熵编码模块，负责对非稀疏部分，通过有损压缩获得重构图，将重构图作为上下文信息对重构图与非稀疏部分的残差进行熵编码。
6.根据权利要求5所述的一种自适应JPEG无损转码系统，其特征在于，所述从待转码的JPEG图像中提取量化DCT系数，通过前处理获得DCT图像包括：
对待转码的JPEG图像进行DCT变换，获得量化DCT系数；
将量化DCT系数进行整数化，并按照频率从低到高的顺序重新排列；
组合相同频率分量的量化DCT系数，获得DCT图像。
7.根据权利要求5或6所述的一种自适应JPEG无损转码系统，其特征在于，所述根据稀疏性划分为稀疏部分与非稀疏部分包括：
将色度分量的部分低频系数与整个亮度分量划分为非稀疏部分，其余部分划分为稀疏部分；其中，色度分量的部分低频系数是指从排列的系数中选出的前N个系数，N为正整数。
8.根据权利要求5所述的一种自适应JPEG无损转码系统，其特征在于，所述将重构图作为上下文信息对重构图与非稀疏部分的残差进行熵编码包括：
计算重构图与非稀疏部分的残差，以及在重建过程提取边信息作为辅助残差概率建模的特征信息；
结合所述边信息对所述残差进行熵编码。
9.一种处理设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；
其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1～7任一项所述的方法。
10.一种可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，当计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～7任一项所述的方法。
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