CN1309258C - 一种应用于实时传输的无损图像压缩方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用于实时传输的无损图像压缩方法，该方法包括：a.将当前待处理图像划分为一个以上的图像块，并将每个像素的三原色(RGB)格式统一为指定的RGB格式；b.将所划分的每个图像块分别与其对应的历史数据进行比较，根据比较结果确定不同的编码方法对当前图像块进行无损压缩，并用发生变化的图像块数据更新其历史数据；c.判断是否有未压缩图像块，如果没有，则执行步骤d；否则，采用基于字典的算法对所有未压缩图像块进行无损压缩；d.将压缩后的数据顺序打包，并在包头加入含有图像块编码指示标识的图像格式信息，并发送该数据包。该方法在不降低图像压缩比的同时，减少了压缩/解压缩时间，满足了实时图像传输要求。

Description

一种应用于实时传输的无损图像压缩方法

技术领域

本发明图像压缩技术，特别是指一种应用于实时传输的无损图像压缩方法。

背景技术

随着多媒体信息的迅猛发展，对于图像的处理显得越来越重要，而图像处理的一个关键操作就是图像压缩。所谓压缩，就是对要处理的图像源数据用一定的规则进行变换和组合，保留不确定的信息，去掉可推知的确定信息，以达到用尽可能少的代码或符号来表示尽可能多的数据信息的目的。通常，压缩是通过编码来实现的，换句话说，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程，因此，采用何种编码方法进行图像处理就非常重要的。

根据解码后图像相对于被压缩原始图像的保真程度而言，图像的压缩方法可分成两大类：有损压缩和无损压缩。有损压缩允许图像在压缩前和解压缩后有一定程度的不同，也就是指在解码时只能近似原图像，不能无失真地恢复原图像；无损压缩是指图像在压缩前和解压缩后应该完全一样，不允许有一位的差错，也就是说要在解码时能够精确恢复原图像，没有任何损失。

对于无损压缩来说，最基本的无损编码理论就是香农(Shannon)信息论第一定理，具体说就是，用H(u)代表信源的熵，即：表示观察到单个信源符号输出时所获得的平均信息量，熵达到最大的情况出现在信源各符号的出现概率相等时，而信源此时能提供最大可能的每个信源符号的平均信息量。那么，信源编码可以使每个信源符号所需要的码字符号的平均数L’avg/n小到逼近信源的熵，但不能比信源的信息熵更小。根据这一定理，图像信源无损编码所能达到的最低码率是受图像信源的信息熵限制的。基于该定理，任意一个给定的编码方案，其编码效率y可由公式(1)表示：

y＝H(u)/(L’avg/n)＝n×H(u)/L’avg    (1)其中，H(u)为当前编码方案确定的信源熵，L’avg/n为每个信源符号所需码字符号的平均值。

目前，图像编码方法很多，主要分为以下四大类：

1)像素编码：是指在编码时对每个像素单独处理，不考虑像素之间的相关性。常用的方法有：脉冲编码调制(PCM，Pulse Code Modulation)、熵编码(Entropy Coding)、游程编码(Run Length Coding)、位平面编码(Bit PlaneCoding)。

2)预测编码：是指只对新的信息进行编码，从而去掉相邻像素之间的相关性和冗余性。常用的方法有：增量调制(DM，Delta Modulation)、差分脉冲编码调制(DPCM，Differential Pulse Code Modulation)。

3)变换编码：是指将给定的图像变换到另一个数据域如频域上，使得大量的信息能有较少的数据来表示。常用的方法有：离散傅立叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)、离散哈达玛变换(DHT)。

4)其他编码，常见的有：混合编码(Hybrid Coding)、矢量量化(VQ，VectorQuantize)、字典LZW算法等，还有新出现的人工神经元网络(ANN，ArtificialNeural Network)算法、分形(Fractal)算法、小波(Wavelet)算法、基于对象(Object-Based)的算法、基于模型(Model-Based)的算法等。另外，还有一些统计编码：霍夫曼(Huffman)编码、香农-费诺(Shannon-Fano)编码、算术编码(Arithmetic Coding)等，这类编码对于无记忆性信源来说，像素间没有相关性，是根据像素灰度值出现概率的分布特性进行压缩编码的。

在上述众多的编码方法中，常用的无损压缩编码方法有：熵编码(EntropyCoding)、游程编码(Run Length Coding)、位平面编码(Bit Plane Coding)、字典LZW算法、霍夫曼(Huffman)编码等等。但是，各种不同的无损图像压缩编码方法，对不同的信源其压缩效率是不同的，尤其是某些需要进行无损实时图像传输的领域，对压缩的时间与压缩比要求非常苛刻时，单单依靠某一种图像编码方法就会出现压缩率不高、或压缩/解压缩时间过长的问题，无法满足进行实时图像处理的要求。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种应用于实时传输的无损图像压缩方法，在不降低图像压缩比和图像保真程度的前提下，能大大减少数据压缩/解压缩时间，从而满足实时图像传输的要求。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种应用于实时传输的无损图像压缩方法，该方法包括以下步骤：

a.将当前待处理图像划分为一个以上图像块，并将每个像素的三原色(RGB)格式统一为指定的RGB格式；其中，可将当前待处理图像划分为一个以上小于或等于16*16像素的图像块；

b.将所划分的每个图像块分别与该图像块对应的历史数据进行比较，根据比较结果确定当前图像块的数据特性，再根据数据特性确定选取不同的编码方法对当前图像块进行无损压缩，并将发生变化的图像块的历史数据更新为该变化的图像块数据；

c.判断是否有未压缩图像块，如果没有，则执行步骤d；否则，采用基于字典压缩的算法对所有未压缩图像块进行无损压缩；这里，所述基于字典的压缩算法可以是实时字典LZW算法；

d.将步骤b和步骤c压缩后的数据顺序写入数据包，并在包头加入至少含有图像块编码指示标识的图像格式信息，并发送该完整的数据包。

其中，步骤a所述将每个像素的RGB格式统一为指定RGB格式包括：判断当前图像是否为指定RGB格式，如果是，则不作处理；否则，将当前图像的RGB格式转换为指定的RGB格式。步骤a中所述指定的RGB格式为8位RGB格式、或16位RGB格式、或24位RGB格式、或32位RGB格式。

上述方案中，步骤b中所述选取不同编码方法具体包括：

b1.判断是否处理完所有图像块，如果是，则结束当前结束图像块处理流程；否则，顺序取下一图像块与所取图像块对应的历史数据进行比较；

b2.判断当前图像块数据是否与当前图像块对应的历史数据相同，如果是，则返回步骤b1；否则，扫描该图像块的所有像素，并统计当前图像块的颜色数；

b3.判断步骤b2所统计的颜色数是否大于当前指定RGB格式的位数，如果是，则标记当前图像块为未压缩图像块，返回步骤b1；否则，采用游程编码方法对当前图像块进行压缩，并计算编码后的数据量；

b4.判断步骤b3计算出的编码后数据量是否大于原始数据量，如果大于，则标记当前图像块为未压缩图像块，返回步骤b1；否则，再判断计算出的编码后数据量是否大于特定数据量，如果大于，则采用位平面编码方法对当前图像块进行压缩，然后返回步骤b1；否则，采用游程编码方法对当前图像块进行压缩，然后返回步骤b1。

其中，在比较图像块与对应的历史数据之前，步骤b1进一步包括：判断当前处理的图像块是否为首次处理，如果是，则默认当前图像块数据与其对应的历史数据不同，然后进入步骤b2；否则，再进行比较。

步骤b4中所述原始数据量为：小块的宽度、小块的高度、指定RGB格式所占字节数三者之积。步骤b4中所述特定数据量为：小块的高度％小块的宽度％小块的颜色数/8+1。步骤b3和步骤b4中所述游程编码为二维游程编码。

上述方案中，步骤d中所述图像格式信息还包括：压缩后图像数据量大小、图像宽度、图像高度和图形的起始坐标。

本发明所提供的应用于实时传输的无损图像压缩方法，是根据每幅待处理图像的具体像素组成情况，来确定待处理图像的复杂程度，进而采用不同的编码方法。如此，能充分利用每种压缩编码方法的优势，尽量保证针对不同复杂度的待处理图像使用最佳的压缩编码方法来处理，因此可保证在不降低图像压缩比和图像保真程度的前提下，以快速压缩和解压缩方式进行图像的无损压缩处理。由于提高了压缩、解压缩的速度，因此本发明能够满足实时图像处理和传输的要求。

附图说明

图1为本发明方法的实现流程图；

图2为本发明方法中对每块图像处理的具体流程图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明再作进一步详细的说明。

本发明的主要思想就是：将每幅待处理图像划分为若干小块，根据每个图像小块的具体像素组成情况，选定不同的压缩编码方法对该块图像进行无损压缩处理。

基于上述思想，本发明对图像无损压缩的方法如图1所示，具体包括以下步骤：

步骤101：对当前待处理的图像进行预处理，所述预处理是指：将待处理图像划分为一个以上图像块，并将每个图像块的每个像素的三原色(RGB)格式统一为指定的RGB格式。一般，可将待处理图像划分为一个以上小于或等于16*16像素的图像块。

这里，所述指定的RGB格式可以是8位RGB格式、或16位RGB格式、或24位RGB格式、或32位RGB格式，其中16位RGB格式是R、G、B分别占5位、6位、5位；24位RGB格式是R、G、B各占8位；32位RGB格式是R、G、B各占8位，剩余8位保留。

步骤101中所述将每个像素的RGB格式统一为指定的RGB格式是指：要预先判断一下当前图像是否为指定RGB格式，如果是，则说明该图像中的每个像素已经是按RGB格式存储的，如果不是，则按现有RGB转换技术将当前图像的RGB格式转换为指定的RGB格式。比如：指定RGB格式为16位RGB格式，那么，如果当前图像为16位RGB格式，则不需要进行RGB格式转换；如果当前图像为24位RGB格式，则需要进行24位RGB格式到16位RGB格式的转换，具体转换方法为已有技术，在此不再赘述。

本步骤中，如果将图像块限定在小于或等于16*16像素范围内，图像块的颜色总数就可以用一个字节表示，图像块的矩形坐标就可以用两个字节表示，压缩效果最好。其中，按等于16*16像素划分待处理图像是最佳方案。另外，本步骤在划分图像块时，如果不足指定像素大小，就取实际小块的实际大小，比如：要将当前待处理图像划分为16*16像素的小块，当前剩余块的大小为10*15像素，则就取10*15像素作为一个小块。

本步骤中，划分图像块的起始点也可以任意选定，则划分方向和顺序可根据起始点来确定，比如：以左上角的点为起始点，则划分方向和顺序可定为从左到右再从上到下，或定为从上到下再从左到右；以右上角的点为起始点，则划分方向和顺序可定为从右到左再从上到下，或定为从上到下再从右到左等等。

步骤102：将所划分的每个图像块分别与该图像块对应的历史数据进行比较，更新发生变化图像块的历史数据为该变化图像块的数据；并且，根据比较结果确定选取不同的编码方法对当前图像块进行无损压缩处理。这里，比较结果实际可以反映出每个图像块的数据特性，根据每个图像块数据特性的不同，选定对该类图像进行无损压缩处理的最佳编码方法。比如：游程编码算法对于仅包含很少几个灰度级的图像，特别是二值图像的压缩比较有效，就将简单的、包含颜色数少的图像块采用游程编码算法进行无损压缩。

本步骤中所述选取不同编码方法具体包括以下分步骤，如图2所示：

步骤201～202：判断当前是否存在尚未处理的图像块，如果不存在，也就是所有图像块都处理完毕，则结束图像块处理流程；否则，顺序取下一图像块与所取图像块对应的历史数据进行比较。这里，对于每个图像块，如果是第一次处理，则不做比较，并将当前的图像块数据作为该图像块的历史数据存储，以便下一次进行比较，而且比较结果直接认为是与历史数据不同。

步骤203～204：判断当前图像块数据与该图像块对应的历史数据相比是否有变化，如果没有变化，则返回步骤201；如果有变化，则扫描该图像块的所有像素，并统计当前图像块的颜色数。这里，由于每个像素都由RGB格式表示，那么，对于每个像素，只要RGB值不同就算是颜色不同，统计时如果当前RGB值与以前的所有RGB值都不同，则颜色数加1，如果有重复的，则不计数。

步骤205～207：判断所统计的当前图像块的颜色数是否大于当前指定RGB格式的位数，比如：指定RGB格式为16位RGB格式，则该判断为判断当前图像块的颜色数是否大于16，如果大于，说明该图像块复杂度较高，则标记该图像块为未压缩图像块，返回步骤201；如果小于等于，则采用游程编码方法对当前图像块进行预压缩，并计算编码后的数据量。

步骤208～209：判断计算出的编码后数据量是否大于原始数据量，如果大于，说明该图像块复杂度较高，则标记该图像块为未压缩图像块，返回步骤201；如果小于等于，则执行步骤210。这里，原始数据量的计算方法是：原始数据量＝小块的宽度×小块的高度×指定RGB格式所占字节数，如果指定RGB格式为16位RGB格式，则指定RGB格式所占字节数为2。

步骤210～212：判断计算出的编码后数据量是否大于特定数据量n，如果大于，则采用位平面编码方法对当前图像块进行压缩，然后返回步骤201；否则，采用游程编码方法对当前图像块进行压缩，然后返回步骤201。这里，所述特定数据量n为：小块的高度×小块的宽度×小块的颜色/8+1，其中，8是指1个字节占8比特位。

步骤207和步骤212中所采用的游程编码为二维游程编码。

步骤103～104：判断是否有图像块未进行压缩，如果没有，则执行步骤105；否则，采用基于字典的压缩算法对所有未压缩的图像块进行无损压缩。

这里，所述的基于字典的压缩算法可以选用实时字典LZW算法，所述实时字典LZW算法是一种基于字典编码的无损压缩编码方法，所谓字典编码方法就是：预先为输入数据创建一个短语字典，如果在当前等待进行压缩的数据流中发现字典中已经存在相应短语，则利用该短语在字典中的相应索引值取代原始数据。所述字典LZW算法的具体实现过程是这样的：

首先，建立一个很大的用于记住字符串的数组，该数组也可称之为“字典”，并将前256个字节标记(token)保留给不进行匹配的单字节，所述字符串为一个包含两个或两个以上字符的序列，所述标记为该字符串在数组中的索引。在与字典中的字符串进行匹配失败之前，将所有未压缩数据逐字节由累加器进行收集，所述累加器即为收集字符的缓冲区，其长度不小于设定的最大字符串长；只要累加器中包含了两个字符，就开始试探匹配；然后，判断匹配是否成功，如果成功，则将未压缩数据继续逐字节进入累加器；否则，将累加器中当前处理的字符串存入字典中，同时将代表部分匹配的标记(token)当作结果输出，所述部分匹配指的是匹配失败前的那次成功匹配；并将最近刚刚收到的字符，即导致匹配失败的字符留在累加器中，开始新的匹配。

实时字典LZW算法编码非常简单，执行速度很快，原因是：在本质上，任何数据都存在一些经常重复的序列，即使图像数据也不例外，因此，该编码方式用作普通压缩时表现异常优秀，对于所有未压缩的图像数据这里作为普通数据交给实时字典LZW编码进行压缩，可以进一步提高压缩比率。

步骤105：将经过步骤102和步骤103处理的压缩后数据进行打包，并在包头添加含有图像块编码指示标识的图像格式信息，然后将数据包发送出去。

本步骤具体的过程是：先将压缩后的全部数据按顺序写入数据包；然后，在包头加入图像格式信息得到完整的数据包；再将所得到的完整数据包发送出去。其中，所述的图像格式信息还包括：压缩后图像数据量大小、图像宽度、图像高度和图形的起始坐标(x，y)；所述图像块编码指示标识是指所有指示每个图像块所采用编码的标识，该标识占8个字节。

按上述方法进行图像无损压缩处理后，在解压缩时，只需根据当前收到数据包中的编码标识，依次对每个压缩后的图像块按照相应的解码算法进行处理即可。

本发明通过对当前待处理的图像数据块进行扫描，根据数据块的特性采用不同的编码方式，完成对待处理图像的压缩。由于其有效地使用了多种编码方法，也就是尽量在几种编码算法中选择最优的，使得压缩比很高。此外，由于本发明选用的二维游程编码、位平面编码以及实时的字典LZW编码算法复杂度都不高，因此压缩/解压缩速度很快，完全能够满足实时处理的要求。

举个具体例子，在一种无线关联投影机产品中使用本发明的方法，对该投影机投影的1024*768普通桌面的图像进行无损压缩，该桌面对应的原始数据量为1024*768*4＝3,145,728字节，根据实际操作结果得出，使用本发明方法压缩后数据量仅为45,786字节，共压缩3,099,942字节，总压缩率为3,099,942÷3,145,728＝98.5％。并且，根据实际测试得出，在奔腾III 866的PC机上，压缩时间小于0.06秒，解压缩时间小于0.01秒；而在现有无损压缩技术中，这种情况下，压缩率只有90％左右，且压缩时间通常大于0.1秒，解压缩时间通常会大于0.05秒，与本发明相差较大。另外，对该投影机投影的1024*768较复杂桌面的图像进行无损压缩时，原始数据量仍然为3,145,728字节，使用本发明方法压缩后为734,586字节，压缩2,411,142字节，压缩率为2,411,142÷3,145,728＝76.6％，同样，压缩时间和解压缩时间仍分别小于0.06秒、0.01秒，此时使用现有无损压缩技术，压缩率可能会比本发明略高一点儿，如使用ZIP压缩，但其压缩时间和解压缩时间大大超过本发明能达到的0.06秒、0.01秒，不能满足实时处理的要求。这里，所述的普通桌面一般指进行文档处理的桌面，所述较复杂的桌面一般指进行照片处理的桌面。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (11)

1、一种应用于实时传输的无损图像压缩方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

a.将当前待处理图像划分为一个以上的图像块，并将每个像素的三原色RGB格式统一为指定的RGB格式；

b.将所划分的每个图像块分别与该图像块对应的历史数据进行比较，根据比较结果确定当前图像块的数据特性，再根据数据特性确定选取不同的编码方法对当前图像块进行无损压缩，并将发生变化的图像块的历史数据更新为该变化的图像块数据；

c.判断是否有未压缩图像块，如果没有，则执行步骤d；否则，采用基于字典的压缩算法对所有未压缩图像块进行无损压缩；

d.将步骤b和步骤c压缩后的数据顺序写入数据包，并在包头加入至少含有图像块编码指示标识的图像格式信息，并发送该完整的数据包。

2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤a所述将每个像素的RGB格式统一为指定RGB格式包括：判断当前图像是否为指定RGB格式，如果是，则不作处理；否则，将当前图像的RGB格式转换为指定的RGB格式。

3、根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤a中所述指定的RGB格式为8位RGB格式、或16位RGB格式、或24位RGB格式、或32位RGB格式。

4、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤a中所述将当前待处理图像划分为一个以上图像块为：将当前待处理图像划分为一个以上小于或等于16*16像素的图像块。

5、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b中所述选取不同编码方法具体包括：

b1.判断是否处理完所有图像块，如果是，则结束当前结束图像块处理流程；否则，顺序取下一图像块与所取图像块对应的历史数据进行比较；

b2.判断当前图像块数据是否与当前图像块对应的历史数据相同，如果是，则返回步骤b1；否则，扫描该图像块的所有像素，并统计当前图像块的颜色数；

b3.判断步骤b2所统计的颜色数是否大于当前指定RGB格式的位数，如果是，则标记当前图像块为未压缩图像块，返回步骤b1；否则，采用游程编码方法对当前图像块进行压缩，并计算编码后的数据量；

b4.判断步骤b3计算出的编码后数据量是否大于原始数据量，如果大于，则标记当前图像块为未压缩图像块，返回步骤b1；否则，再判断计算出的编码后数据量是否大于特定数据量，如果大于，则采用位平面编码方法对当前图像块进行压缩，然后返回步骤b1；否则，采用游程编码方法对当前图像块进行压缩，然后返回步骤b1。

6、根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在比较图像块与对应的历史数据之前，步骤b1进一步包括：判断当前处理的图像块是否为首次处理，如果是，则默认当前图像块数据与其对应的历史数据不同，然后进入步骤b2；否则，再进行比较。

7、根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤b4中所述原始数据量为：小块的宽度、小块的高度、指定RGB格式所占字节数三者之积。

8、根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤b4中所述特定数据量为：小块的高度％小块的宽度％小块的颜色数/8+1。

9、根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤b3和步骤b4中所述游程编码为二维游程编码。

10、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤c中所述基于字典的压缩算法为：实时字典LZW算法。

11、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤d中所述图像格式信息还包括：压缩后图像数据量大小、图像宽度、图像高度和图形的起始坐标。

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