CN1696977A - 一种图像压缩方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种图像压缩方法。该方法包括以下步骤：1)选择量化色深；2)确定量化尺度；3)根据量化色深以及量化尺度对图像进行转化；4)将转换后的图像进行压缩。本发明为了解决背景技术中存在的技术问题，而提供一种能够在拥有特殊显示设备的处理能力受限系统中，图像失真小，图像解压缩还原速度快，压缩率相对较大的一种图像图像压缩方法。
Description
一、技术领域
本发明涉及一种图像压缩方法。
二、背景技术
目前被广泛使用的静态图像编码格式是JPEG(Joint Photographic Experts Group，联合图像专家小组)算法，其对24位色深的静态彩色图像以及256级灰度的静态图像有着极高的压缩率和很好的压缩品质(在压缩比为25∶1的情况下，压缩后还原得到的图像于原始图像相比较，非图像专家难以找出它们的差别)，因而被接受和广泛使用，成为静态压缩图像标准格式之一。但是，由于JPEG对译码系统的处理能力有一定的要求，在处理能力弱的系统中需要长时间才能完成译码，影响了用户的使用，为了解决此问题，则要增加的系统的处理能力或加装额外的Dsp，这不但增加了成本，也增加了便携式系统的电力消耗。
另一种使用较广泛的图像压缩格式是GIF(Graphics Interchange Format图像交换格式，是由CompuServe开发的图形文件格式，版权所有，任何商业目的使用均需CompuServe公司授权)，它是基于色表和lzw字典式压缩方法，支持2色到256色多种色深，且解压缩速度快，比较适合应用在处理能力受限的系统之上。但是由于手持式设备的显示装置与Pc的监视器不同，其根据不同的应用场合有多种不同的硬件显示设备(如黑白LCD，16级灰阶LCD，4K彩色LCD等等)，而Gif的色表中表示的都是24位色的颜色，所以在还原图像的时就不得不先将色表的颜色转换成与物理设备匹配的颜色之后，再进行图像的还原，消耗了额外的时间。并且在压缩图像的过程中，其对原始图像根据要转换到的目标色深进行量化时方法单一(直接使用目标色深的最大颜色数进行量化)，其量化后图像信息的熵值较大，因而导致了其基于字典式的压缩方法的压缩率较低。
三、发明内容
本发明为了解决背景技术中存在的上述技术问题，而提供一种能够在拥有特殊显示设备的处理能力受限系统中，图像失真小，图像解压缩还原速度快，压缩率相对较大的一种图像图像压缩方法。
本发明的技术解决方案是：本发明为一种图像压缩方法，其特殊之处在于：该方法包括以下步骤：
1)选择量化色深；
2)确定量化尺度；
3)根据量化色深以及量化尺度对图像进行转化；
4)将转换后的图像进行压缩。
上述步骤1)的具体步骤如下：
11)根据显示设备的显示能力选择量化色深；
12)在当前量化色深下人工选择样图采样颜色数量以达到需要的显示效果。
上述步骤12)中颜色的量化算法的选取可以采用八叉数算法或MedianCut算法。
上述步骤12)中在显示效果与原图差异尽可能小的情况下选择的采样颜色数量尽可能少。
上述步骤2)是根据原始图像中每像素点的实际颜色值与重新量化和调整采样颜色数之后样图的实际颜色值的平均误差值确定量化尺度。
上述步骤3)是根据平均误差值，在显示设备的色深下动态的调整采样颜色量，使得其他图像转换先后的显示差异程度和样图保持一致。
上述步骤4)中如果转换后图像中的颜色数较少，那么可以将这些颜色存入一色表中，色表中的每一个元素值等于该颜色在物理设备中显示时所对应的数值。然后将图像数据中每像素的颜色值用在色表中与其相同的颜色值的表项的索引代替，然后将这些索引值数据进行压缩。
上述步骤4)中如果转换后的图像颜色数较多，直接将图像数据进行压缩即可。
上述步骤4)中压缩方法可以采用字典模型算法或行程算法进行压缩。
本发明是在选择重新量化色深并调整采样颜色数的过程中降低了图像的熵值，使其可基于字典模型的压缩，使其在处理能力受限制的系统中仍具有较高的压缩比，同时这种对品质降低的系数是通过人为针对不同显示设备调整好的，所以仍可以保持较好的观赏效果。
四、具体实施方式
本发明的具体步骤如下：
1)选择量化色深；
11)根据显示设备的显示能力选择量化色深；
12)在当前量化色深下人工选择样图采样颜色数量以达到需要的显示效果；其中在显示效果与原图差异尽可能小的情况下选择的采样颜色数量尽可能少。
2)确定量化尺度；根据原始图像中每像素点的实际颜色值与重新量化和调整采样颜色数之后样图的实际颜色值的平均误差值确定量化尺度。
3)根据量化色深以及量化尺度对图像进行转化；根据平均误差值，在显示设备的色深下动态的调整采样颜色量，使得其他图像转换先后的显示差异程度和样图保持一致。
4)将转换后的图像进行压缩。
如果转换后图像中的颜色数较少，那么可以将这些颜色存入一色表中，色表中的每一个元素值等于该颜色在物理设备中显示时所对应的数值。然后将图像数据中每像素的颜色值用在色表中与其相同的颜色值的表项的索引代替，然后将这些索引值数据进行压缩。
如果转换后的图像颜色数较多，直接将图像数据进行压缩即可。
步骤12)中颜色的量化算法可以采用八叉数算法或MedianCut算法。
步骤4)中压缩方法可以采用字典模型算法或行程算法进行压缩。
下面结合具体实施例对本发明做进一步的详述：
目前，我们在PC上的显示设备都支持24的色深，并且PC上的图像大多都是以24位色深存储的。而对于特殊的显示设备其对颜色的表达能力有所不同，导致在其上显示的图像也有多种不同的颜色数(如，256色，4K色等)。要在这些设备上显示计算机中的图像，首先要对其进行量化，将原本在24位色深的色域范围内的图像，对应到我们显示设备需要的色域范围上。例如，我们需要使用的显示设备其对色彩的表现能力为12位色深，那我们就需要将计算机上24位色深的图像转换成12位色深的图像，这是一个颜色值多对一的转换，因此这一过程实际上就是有损的，以降低了图像的品质为代价的，但由于显示设备的显示能力的限制，这是无法避免的，为了能够尽可能好的表示原图，通常在转换的过程中还加入了抖动处理，通过加入一些杂点来使得图像颜色过渡较平滑，图像的整体效果和原图相接近，此时，若我们直接对转换后的4K色图像进行字典模型的压缩，那么由于图形中包含的颜色数很多，会导致压缩率很低。因此我们对转换后的4K色图像中的颜色数量进行调整，保证在尽可能与原图的观赏效果一致的情况下选择尽可能少的颜色值，对颜色的量化算法可以采用八叉数算法或MedianCut算法等。
针对该图像以及不同的显示要求，我们可以选择一种符合我们的要求并且颜色较少的显示效果，并计算该效果的图中平均每个像素的颜色值与原图像中每一个像素点的颜色值的误差平均值，并以该值作为转换效果的衡量标准，对所有要使用的图像依据该标准进行量化和选色，使其和示例图像具有相近的观赏效果。由于我们减少了图像的颜色数，降低了图像的复杂程度，所以图像的压缩比根据所选择的图像质量就会有相应提高，并且保证了显示效果。
确定量化尺度中像素点颜色误差的计算方法可以使用下面算法：
像素点在原始图像与在转换后图像中颜色误差＝(像素点原始红色-像素点转换后红色)2+(像素点原始绿色-像素点转换后绿色)2+(像素点原始蓝色-像素点转换后蓝色)2
量化尺度的计算方法可以使用下面算法：
量化尺度＝所有像素的颜色误差之和/像素点个数
根据量化尺度动态选择采用的颜色数可以根据不同的采样颜色数算出不同的量化尺度值，使用这些值与要求的量化尺度值进行比较，寻找最接近的量化尺度值，并使用该情况下的颜色数量对图像进行处理即可。在选择不同颜色数计算量化尺度时，可以使用二分法查找以加快速度。
对转换后的图像数据进行压缩中可以有两种方法：
如果转换后图像中的颜色数较少，那么可以将这些颜色存入一色表中，色表中的每一个元素值等于该颜色在物理设备中显示时所对应的数值。然后将图像数据中每像素的颜色值用在色表中与其相同的颜色值的表项的索引代替，然后将这些索引值数据进行压缩。使用此方法可以有助于再度提高压缩率。
如果转换后的图像颜色数较多，若用色表的方法已经无法达到提高压缩率的目的，或者在解压缩时不希望处理将图像中的颜色索引值替换回色表中原颜色的实际值以提高图像还原速度时，可以直接将图像数据进行压缩即可。
由于在解压缩速度的比较中，基于字典模型相对于统计模型的压缩方法具有较快的解压缩速度，所以我们可以采用字典模型算法进行压缩(如LZ，LZ77，LZW，VLZW等)，当然也可以采用其它方法(如行程算法等)。
通过以上这些步骤，便可在不同的硬件显示设备之上，根据预先确定好的不同的显示要求，尽量保持显示效果并获得相对较大的压缩比，并且在图像还原时对系统处理能力的要求较低，可应用于多种设备之上。
Claims (9)
1、一种图像压缩方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
1)选择量化色深；
2)确定量化尺度；
3)根据量化色深以及量化尺度对图像进行转化；
4)将转换后的图像进行压缩。
2、根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于：所述步骤1)的具体步骤如下：
11)根据显示设备的显示能力选择量化色深；
12)在当前量化色深下人工选择样图采样颜色数量以达到需要的显示效果。
3、根据权利要求2所述的图像压缩方法，其特征在于：所述步骤12)中颜色的量化算法以采用八叉数算法或MedianCut算法。
4、根据权利要求2所述的图像压缩方法，其特征在于：所述步骤12)中在显示效果与原图差异尽可能小的情况下选择的采样颜色数量尽可能少。
5、根据权利要求1或2所述的图像压缩方法，其特征在于：所述步骤2)是根据原始图像中每像素点的实际颜色值与重新量化和调整采样颜色数之后样图的实际颜色值的平均误差值确定量化尺度。
6、根据权利要求5所述的图像压缩方法，其特征在于：所述步骤3)是根据平均误差值，在显示设备的色深下动态的调整采样颜色量，使得其他图像转换先后的显示差异程度和样图保持一致。
7、根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于：所述步骤4)中如果转换后图像中的颜色数较少，那么可以将这些颜色存入一色表中，色表中的每一个元素值等于该颜色在物理设备中显示时所对应的数值。然后将图像数据中每像素的颜色值用在色表中与其相同的颜色值的表项的索引代替，然后将这些索引值数据进行压缩。
8、根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于：所述步骤4)中如果转换后的图像颜色数较多，直接将图像数据进行压缩即可。
9、根据权利要求7或8所述的图像压缩方法，其特征在于：所述步骤4)中压缩方法可以采用字典模型算法或行程算法进行压缩。
Priority Applications (1)
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| CN 200510042721 CN1696977A (zh) | 2005-05-26 | 2005-05-26 | 一种图像压缩方法 |
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| CN 200510042721 Pending CN1696977A (zh) | 2005-05-26 | 2005-05-26 | 一种图像压缩方法 |
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