CN1980404A - 一种图像压缩方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种图像压缩方法，包括如下步骤：步骤1、提取两个相邻像素的RGB值，并转换为YUV值；步骤2、计算两个像素的U值的差和V值的差；步骤3、如果U值的差超过第一阈值，和/或V值的差超过第二阈值则执行步骤4；如果U值的差小于第一阈值并且V值的差小于第二阈值，则执行步骤5；步骤4、将两个像素进行RGB色度空间下的压缩，执行步骤6；步骤5、将两个像素进行YUV色度空间下色度分量的2倍下采样，执行步骤6；步骤6、输出压缩码流，然后提取下两个相邻像素的RGB值，执行步骤1。本发明可以自适应的在YUV色彩空间和RGB色彩空间进行图像压缩，不会出现单像素线条的颜色丢失。

Description

一种图像压缩方法

技术领域

本发明涉及一种图像压缩方法，尤其是一种自适应的在YUV色彩空间或RGB色彩空间进行图像压缩的图像压缩方法。

背景技术

随着数字技术和信息技术的发展，多媒体的应用越来越广泛。没有经过压缩的多媒体数据，例如图像数据，视频数据和音频数据都需要大容量的存储空间和传输带宽。为了节约成本，利用数据间的冗余将原始数据进行压缩然后再存储和传输，已经成为信息处理研究领域和芯片制造领域的重要内容。

由于人眼对于亮度信息Y比色度信息UV更加敏感，现有的图像压缩方法是将RGB色度空间转换到YUV色度空间，在亮度和色度信息上进行不同压缩比的压缩，可以在不损失主观视觉质量的情况下，利用人眼的特性取得一定的图像压缩比。典型的在YUV色度空间的压缩方法就是在YUV色度空间进行2倍的下采样(Downsampling)。

因为人眼对亮度比对色度敏感，因此在YUV空间的下采样方法就是，假设相邻像素的色度非常接近。那么在相邻两个像素中只保留一个像素的色度信号，舍弃另一个像素的色度信息。解码时两个像素都使用一样的色度信息。由于单像素线条的颜色和相邻的像素颜色不一样，当颜色不是很接近时会产生人眼不能接受的线条颜色丢失现象。

这种在YUV空间的压缩方法在TV领域得到了广泛应用。然而在PC和监视器上，经常会出现单像素的线条或人工绘制的各种图像，如利用CAD等绘图软件绘制的各种颜色的单像素线条。此时如果采用YUV色度空间下的下采样的方法进行压缩，当单像素线条不处在采样点时，线条的UV值会被丢弃，解压缩时用相邻的采样点的UV值来作为它的UV值，这样由于线条本身的颜色和相邻像素的颜色不一样，会使得单像素线条的颜色丢失，这在PC和监视器的应用中是不能被用户接受的。所以这种压缩非自然的图形和图片有缺陷的压缩方法，应用在PC和监视器上具有很大的局限性。

发明内容

本发明的目的是克服现有图像压缩方法的缺陷，提供一种图像压缩方法，自适应的在YUV色彩空间和RGB色彩空间进行图像压缩，不会出现单像素线条的颜色丢失。

为实现上述目的，本发明提供了一种图像压缩方法，包括如下步骤：

步骤1、提取两个相邻像素的RGB值，并转换为YUV值；

步骤2、计算两个像素的U值的差和V值的差；

步骤3、如果U值的差超过第一阈值，和/或V值的差超过第二阈值则执行步骤4；如果U值的差小于第一阈值并且V值的差小于第二阈值，则执行步骤5；

步骤4、将两个像素进行RGB色度空间下的压缩，执行步骤6；

步骤5、将两个像素进行YUV色度空间下色度分量的2倍下采样，执行步骤6；

步骤6、输出压缩码流，然后提取下两个相邻像素的RGB值，执行步骤1。

上述步骤4中将两个像素进行RGB色度空间下的压缩时，直接截取RGB分量的低位比特，并插入RGB空间的识别符。在上述步骤5中将两个像素进行YUV色度空间下色度分量的二倍下采样时，插入YUV空间的模糊识别符。

因此，本发明的图像压缩方法，可以自适应的在YUV色彩空间和RGB色彩空间进行图像压缩，不会出现单像素线条的颜色丢失，使得YUV色度空间下的下采样压缩方法能运用于高分辨率的显示器中，可以适用于PC的显示器和各种监视器。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明图像压缩方法的流程图。

具体实施方式

在图象处理和视频处理中，需要进行帧的存储。为了节约存储空间和满足一定的数据总线带宽要求，可以采取图像压缩方法进行图像压缩。压缩方法必须具备运算量低、资源耗用少和不损失主观视觉质量的特点。在YUV色度空间进行色度分量的下采样被广泛运用于各种图像和视频压缩中。然而，由于PC显示器和监视器经常显示单像素的线条或人工绘制的各种图像，这种YUV空间的压缩方法会出现人眼不能接受的单像素点和线条颜色丢失，或图像边缘颜色丢失的现象。为了在不损失主观视觉质量的前提下，对单像素的线条或各种图形进行压缩，本发明可以自适应的选择在YUV或RGB色彩空间进行图像压缩，弥补YUV色度下采样的缺陷。

参见图1所示，为本发明图像压缩方法的流程图，具体步骤如下：

步骤101、提取两个相邻像素的RGB值，并转换为YUV值；

即对两个像素的RGB的值进行RGB空间到YUV空间的转换，RGB空间和YUV空间转换的基本公式为：

$\left\{\begin{array}{c}Y=0.299R+0.587G+0.114B\\ U=-0.172R-0.339G+0.511B+128;\\ V=0.511R-0.428G-0.083B+128\end{array}\right.$

为了取消浮点数的操作，可以将上述公式中的各个系数乘以2的n次幂后取整，最后的结果再进行n次右移，为了保证RGB到YUV色彩空间转换时的计算精确度，计算结果采取四舍五入的方法，并且n的值越大精度越高，本实施例为n＝8时的转化公式：

$\left\{\begin{array}{c}Y=((77R+150G+29B)+128)>>8\\ U=(((-44R-87G+131)+128)>>8)+128\\ V=(((131R-110G-21B)+128)>>8)+128\end{array}\right\};$

步骤102、计算两个像素的U值的差和V值的差；

设两个像素的原始YUV值分别为Y1，U1，V1和Y2，U2，V2，都是8比特输入，那么通过下面公式求取两个像素的U分量和V分量的差值：

ΔU＝|U1-U2|

ΔV＝|V1-V2|；

步骤103、如果U值的差超过第一阈值，和/或V值的差超过第二阈值则执行步骤104；如果U值的差小于第一阈值并且V值的差小于第二阈值，则执行步骤105；

本步骤将当前要压缩的两个像素的U值的差和V值的差进行比较，如果两个色度分量的差值都小于各自的阈值，那么认为两个像素的颜色比较接近，可以采用这种色度下采样的方法；如果任一色度分量的差值大于各自的阈值，就认为这两个像素的颜色不接近，这时如果仍然使用色度下采样的方法，会造成图像损失过大，因此自动切换到RGB空间的压缩，以保证两个像素都不会有很大的信息损失；

令U的第一阈值为Uth，V的第二阈值为Vth，

当ΔU＜Uth and ΔV＜Vth       则执行步骤105；

当ΔU＞＝Uth or ΔV＞＝Vth    则执行步骤104；

步骤104、将两个像素进行RGB色度空间下的压缩，执行步骤106；

因为如果有一个色度分量的差值大于各自的阈值，则在RGB空间进行压缩，直接截取RGB分量的低位比特，并插入RGB空间的识别符；

RGB色度空间下的压缩，丢弃RGB分量的低比特来获得要求的压缩比，也就是对于每个像素为24比特的输入来说，要获得每个像素平均16比特的输出，由于人眼在RGB三个颜色分量中，对G分量的敏感度最高，采用以下的截取方法：设两个像素的原始RGB值为R1，G1，B1和R2，G2，B2，都是8比特输入，那么RGB空间压缩后的输出为高5比特R1，高6比特G1，高5比特B1，5比特R2，高5比特G2，高5比特B2和1比特空间识别符“0”，这样两个像素的平均比特数为16比特；解码时通过空间识别符“0”来判断压缩时采用的是RGB空间压缩方法；

步骤105、将两个像素进行YUV色度空间下色度分量的2倍下采样，执行步骤106；

因为U分量和V分量的差值都小于各自的阈值，则进行YUV色度分量的2倍下采样，插入YUV空间的模式识别符；

YUV色度空间的2倍下采样可以选择两个像素中任一个像素的UV值作为另一个像素的UV值，也可以选择两个像素中亮度值比较小的那个像素的UV值作为另一个像素的UV值，并使用V值的最低比特位作为压缩空间识别符；

设两个像素的原始YUV值分别为Y1，U1，V1和Y2，U2，V2，都是8比特输入，那么两个像素的总比特数为48比特，平均每个像素为24比特，YUV空间2倍下采样后变为：8比特Y1，8比特U1，高7比特V1，8比特Y2和1比特空间识别符“1”，两个像素的总比特数为32比特，平均每个像素为16比特；解码时通过空间识别符“1”判断压缩时采用的是YUV色度2倍下采样方法；

步骤106、输出压缩码流，然后提取下两个相邻像素的RGB值，执行步骤1，输出的压缩码流为平均每个像素16比特，和传统的YUV色度信号2倍下采样的方法取得的压缩比一样。

下面对上述步骤中的像素数据判断和压缩进行举例和具体说明：

例1：如表1所示，为像素0和像素1的原始RGB数据，

像素0			像素1
						R0	G0	B0	R1	G1	B1
100	0	100	0	110	0
						01100100(R0)	00000000(G0)	01100100(B0)	00000000(R1)	01101110(G1)	00000000(B1)

表1，像素0和像素1的原始RGB数据

两个像素RGB到YUV色彩空间转换后的数据如表2所示，

像素0			像素1
						Y0	U0	V0	Y1	U1	V1
41	162	171	64	91	81

表2，两个像素RGB到YUV色彩空间转换后的数据

因此：ΔU＝|162-91|＝71；ΔV＝|171-81|＝90；

设Uth＝10，Vth＝10。此时ΔU＞Uth，ΔV＞Vth，因此采用RGB空间的压缩，对于像素0，舍弃R0的低3位，G0的低2位，B0的低3位；对于像素1，舍弃R1的低3位，G1的低3位，B1的低3位；最后再加一个比特的压缩空间识别符“0”。

最终的输出比特为：01100(R0)、000000(G0)、01100(B0)、00000(R1)、01101(G1)、00000(B1)0。

例子2：

如表3所示，为像素0和像素1的原始RGB数据，

像素0			像素1
						R0	G0	B0	R1	G1	B1
125	60	50	120	65	60
						01111101(R0)	00111100(G0)	00110010(B0)	01111000(R1)	01000001(G1)	00111100(B1)

表3，像素0和像素1的原始RGB数据

两个像素RGB到YUV色彩空间转换后的数据如表4所示，

像素0			像素1
						Y0	U0	V0	Y1	U1	V1
78	112	162	81	116	157

表4，两个像素RGB到YUV色彩空间转换后的数据

ΔU＝|112-116|＝4；

ΔV＝|162-157|＝5；

设Uth＝10，Vth＝10，此时ΔU＜Uth，ΔV＜Vth，因此采用YUV色度2倍下采样方法，丢弃像素1的U1和V1的值，丢弃像素0的V0的最低比特，最后再加1比特的压缩空间识别符“1”。

最终的输出比特为：01001110(Y0)、01110000(U0)、1010001(V0)、01010001(Y1)1。

对于大部分的自然图片，当UV的阈值设置得合适时，绝大部分像素都是采用YUV下采样方法，这是因为自然图片的相邻像素之间颜色很强的相关性，这也是YUV色度空间下采样方法得以广泛应用的原因所在。而对于一些特殊的图片，比如单像素线条或绘制的图形，在线条和图形边缘会自动切换到RGB色彩空间进行压缩，这样不会造成图片的主观视觉损失。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (3)

1、一种图像压缩方法，其中包括如下步骤：

步骤1、提取两个相邻像素的RGB值，并转换为YUV值；

步骤2、计算两个像素的U值的差和V值的差；

步骤3、如果U值的差超过第一阈值，和/或V值的差超过第二阈值则执行步骤4；如果U值的差小于第一阈值并且V值的差小于第二阈值，则执行步骤5；

步骤4、将两个像素进行RGB色度空间下的压缩，执行步骤6；

步骤5、将两个像素进行YUV色度空间下色度分量的2倍下采样，执行步骤6；

步骤6、输出压缩码流，然后提取下两个相邻像素的RGB值，执行步骤1。

2、根据权利要求1所述的图像压缩方法，其中所述步骤4中将两个像素进行RGB色度空间下的压缩时，直接截取RGB分量的低位比特，并插入RGB空间的识别符。

3、根据权利要求1或2所述的图像压缩方法，其中所述步骤5中将两个像素进行YUV色度空间下色度分量的二倍下采样时，插入YUV空间的模糊识别符。