RU2653314C2 - Способ и устройство сжатия изображений и сервер - Google Patents

Способ и устройство сжатия изображений и сервер Download PDF

Info

Publication number
RU2653314C2
RU2653314C2 RU2016139969A RU2016139969A RU2653314C2 RU 2653314 C2 RU2653314 C2 RU 2653314C2 RU 2016139969 A RU2016139969 A RU 2016139969A RU 2016139969 A RU2016139969 A RU 2016139969A RU 2653314 C2 RU2653314 C2 RU 2653314C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
quantization
compressed
type
tables
Prior art date
Application number
RU2016139969A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2016139969A (ru
Inventor
Тао Чжан
Чжицзюнь ЧЭНЬ
Фэй Лун
Original Assignee
Сяоми Инк.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Сяоми Инк. filed Critical Сяоми Инк.
Publication of RU2016139969A publication Critical patent/RU2016139969A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2653314C2 publication Critical patent/RU2653314C2/ru

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/117Filters, e.g. for pre-processing or post-processing
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/119Adaptive subdivision aspects, e.g. subdivision of a picture into rectangular or non-rectangular coding blocks
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124Quantisation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/136Incoming video signal characteristics or properties
    • H04N19/14Coding unit complexity, e.g. amount of activity or edge presence estimation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/167Position within a video image, e.g. region of interest [ROI]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/177Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a group of pictures [GOP]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/18Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a set of transform coefficients
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/625Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using discrete cosine transform [DCT]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20021Dividing image into blocks, subimages or windows

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Discrete Mathematics (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области сжатия изображения. Технический результат – повышение качества изображения и снижение объема пространства для хранения изображений. Способ сжатия изображений включает следующие этапы: получение изображения объекта; разделение изображения объекта на области, подлежащие сжатию и на пиксельные блоки с заданными размерами, преобразование данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные; получение таблиц квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования; квантование частотных данных с использованием таблицы квантования; и кодирование квантованных данных изображения для получения сжатого изображения; причем разделение изображения объекта на области включает определение Видимой Области (ВО) и не-ВО в изображении объекта; а получение таблицы квантования, соответствующей каждой области, включает получение первого и второго типа таблиц квантования, где шкалы квантования таблиц второго типа больше, чем у таблиц первого типа, и определение значения квантования. 3 н. и 3 з.п. ф-лы, 10 ил., 4 табл.

Description

[0001] Настоящая заявка испрашивает приоритет китайской патентной заявки №2015108156332, поданной 23 ноября 2015 года, полное содержание которой включается в настоящий документ посредством ссылки.
ОБЛАСТЬ ТЕХНИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ
[0002] Настоящее изобретение относится к области компьютерных технологий, в частности, к способу и устройству сжатия изображения, и серверу.
ПРЕДПОСЫЛКИ
[0003] С быстрым развитием сетевых технологий, облачные системы хранения данных постепенно становятся одним из важных способов хранения для людей. Пользователи могут хранить свои данные в облаке и проверять информацию, сохраненную в облаке, с помощью терминального устройства. Например, пользователи могут загружать фотографии с мобильных телефонов в облако для резервного копирования.
[0004] Тем не менее, учитывая то, что в облаке сохраняется все больше изображений, оно находится под возрастающим давлением хранения, поэтому необходимо сжатие изображений для уменьшения объема хранения изображения. Способ сжатия согласно стандарту объединенной экспертной группы по изображению (JPEG) в предшествующем уровне техники может уменьшить объем для хранения изображения, но также он снижает и качество изображения.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ
[0005] В целях преодоления вышеуказанных проблем в предшествующем уровне техники, настоящее изобретение предлагает способ и устройство сжатия изображений, и сервер.
[0006] Для решения вышеуказанных технических задач, варианты осуществления настоящего изобретения отражают следующие технические схемы.
[0007] Согласно первому аспекту вариантов осуществления настоящего изобретения, предлагается способ сжатия изображения, содержащий следующие этапы:
[0008] получают изображение объекта, подлежащее сжатию;
[0009] разделяют изображение объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;
[0010] разделяют изображение объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразуют данные в каждом пиксельном блоке на частотные данные;
[0011] получают таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;
[0012] квантуют частотные данные, соответствующие пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и
[0013] кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения.
[0014] Согласно способу сжатия изображений, предлагаемому первым аспектом, таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются некоторыми областями, подлежащими сжатию так, чтобы сохранить более подробную информацию; и в то время как таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются другими областями, подлежащими сжатию, таким образом, чтобы значительно уменьшить пространство для хранения изображений. Путем использования способа сжатия изображений для сжатия изображений, гарантируется не только качество изображения некоторых областей, но также значительно снижается и пространство для хранения изображений.
[0015] В некоторых случаях, разделение изображения объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию, содержит:
[0016] определяют Видимую область (ВО) и не-ВО в изображении объекта;
[0017] и получают таблицу квантования, соответствующую каждой области, подлежащей сжатию, содержит:
[0018] получают первый тип таблиц квантования, соответствующих ВО и получают второй тип таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования второго типа таблиц квантования больше, чем у первого типа таблиц квантования.
[0019] Согласно способу сжатия изображений, предлагаемому вариантом осуществления настоящего изобретения, ВО принимает таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования, и не-ВО принимают таблицы квантования со сравнительно большими шкалами квантования. После такой обработки более подробная информация может быть сохранена в эффективной области изображения, и тем временем, не-ВО сильно сжимается. Способ сжатия изображений гарантирует качество изображения не-ВО при допущении значительного сокращения пространства для хранения изображений.
[0020] В некоторых случаях, определение ВО и не-ВО в изображении объекта содержит: определяют характерную область изображения в изображении объекта;
[0021] выполняют сегментацию изображения в определенной характерной области изображения;
[0022] фильтруют и сводят воедино результаты сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО; и
[0023] определяют ВО из по меньшей мере одного претендента ВО, и определяют область за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.
[0024] В некоторых случаях, получают таблицу квантования, соответствующую каждой области, подлежащей сжатию, содержит:
[0025] определяют значений квантования, соответствующие высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, при том, что заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования.
[0026] В некоторых случаях, разделение изображения объекта на пиксельные блоки с заданными размерами содержит: разделение изображения объекта на пиксельные блоки размерами 8*8.
[0027] Согласно второму аспекту вариантов осуществления настоящего изобретения, предлагается устройство сжатия изображений, содержащее:
[0028] первый получающий модуль с возможностью получения изображения объекта, подлежащего сжатию;
[0029] первый разделяющий модуль, выполненный с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;
[0030] второй разделяющий модуль, выполненный с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем, на пиксельные блоки заданных размеров, и преобразования данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные;
[0031] второй получающий модуль, выполненный с возможностью получения таблицы квантования, соответствующей каждой области, подлежащей сжатию, полученной первым разделяющим модулем, где различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;
[0032] квантующий модуль, выполненный с возможностью квантования частотных данных, соответствующих пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и
[0033] кодирующий модуль, выполненный с возможностью кодирования данных изображений, квантованных квантующим модулем для получения сжатого изображения.
[0034] В некоторых случаях, первый разделяющий модуль выполнен с возможностью определения ВО и не-ВО из изображения объекта; и
[0035] второй получающий модуль выполнен с возможностью получения первого типа таблиц квантования, соответствующих ВО и получения второго типа таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования второго типа таблиц квантования больше, чем у первого типа таблиц квантования.
[0036] В некоторых случаях, первый разделяющий модуль, выполненный с возможностью определения ВО и не-ВО из изображения объекта, содержит:
[0037] первый обнаруживающий субмодуль, выполненный с возможностью обнаружения характерной области изображения в изображении объекта;
[0038] субмодуль сегментирования изображения, выполненный с возможностью сегментации изображения на обнаруженной характерной области изображения;
[0039] конвергирующий субмодуль, выполненный с возможностью фильтрации и сведения воедино результатов сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО; и
[0040] первый определяющий субмодуль, выполненный с возможностью определить ВО из по меньшей мере одного претендента ВО, и определить область за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.
[0041] В некоторых случаях, второй получающий модуль, выполненный с возможностью определения значений квантования, соответствующих высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданных процентов, при том, что заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования.
[0042] Согласно третьему аспекту вариантов осуществления настоящего изобретения, предлагается терминальное устройство, включающее:
[0043] процессор; и
[0044] память, выполненную с возможностью хранения команд, выполняемых процессором,
[0045] в котором процессор выполнен с возможностью:
[0046] получения изображения объекта, подлежащего сжатию;
[0047] разделения изображения объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;
[0048] разделения изображения объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразования данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные;
[0049] получают таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;
[0050] квантования частотных данных, соответствующих пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и
[0051] кодирования квантованных данных изображения для получения сжатого изображения.
[0052] Технические решения вариантов осуществления настоящего изобретения имеют следующие положительные эффекты: изображение объекта, подлежащее сжатию, получается и делится на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию. Изображение объекта также делится на пиксельные блоки заданных размеров, и данные в каждом пиксельном блоке конвертируются на частотные данные. Получается таблица квантования, которая соответствует каждой области, подлежащей сжатию, при этом различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования, и различные области, подлежащие квантованию, могут квантоваться путем использования таблиц квантования с различными шкалами квантования. Таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются некоторыми областями, подлежащими сжатию так, чтобы сохранить более подробную информацию; и таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются другими областями, подлежащими сжатию, таким образом, чтобы значительно уменьшить пространство для хранения изображений. Путем использования способа сжатия изображений для сжатия изображений, гарантируется не только качество изображения некоторых областей, но также значительно снижается и пространство для хранения изображений.
[0053] Следует понимать, что как предыдущее общее описание, так и последующее подробное описание только примерны и не ограничивают изобретение.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0054] На прилагаемых чертежах, которые включены и составляют часть данной спецификации, показаны варианты осуществления, соответствующие данному изобретению, вместе с описанием, и служат для разъяснения принципов работы изобретения.
[0055] На Фиг. 1 представлена структурная схема, показывающая способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.
[0056] На Фиг. 2 представлена структурная схема, показывающая другой способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.
[0057] На Фиг. 3 представлена структурная схема, показывающая определение ВО и не-ВО в соответствии с примерным вариантом осуществления.
[0058] На Фиг. 4 представлен схематический чертеж, показывающий разделение изображения на пиксельные блоки в соответствии с примерным вариантом осуществления.
[0059] На Фиг. 5 представлен схематический чертеж, показывающий зигзагообразную расстановку в соответствии с примерным вариантом осуществления.
[0060] На Фиг. 6 представлена структурная схема, показывающая другой способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.
[0061] На Фиг. 7 представлена блок-схема сжимающего изображение устройства сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.
[0062] На Фиг. 8 представлена блок-схема, показывающая модуль первого деления в соответствии с примерным вариантом осуществления.
[0063] На Фиг. 9 представлена блок-схема устройства сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.
[0064] На Фиг. 10 представлена блок-схема другого устройства сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.
[0065] С помощью приведенных выше прилагаемых чертежей были показаны конкретные варианты осуществления изобретения, более подробное описание которых приведено ниже. Эти чертежи и текстовое описание не предназначены для ограничения объема концепции изобретения в любой форме, а для объяснения концепции изобретения специалистам в данной области посредством конкретных вариантов осуществления.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
[0066] Теперь будет приведено подробное описание примерных вариантов осуществления, примеры которых показаны на прилагаемых чертежах. Следующее описание относится к прилагаемым чертежам, на которых одинаковые числа на различных чертежах представляют одинаковые или аналогичные элементы, если не указано иное. Реализации, изложенные в следующем описании примерных вариантов осуществления, не представляют все осуществления, соответствующие изобретению. Вместо этого, они являются просто примерами устройств и способов, соответствующих аспектам, связанным с настоящим изобретением, как описано в прилагаемой формуле изобретения.
[0067] На Фиг. 1 представлена структурная схема, показывающая способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления, и этот способ может применяться к конечному устройству или к облачному серверу. Как показано на Фиг. 1, способ сжатия изображений, предусмотренный данным вариантом осуществления настоящего изобретения, содержит в себе следующие этапы.
[0068] На этапе S110, получают изображение объекта, подлежащее сжатию.
[0069] В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения, изображение объекта может быть изображением, загружаемым на сервер. Перед загрузкой изображения на сервер, способ сжатия изображения, предусмотренный вариантом осуществления, используется для сжатия, так что ресурсы сетевого трафика, необходимые для загрузки изображения, уменьшаются, а тем временем, давление хранения сервера понижается.
[0070] В другом варианте осуществления изобретения, изображение объекта может быть изображением, которое хранится локально в конечном устройстве, и после использования способа сжатия изображений, предусмотренного вариантом осуществления, давление хранения конечного устройства понижается.
[0071] На этапе S120 разделяют изображение объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию.
[0072] Целевые объекты сначала могут быть выявлены из изображения объекта, затем изображение объекта сегментируется, и все области, полученные в результате сегментации, являются областями, подлежащими сжатию.
[0073] Количество разделенных областей, подлежащих сжатию, связано с количеством и позициями целевых и нецелевых объектов в изображении объекта. Чем более дисперсными являются целевые объекты, тем более разделенными являются области, которые подлежат сжатию.
[0074] На этапе S130 разделяют изображение объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразуют данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные.
[0075] Например, данные в каждом пиксельном блоке подлежат Дискретному конусному преобразованию ДКП (DCT), которое преобразует сигнал из временной области в частотную область. Как правило, ДКП сначала делит интегральное изображение на пиксельные блоки N*N, а затем проводит операцию ДКП на пиксельных блоках N*N по порядку, причем N является количеством пикселей в горизонтальном и вертикальном направлениях, и как правило, может быть равным 8, т.е. получаются пиксельные блоки 8*8.
[0076] На этапе S140 получают таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;
[0077] Различные области, подлежащие сжатию, квантуются с помощью таблиц квантования с различными шкалами квантования. Чем больше шкалы квантования, тем нечетче будет полученная картинка, и наоборот, чем меньше шкалы квантования, тем больше деталей сохраняется в сжатом изображении и тем более четкой будет картинка.
[0078] На этапе S150 квантуют частотные данные, соответствующие пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию.
[0079] На этапе S160 кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения.
[0080] Согласно способу сжатия изображений, предлагаемому вариантом осуществления настоящего изобретения, изображение объекта, подлежащее сжатию, получают и делят на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию. Изображение объекта делят на пиксельные блоки заданных размеров, и данные в каждом пиксельном блоке конвертируюь на частотные данные. Получают таблица квантования, которая соответствует каждой области, подлежащей сжатию, при этом различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования, и различные области, подлежащие квантованию, могут квантоваться путем использования таблиц квантования с различными шкалами квантования. Таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются некоторыми областями, подлежащими сжатию так, чтобы сохранить более подробную информацию; и таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются другими областями, подлежащими сжатию, таким образом, чтобы значительно уменьшить пространство для хранения изображений. Путем использования способа сжатия изображений для сжатия изображений, гарантируется не только качество изображения некоторых областей, но также значительно снижается и пространство для хранения изображений.
[0081] На Фиг. 2 представлена структурная схема, показывающая другой способ получения изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления. Как показано на Фиг. 2, способ может включать следующие шаги.
[0082] На этапе S210 получают изображение объекта, подлежащее сжатию.
[0083] На этапе S220 определяют Видимую область (ВО) и не-ВО в изображении объекта;
[0084] ВО и не-ВО в изображении объекта может определяться с помощью алгоритма определения ВО, а именно путем рисования контура области, нуждающейся в обработке, в виде квадрата, круга, эллипса, неправильного многоугольника и т.д., на обрабатываемом изображении во время машинного зрения и обработки изображения, такая область называется ВО, и является ключевой точкой анализа изображения, а также определяется для упрощения дальнейшей обработки. Использование ВО для определения соответствующей цели в изображении сокращает время обработки изображения и улучшает точность обработки изображений.
[0085] На Фиг. 3 представлена структурная схема, показывающая определение ВО и не-ВО в соответствии с примерным вариантом осуществления. Согласно установленному на Фиг. 3, определение ВО и не-ВО содержит этапы S221-S224, указанные ниже.
[0086] На этапе S221 определяют характерную область изображения в изображении объекта.
[0087] Причем характерная область изображения представляет собой небольшую область, в которой цвет изображения заметно меняется.
[0088] На этапе S222 выполняют сегментацию изображения в характерной области;
[0089] Сегментация изображения - это технология и процесс, который делит изображение на множество конкретных областей с особыми свойствами и обеспечивает интересные цели, такие как алгоритм поиска к средних.
[0090] На этапе S223 фильтруют и сводят воедино результаты сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО.
[0091] На этапе S224 определяют ВО из по меньшей мере одного претендента ВО, и определяют область за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.
[0092] На этапе S230 разделяют изображение объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразуют данные в каждом пиксельном блоке на частотные данные.
[0093] На Фиг. 4 представлен схематический чертеж, показывающий разделение изображения на пиксельные блоки в соответствии с примерным вариантом осуществления. Как показано на Фиг. 4, исходное изображение разделяется на множество пиксельных блоков 8*8. На Фиг. 4 приведены данные, соответствующие трем из пиксельных блоков, и все такие данные являются пространственно-временными данными.
[0094] Как правило, матрица коэффициентов преобразования 8*8 получается после того, как двумерные пиксельные блоки 8*8 подвергаются ДКП, и все коэффициенты имеют определенные физические значения. Например, когда U=0 и V=0, F (0, 0) является первоначальным значением из исходных 64 данных, равным постоянной составляющей, также известной как коэффициент постоянного тока. Наряду с увеличением U и V, остальные 63 коэффициента представляют собой значения горизонтальной пространственной частоты и вертикальных пространственных частотных составляющих (высокочастотные компоненты), и большинство из 63 коэффициентов являются положительными и отрицательными числами с плавающей точкой, также известными как коэффициенты переменного тока. В матрице коэффициентов 8*8, подверженной ДКП, низкочастотные компоненты централизованы в верхнем левом углу матрицы, в то время как высокочастотные компоненты централизованы в нижнем правом углу матрицы. Изображение объекта разделяется на пиксельные блоки 8*8, и каждый пиксельный блок содержит в себя 64 пиксельных точки.
[0095] На этапе S240 получают первый тип таблиц квантования, соответствующих ВО и получают второй тип таблиц квантования, соответствующих не-ВО.
[0096] Шкалы квантования второго типа таблиц квантования больше, чем у первого типа таблиц квантования.
[0097] Значения квантования, соответствующие высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования, определяются согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, причем заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования и могут устанавливаться в соответствии с требованиями пользователя.
[0098] Значения квантования во втором типе таблиц квантования определяются в соответствии со значениями в пиксельных блоках в не-ВО и с заданным процентом.
[0099] Следует отметить, что такие же или другие таблицы квантования могут использоваться для различных ВО, и аналогичным образом, такие же или другие таблицы квантования могут также использоваться для различных не-ВО, однако, значения в нижнем правом углу таблиц квантования, соответствующие не-ВО, намного больше, чем данные в соответствующих позициях в таблицах квантования ВО.
[00100] Значения первого типа таблиц квантования, определяются согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, причем заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования. Например, заданный процент составляет 60, то есть, по крайней мере, 60 процентов значений в результате квантования после квантования матриц данных, соответствующих пиксельным блокам, не равны нулю. Вместе со значениями в матрицах данных, соответствующих пиксельным блокам, определяются значения в таблицах квантования.
[00101] На этапе S250 квантуют частотные данные, соответствующие пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию.
[00102] Квантование является результатом деления пиксельных значений на значения, соответствующие таблицам квантования. Что касается пиксельных блоков 8*8, соответственно, таблицы квантования также принимают матрицы 8*8, и пиксельные значения в пиксельных блоках разделяются на значения в соответствующих позициях в таблицах квантования для получения результата квантования, который, также будет матрицей 8*8.
[00103] Радикальная яркость или серые меняющиеся части, такие как края, в изображении соответствуют высокочастотным компонентам, которые главным образом измеряют края изображения и контуры, в то время как маленькие измененные части, например, большие области цветовых блоков, соответствуют низкочастотным компонентам, которые в основном измеряют интенсивность всей картины в полном объеме. Таким образом, низкочастотные компоненты являются более важными, чем высокочастотные компоненты. Так как низкочастотные компоненты находятся в верхнем левом углу данных в пиксельной матрице, соответствующей пиксельным блокам, в то время как высокочастотные компоненты находятся в нижнем правом углу, значения в верхних левых углах таблиц квантования относительно малы, значения в нижних правых углах относительно велики, и, соответственно, цели поддержания низкочастотных компонентов и сдерживания высокочастотных компонентов достигнуты.
[00104] ВО являются глубоко затрагиваемыми частями в изображении объекта, такими как целевыми объектами в изображении, в то время как не-ВО являются незатрагиваемыми изображениями в изображении объекта, такими как фоновые изображения. Таким образом, изображения в ВО должны быть настолько четкими, насколько возможно, и низкое разрешение не-ВО, не затрагиваемое пользователями, оказывает незначительное влияние. На основании вышеизложенного, пиксельные блоки ВО могут принимать таблицы квантования с относительно небольшими шкалами квантования, и пиксельные блоки не-ВО могут принимать таблицы квантования с относительно большими шкалами квантования.
[00105] В Таблице 1 приведена матрица пиксельных данных для пиксельных блоков в ВО в соответствии с примерным вариантом осуществления. В Таблице 2 приведены данные, полученные после ДКП таблицы 1. В Таблице 3 показаны таблицы квантования, соответствующие таблице 2. В Таблице 4 показан результат квантования.
Figure 00000001
Figure 00000002
Figure 00000003
Figure 00000004
Figure 00000005
Figure 00000006
[00106] На этапе S260 кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения.
[00107] Кодирование информации разделяют на два типа, в одном типе, элемент на [0, 0] в каждой матрице F результатов квантования является коэффициентом DC, представляющим среднее значение субблоков 8*8, F [0, 0] независимо кодируют в формат JPEG, и поскольку разница между коэффициентами DC каждых двух соседних субблоков 8*8 очень мала, дифференциальная импульсно-кодовая модуляция (ДИКМ) принята для улучшения степени сжатия, то есть, разность величин коэффициентов DC соседних субблоков кодируется.
[00108] В другом типе, другие 63 субблока в матрице F результатов квантования 8*8, а именно коэффициенты АС, принимают последовательное кодирование (ПК). Для обеспечения того, чтобы низкочастотные компоненты появлялись перед высокочастотными компонентами, чтобы увеличить количество непрерывных '0' на длине перемещения, эти 63 элемента принимают зигзагообразный режим компоновки, как это показано на Фиг. 5.
[00109] В целях дополнительного улучшения степени сжатия, необходимо энтропийное кодирование результатов ПК, например, можно выбрать кодирование Хаффмана.
[00110] После кодирования с помощью вышеописанных режимов, более подробная информация может быть сохранена в ВО полученного изображения, и тем временем, не-ВО сильно сжимается.
[00111] Согласно способу сжатия изображений, предусмотренному вариантом осуществления, во время сжатия изображения ВО и не-ВО квантуют с помощью таблиц квантования с различными шкалами квантования, в которых ВО принимает таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования, то есть, значения в таблицах квантования сравнительно малы; и не-ВО принимает таблицы квантования о сравнительно большими шкалами квантования, то есть, значения в таблицах квантования сравнительно велики. После такой обработки более подробная информация может быть сохранена в эффективной области изображения, и тем временем, не-ВО сильно сжимается. Способ сжатия изображений гарантирует качество изображения не-ВО при допущении значительного сокращения пространства для хранения изображений.
[00112] На Фиг. 6 представлена структурная схема, показывающая другой способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления. В данном варианте осуществления изобретения сервер проводит сжатие изображения, и как это показано на Фиг. 6, способ сжатия изображения, предусмотренный для примера, может включать следующие этапы:
[00113] На этапе S310 получают изображение объекта, подлежащее синхронизации с помощью мобильного телефона.
[00114] На этапе S320 загружают изображение объекта на облачный сервер с помощью мобильного телефона.
[00115] На этапе S330 определяют ВО изображения объекта путем использования алгоритма выявления ВО после получения облачным сервером изображения объекта.
[00116] На этапе S340 разделяют изображение объекта на пиксельные блоки 8*8 и конвертируют данные в каждом пиксельном блоке на частотные данные с помощью облачного сервера.
[00117] На этапе S350 квантуют пиксельные блоки в ВО путем использования первого типа таблиц квантования и квантуют пиксельные блоки в не-ВО путем использования второго типа таблиц квантования облачным сервером, в котором шкалы квантования первого типа таблиц квантования меньше, чем шкалы квантования второго типа таблиц квантования.
[00118] На этапе S360 кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения облачным сервером.
[00119] Способ сжатия изображения, предусмотренный данным вариантом осуществления изобретения, завершает сервер с богатыми ресурсами так, что время, необходимое для сжатия картинки, сокращается, скорость сжатия картинки повышается, и степень сжатия картинки улучшается.
[00120] На Фиг. 7 представлена блок-схема, показывающая способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления, и устройство сжатия изображения, предусмотренное данным вариантом осуществления, может применяться к конечному устройству или к облачному серверу. Как показано на Фиг. 7, устройство сжатия изображения может включать первый получающий модуль 110, первый разделяющий модуль 120, второй разделяющий модуль 130, второй получающий модуль 140, квантующий модуль 150 и кодирующий модуль 160.
[00121] Первый получающий модуль 110 выполнен с возможностью получения изображения объекта, подлежащего сжатию.
[00122] Изображение объекта может быть изображением, подлежащим загрузке на сервер, или изображением, которое хранится локально в терминальном устройстве.
[00123] Первый разделяющий модуль 120 выполнен с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;
[00124] Первый разделяющий модуль может разделять изображение объекта на ВО и не-ВО с помощью алгоритма определения ВО.
[00125] На Фиг. 8 представлена блок-схема, показывающая модуль первого деления в соответствии с примерным вариантом осуществления. Как показано на Фиг. 8, первый разделяющий модуль 120 включает первый обнаруживающий субмодуль 121, субмодуль сегментирования изображения 122, конвергирующий субмодуль 123 и первый определяющий субмодуль 124.
[00126] Первый обнаруживающий субмодуль 121 выполнен с возможностью обнаружения характерной области изображения в изображении объекта; субмодуль сегментирования изображения 122, выполнен с возможностью сегментации изображения на обнаруженной характерной области изображения; конвергирующий субмодуль 123 выполнен с возможностью фильтрации и сведения воедино результатов сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО. Первый определяющий субмодуль 124 выполнен с возможностью определить ВО из по меньшей мере одного претендента ВО, и определить область за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.
[00127] Второй разделяющий модуль 130 выполнен с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем 110, на пиксельные блоки заданных размеров, и преобразования данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные;
[00128] Второй разделяющий субмодуль выполнен с возможностью деления интегрального изображения на пиксельные блоки N*N, причем N является количеством пикселей в горизонтальном и вертикальном направлениях, и как правило, может быть равным 8, т.е. получаются пиксельные блоки 8*8. Затем, операция преобразования данных, такая как ДКП, для пиксельных блоков N*N выполняется по порядку.
[00129] Второй получающий модуль 140 выполнен с возможностью получения таблицы квантования, соответствующей каждой области, подлежащей сжатию, полученной первым разделяющим модулем 120, где различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;
[00130] Второй получающий модуль выполнен с возможностью получения первого типа таблиц квантования, соответствующих ВО и получения второго типа таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования второго типа таблиц квантования больше, чем у первого типа таблиц квантования.
[00131] Значения квантования, соответствующие высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования, определяются согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, причем заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования и могут устанавливаться в соответствии с требованиями пользователя.
[00132] Значения квантования во втором типе таблиц квантования определяются в соответствии со значениями в пиксельных блоках в не-ВО и с заданным процентом.
[00133] Квантующий модуль 120 выполнен с возможностью квантования частотных данных, соответствующих пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию.
[00134] Квантование является результатом деления пиксельных значений на значения, соответствующие таблицам квантования. Что касается пиксельных блоков 8*8, соответственно, таблицы квантования также принимают матрицы 8*8, и пиксельные значения в пиксельных блоках разделяются на значения в соответствующих позициях в таблицах квантования для получения результата квантования, который, также будет матрицей 8*8.
[00135] Кодирующий модуль 160 выполнен с возможностью кодирования данных изображений, квантованных квантующим модулем 150 для получения сжатого изображения.
[00136] Согласно устройству сжатия изображения, предусмотренному вариантом осуществления, изображение объекта, подлежащее сжатию, получается и делится на не менее, чем две области, подлежащие сжатию. Изображение объекта делят на пиксельные блоки заданных размеров, и данные в каждом пиксельном блоке конвертируют на частотные данные. Получается таблица квантования, которая соответствует каждой области, подлежащей сжатию, при этом различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования, и различные, области, подлежащие квантованию, могут квантоваться путем использования таблиц квантования с различными шкалами квантования. Таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются некоторыми областями, подлежащими сжатию так, чтобы сохранить более подробную информацию; и таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются другими областями, подлежащими сжатию, таким образом, чтобы значительно уменьшить пространство для хранения изображений. Путем использования устройства сжатия изображений для сжатия изображений, гарантируется не только качество изображения некоторых областей, но также значительно снижается и пространство для хранения изображений.
[00137] На Фиг. 9 представлена блок-схема устройства сжатия изображения 900 в соответствии с примерным вариантом осуществления. Например, устройство 900 может быть мобильным телефоном, компьютером, цифровым вещательным терминалом, радиопередатчиком сообщений, игровой консолью, планшетным устройством, медицинским устройством, оборудованием для фитнеса, персональным цифровым ассистентом и т.п.
[00138] Ссылаясь на Фиг. 9, устройство 900 может включать один или несколько из следующих компонентов: обрабатывающий компонент 902, память 904, активный компонент 906, мультимедийный компонент 908, аудиокомпонент 910, интерфейс ввода/вывода 912, сенсорный компонент 914 и коммуникационный компонент 916.
[00139] Обрабатывающий компонент 902, как правило, управляет всеми операциями устройства 900, такими как операции, связанные с дисплеем, телефонными звонками, передачей данных, операции камеры и записывающие операции. Обрабатывающий компонент 902 может включать один или несколько процессоров 920, чтобы выполнять инструкции по выполнению всех или части этапов, установленных в вышеописанных способах. Кроме того, обрабатывающий компонент 902 может включать один или несколько модулей упрощения взаимодействия между обрабатывающим компонентом 902 и другими компонентами. Например, обрабатывающий компонент 902 может включать модуль упрощения взаимодействия между мультимедийным компонентом 908 и обрабатывающим компонентом 902.
[00140] Память 904 выполнена с возможностью хранения различных типов данных для поддержки работы устройства 900. Примеры таких данных включают инструкции для любых приложений или способов, работающих на устройстве 900, контактные данные, данные телефонной книги, сообщения, изображения, видео и т.д. Память 904 может быть выполнена с помощью любого типа энергозависимых или неэнергозависимых запоминающих устройств или их комбинации, таких как статическое оперативное запоминающее устройство (СОЗУ), электрически стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (ЭППЗУ), стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (СППЗУ), программируемое постоянное запоминающее устройство (ППЗУ), постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), магнитная память, флэш-память, магнитный или оптический диск.
[00141] Активный компонент 906 подает питание на различные компоненты устройства 900. Активный компонент 906 может включать систему управления электропитанием, один или несколько источников питания, а также любые другие компоненты, связанные с генерирование, управление и распределением питания в устройстве 900.
[00142] Мультимедийный компонент 908 включает экран с возможностью обеспечения выходного интерфейса между устройством 900 и пользователем. В некоторых вариантах осуществления, экран может включать в себя жидкокристаллический дисплей (ЖКД) и сенсорную панель (СП). Если экран включает сенсорную панель, экран может быть реализован как сенсорный экран для получения входных сигналов от пользователя. Сенсорная панель включает один или несколько сенсорных датчиков с возможностью чувствовать касания, движения пальцев и жесты на сенсорной панели. Сенсорные датчики предусмотрены не только с возможностью чувствовать границы касания или движения пальцев, но также и с возможностью чувствовать период времени и давление, связанное с касанием или движением пальцев. В некоторых вариантах осуществления мультимедийный компонент 908 включает фронтальную камеру и/или заднюю камеру. Фронтальная камера и/или задняя камера могут получать внешние мультимедийные данные, в то время как устройство 900 находится в рабочем режиме, таком как режим фотографирования или режим видеосъемки. Как фронтальная, так и задняя камеры могут быть фиксированными системами оптических линз или иметь функции фокуса или оптического зума.
[00143] Аудиокомпонент 9010 выполнен с возможностью вывода и/или ввода аудиосигналов. Например, аудиокомпонент 910 включат микрофон (МИК), выполненный с возможностью получения внешнего аудиосигнала когда устройство 900 находится в рабочем режиме, таком как режим звонка, режим записи и режим распознавания голоса. Полученный аудиосигнал в дальнейшем хранится в памяти 904 или передается через коммуникационный компонент 916. В некоторых вариантах осуществления, аудиокомпонент 910 дополнительно включает в себя динамик для вывода аудиосигналов.
[00144] Интерфейс ввода-вывода 912 предусмотрен с возможностью осуществления интерфейса между обрабатывающим компонентом 902 и периферийными интерфейсными модулями, такими как клавиатура, колесико, кнопки и т.п. Кнопки могут включать, без ограничения, кнопку возврата в исходное положение, кнопку громкости, кнопку запуска и блокировочную кнопку.
[00145] Сенсорный компонент 914 включает один или несколько датчиков в целях обеспечения оценки статуса различных аспектов устройства 900. Например, сенсорный компонент 914 может обнаружить статус открытия/закрытия устройства 900, относительное позиционирование компонентов, например, дисплея и клавиатуры устройства 900, изменение в положении устройства 900 или компонента устройства 900, наличие или отсутствие контакта пользователя с устройством 900, ориентацию или ускорение / замедление устройства 900, а также изменение в температуре устройства 900. Сенсорный компонент 914 может включать датчик положения, выполненный с возможность определения присутствия близлежащих объектов без какого-либо физического контакта. Сенсорный компонент 914 может также включать световой датчик, такой как датчик изображений КМОП или ПЗС для использования в приложениях обработки изображений. В некоторых вариантах осуществления сенсорный компонент 914 может также включать в себя датчик акселерометра, датчик гироскопа, магнитный датчик, датчик давления или датчик температуры.
[00146] Коммуникационный компонент выполнен с возможностью упрощения коммуникации, по проводной или беспроводной сети, между устройством 900 и другими устройствами. Устройство 900 может получать доступ к беспроводной сети на основании стандартов связи, таких как Wi-Fi, 2G или 3G, или их комбинации. В одном примерном варианте осуществления коммуникационный компонент 916 принимает сигнал оповещения или широковещательную информацию от внешней системы управления вещания по каналу вещания. В одном примерном варианте осуществления коммуникационный компонент 916 дополнительно включает в себя модуль коммуникации ближнего поля (КБП) для упрощения коммуникации малой дальности. Например, модуль КБП может быть выполнен на основе технологии радиочастотной идентификации (РЧИ), технологии ассоциации инфракрасной технологии передачи данных (АИТПД), сверхширокополосной (СШП) технологии, технологии Bluetooth-(BT) и других технологий.
[00147] В примерных вариантах осуществления устройство 900 может быть выполнено с возможностью одной или нескольких специализированных интегральных схем (СИС), цифровых сигнальных процессоров (ЦСП), устройства цифровой обработки сигналов (ЦОС), программируемых логических устройств (ПЛУ), программируемых пользователем вентильных матриц (ППВМ), контроллеров, микроконтроллераов, микропроцессоров или других электронных компонентов, для выполнения описанных выше способов.
[00148] В примерных вариантах осуществления предложен также непереходный считываемый компьютером носитель информации, содержащий инструкции, такие, как, заложенные в памяти 904, выполняемые процессором 920 в устройстве 900, для выполнения описанных выше способов. Например, непереходным считываемым компьютером носителем информации может быть ПЗУ, ОЗУ, компакт-диск, магнитная лента, гибкий диск, оптическое устройство хранения данных и т.п.
[00149] Непереходный считываемый компьютером носитель информации предусматривается, когда инструкции на носителе данных выполняются процессором мобильного терминала, и целевое устройство может выполнить способ сжатия изображения, который содержит следующие этапы:
[00150] получают изображение объекта, подлежащее сжатию;
[00151] разделяют изображение объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;
[00152] разделяют изображение объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразуют данные в каждом пиксельном блоке на частотные данные;
[00153] получают таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;
[00154] квантуют частотные данные, соответствующие пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и
[00155] кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения.
[00156] На Фиг. 10 представлена блок-схема устройства сжатия изображения 1000 в соответствии с примерным вариантом осуществления. Например, устройство 1000 может быть сервером. Что касается Фиг. 10, устройство 1000 содержит в себе обрабатывающий компонент 1022, и дополнительно содержит в себе один или несколько процессоров, а также источник с памятью в виде памяти 1032, выполненный с возможностью хранения инструкций, подлежащих выполнению обрабатывающим компонентом 1022, таким как прикладная программа. Прикладная программа, которую хранит память 1032, может содержать в семе один или несколько модулей, каждый из которых соответствует группе инструкций. Кроме того, обрабатывающий компонент 1022 выполнен с возможностью выполнения инструкций таким образом, чтобы выполнять вышеуказанные варианты осуществления способа сжатия изображения.
[00157] Устройство 1000 также может включать в себя активный компонент 1026, выполненный с возможностью осуществления управления питанием устройства 1000, проводной или беспроводной сетевой интерфейс 1050, выполненный с возможностью подключения устройства 1000 к сети, и интерфейс ввода / вывода 1058. Устройство 1000 может работать под управлением операционной системы, хранящейся в памяти 1032, такой как Windows Server™, Mac OS X™, Unix™, Linux™, FreeBSD™ и т.п.
[00158] Другие варианты осуществления изобретения будут очевидны для специалистов в данной области техники из рассмотрения описания и практики раскрытия изобретения, описанной в настоящем документе. Это приложение предназначено для покрытия любых вариаций, использования или адаптаций раскрытия их следующих общих принципов, и включает такие отклонения от настоящего изобретения, которые входят в известную или общепринятую практику в данной области. Предполагается, что описание и примеры следует рассматривать исключительно как иллюстративные, с истинным объемом и сущностью настоящего изобретения, указанными в следующей формуле изобретения.
[00159] Следует принять во внимание, что настоящее изобретение не ограничивается точной конструкцией, которая была описана выше и показана на прилагаемых чертежах, и что возможны различные модификации и изменения без отхода от объема настоящего изобретения. Предполагается, что объем изобретения ограничивается только прилагаемой формулой изобретения.

Claims (46)

1. Способ сжатия изображений, отличающийся тем, что включает следующие этапы:
получают изображение объекта, подлежащее сжатию;
разделяют изображение объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;
разделяют изображение объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразуют данные в каждом пиксельном блоке на частотные данные;
получают таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;
квантуют частотные данные, соответствующие пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и
кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения, причем разделение изображения объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию, включает:
определение Видимой Области (ВО) и не-ВО в изображении объекта; а получение таблицы квантования, соответствующей каждой области, подлежащей сжатию, включает:
получают первый тип таблиц квантования, соответствующих ВО и получают второй тип таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования таблиц квантования второго типа больше, чем у таблиц квантования первого типа,
и определяют значения квантования, соответствующие высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, при том, что заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что определение ВО и не-ВО в изображении объекта включает:
определяют характерную область изображения в изображении объекта;
выполняют сегментацию изображения в определенной характерной области изображения;
фильтруют и сводят воедино результаты сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО; и
определяют ВО из по меньшей мере одного претендента ВО, и определяют область за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что разделение изображения объекта на пиксельные блоки с заданными размерами включает разделение изображения объекта на пиксельные блоки размерами 8*8.
4. Устройство сжатия изображений, характеризующееся тем, что включает:
первый получающий модуль с возможностью получения изображения объекта, подлежащего сжатию;
первый разделяющий модуль, выполненный с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;
второй разделяющий модуль, выполненный с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем, на пиксельные блоки заданных размеров, и преобразования данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные;
второй получающий модуль с возможностью получения таблицы квантования, соответствующей каждой области, подлежащей сжатию, полученной первым разделяющим модулем, где различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;
квантующий модуль, выполненный с возможностью квантования частотных данных, соответствующих пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и
кодирующий модуль, выполненный с возможностью кодирования данных изображений, квантованных квантующим модулем для получения сжатого изображения,
причем
первый разделяющий модуль выполнен с возможностью определения ВО (Видимой области) и не-ВО из изображения объекта; и
второй получающий модуль выполнен с возможностью
получения первого типа таблиц квантования, соответствующих ВО, и получения второго типа таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования таблиц квантования второго типа больше, чем у таблиц квантования первого типа,
и определения значений квантования, соответствующих высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданных процентов, и заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования.
5. Устройство по п. 4, отличающееся тем, что первый разделяющий модуль, выполненный с возможностью определения ВО и не-ВО из изображения объекта, включает:
первый обнаруживающий субмодуль, выполненный с возможностью обнаружения характерной области изображения в изображении объекта;
субмодуль сегментирования изображения, выполненный с возможностью сегментации изображения на обнаруженной характерной области изображения;
конвергирующий субмодуль, выполненный с возможностью фильтрации и сведения воедино результатов сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО; и
первый определяющий субмодуль, выполненный с возможностью определения ВО из не менее, чем одного претендента ВО, и определения области за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.
6. Терминальное устройство для сжатия изображений, характеризующееся тем, что включает:
процессор; и
память, выполненную с возможностью хранения команд, выполняемых процессором, в котором процессор выполнен с возможностью:
получения изображения объекта, подлежащего сжатию;
разделения изображения объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;
разделения изображения объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразования данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные;
получения таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;
квантования частотных данных, соответствующих пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и
кодирования квантованных данных изображения для получения сжатого изображения, причем разделение изображения объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию, включает:
определение Видимой области (ВО) и не-ВО в изображении объекта;
причем получение таблицы квантования, соответствующей каждой области, подлежащей сжатию, включает:
получение первого типа таблиц квантования, соответствующих ВО, и получение второго тип таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования таблиц квантования второго типа больше, чем у таблиц квантования первого типа;
определение значений квантования, соответствующих высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, при том, что заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования.
RU2016139969A 2015-11-23 2015-12-29 Способ и устройство сжатия изображений и сервер RU2653314C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510815633.2A CN105407352A (zh) 2015-11-23 2015-11-23 图像压缩方法、装置及服务器
CN2015108156332 2015-11-23
PCT/CN2015/099609 WO2017088258A1 (zh) 2015-11-23 2015-12-29 图像压缩方法、装置及服务器

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2016139969A RU2016139969A (ru) 2018-04-11
RU2653314C2 true RU2653314C2 (ru) 2018-05-07

Family

ID=55472557

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016139969A RU2653314C2 (ru) 2015-11-23 2015-12-29 Способ и устройство сжатия изображений и сервер

Country Status (8)

Country Link
US (1) US20170150148A1 (ru)
EP (1) EP3171596B1 (ru)
JP (1) JP2018505571A (ru)
KR (1) KR101848191B1 (ru)
CN (1) CN105407352A (ru)
MX (1) MX361216B (ru)
RU (1) RU2653314C2 (ru)
WO (1) WO2017088258A1 (ru)

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105407352A (zh) * 2015-11-23 2016-03-16 小米科技有限责任公司 图像压缩方法、装置及服务器
CN105744167B (zh) * 2016-03-28 2019-04-02 努比亚技术有限公司 图像拍摄方法、装置及移动终端
CN106130562B (zh) * 2016-06-15 2019-09-06 中国石油集团渤海钻探工程有限公司 一种随钻测井数据实时压缩方法及解压缩方法
CN109246431B (zh) * 2017-07-10 2021-06-04 北京君正集成电路股份有限公司 一种基于量化参数配置的视频编码方法、装置和电子设备
KR102343648B1 (ko) * 2017-08-29 2021-12-24 삼성전자주식회사 영상 부호화 장치 및 영상 부호화 시스템
CN110198445A (zh) * 2018-02-26 2019-09-03 浙江宇视科技有限公司 图像编码方法、装置、nvr及可读存储介质
CN110519594B (zh) * 2018-05-21 2021-04-20 华为技术有限公司 视频编码方法及装置
CN110536138B (zh) * 2018-05-25 2021-11-09 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种有损压缩编码方法、装置和系统级芯片
CN109474824B (zh) * 2018-12-04 2020-04-10 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 图像压缩方法
WO2020132895A1 (en) * 2018-12-25 2020-07-02 Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. Systems and methods for image segmentation
CN110751695B (zh) * 2019-01-23 2021-01-19 中国人民解放军空军工程大学 自适应数据处理方法
CN109921801A (zh) * 2019-03-01 2019-06-21 迅雷计算机(深圳)有限公司 一种数据压缩及解压缩方法、装置、系统及数据处理系统
CN110505484A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 深圳市华星光电技术有限公司 数据压缩装置及压缩方法
CN111131825A (zh) * 2019-10-28 2020-05-08 华为技术有限公司 一种视频处理方法及相关装置
CN112911186B (zh) * 2019-12-03 2023-03-24 RealMe重庆移动通信有限公司 图像存储方法及装置、电子设备、存储介质
CN111010574B (zh) * 2019-12-13 2022-02-01 芯颖科技有限公司 图像压缩方法、装置和电子设备
JP2021106305A (ja) 2019-12-26 2021-07-26 日本電気株式会社 データ圧縮装置、モデル生成装置、データ圧縮方法、モデル生成方法及びコンピュータプログラム
CN111491169B (zh) * 2020-04-22 2022-12-09 湖南国科微电子股份有限公司 一种数字图像压缩方法、装置、设备、介质
US11664816B2 (en) * 2020-04-22 2023-05-30 Apple Inc. Lossy compression techniques
WO2022067526A1 (zh) * 2020-09-29 2022-04-07 华为技术有限公司 一种图像压缩方法及装置
CN112839228B (zh) * 2020-12-21 2023-10-20 福建智达力胜电力科技有限公司 无人机图像处理及传输方法
CN114063944A (zh) * 2021-11-22 2022-02-18 北京光启元数字科技有限公司 一种颜色展示方法、装置、电子设备和可读介质
CN114222132B (zh) * 2022-01-13 2024-05-14 北京达佳互联信息技术有限公司 视频解码反变换方法及装置
CN116503427B (zh) * 2023-06-27 2023-09-22 深圳市合成快捷电子科技有限公司 一种基于计算机视觉的柔性电路板缺陷区域快速分割方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020034245A1 (en) * 1999-02-03 2002-03-21 Sriram Sethuraman Quantizer selection based on region complexities derived using a rate distortion model
GB2371434A (en) * 2001-01-19 2002-07-24 Motorola Inc Encoding and transmitting video data
US20030194145A1 (en) * 2002-04-10 2003-10-16 Fujitsu Limited Method and apparatus for encoding image data, and computer-readable recording medium in which program for encoding image data is recorded
EP2046048A2 (en) * 2005-03-01 2009-04-08 Qualcomm Incorporated Region-of-interest coding with background skipping for video telephony
CN101945275A (zh) * 2010-08-18 2011-01-12 镇江唐桥微电子有限公司 一种基于感兴趣区域的视频编码方法
RU2456761C1 (ru) * 2006-01-06 2012-07-20 Майкрософт Корпорейшн Операции повторной дискретизации и изменения размера изображения для кодирования и декодирования видео с переменной разрешающей способностью
RU2506714C1 (ru) * 2005-07-22 2014-02-10 Мицубиси Электрик Корпорейшн Кодер изображения и декодер изображения, способ кодирования изображения и способ декодирования изображения

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0583566A (ja) * 1991-09-24 1993-04-02 N T T Data Tsushin Kk 画像符号化装置
JPH0795418A (ja) * 1993-09-20 1995-04-07 Canon Inc 画像通信装置
US6026190A (en) * 1994-10-31 2000-02-15 Intel Corporation Image signal encoding with variable low-pass filter
US6650361B1 (en) * 1997-12-17 2003-11-18 Canon Kabushiki Kaisha Imaging apparatus control method, and a computer program product having computer program code therefor
US8208758B2 (en) * 2005-10-05 2012-06-26 Qualcomm Incorporated Video sensor-based automatic region-of-interest detection
US8265349B2 (en) * 2006-02-07 2012-09-11 Qualcomm Incorporated Intra-mode region-of-interest video object segmentation
CN101309410A (zh) * 2008-07-08 2008-11-19 武汉大学 一种视频编解码体系结构
US20100296583A1 (en) * 2009-05-22 2010-11-25 Aten International Co., Ltd. Image processing and transmission in a kvm switch system with special handling for regions of interest
KR101395094B1 (ko) * 2010-09-29 2014-05-16 안동대학교 산학협력단 개체 검출 방법 및 시스템
US8743051B1 (en) * 2011-09-20 2014-06-03 Amazon Technologies, Inc. Mirror detection-based device functionality
CN102572428B (zh) * 2011-12-28 2014-05-07 南京邮电大学 面向多媒体传感网分布式编解码的边信息估计方法
CN102724499B (zh) * 2012-05-31 2014-10-15 西北工业大学 基于fpga的变压缩比图像压缩系统及方法
CN104581158B (zh) * 2013-10-16 2019-02-26 中兴通讯股份有限公司 量化表、图像压缩处理方法、装置、终端及图像搜索系统
US9177225B1 (en) * 2014-07-03 2015-11-03 Oim Squared Inc. Interactive content generation
US9916508B2 (en) * 2015-03-12 2018-03-13 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Detecting roadway objects in real-time images
CN105407352A (zh) * 2015-11-23 2016-03-16 小米科技有限责任公司 图像压缩方法、装置及服务器

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020034245A1 (en) * 1999-02-03 2002-03-21 Sriram Sethuraman Quantizer selection based on region complexities derived using a rate distortion model
GB2371434A (en) * 2001-01-19 2002-07-24 Motorola Inc Encoding and transmitting video data
US20030194145A1 (en) * 2002-04-10 2003-10-16 Fujitsu Limited Method and apparatus for encoding image data, and computer-readable recording medium in which program for encoding image data is recorded
EP2046048A2 (en) * 2005-03-01 2009-04-08 Qualcomm Incorporated Region-of-interest coding with background skipping for video telephony
RU2506714C1 (ru) * 2005-07-22 2014-02-10 Мицубиси Электрик Корпорейшн Кодер изображения и декодер изображения, способ кодирования изображения и способ декодирования изображения
RU2456761C1 (ru) * 2006-01-06 2012-07-20 Майкрософт Корпорейшн Операции повторной дискретизации и изменения размера изображения для кодирования и декодирования видео с переменной разрешающей способностью
CN101945275A (zh) * 2010-08-18 2011-01-12 镇江唐桥微电子有限公司 一种基于感兴趣区域的视频编码方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP3171596A2 (en) 2017-05-24
CN105407352A (zh) 2016-03-16
MX2016005790A (es) 2017-10-27
EP3171596B1 (en) 2022-07-06
US20170150148A1 (en) 2017-05-25
MX361216B (es) 2018-11-29
RU2016139969A (ru) 2018-04-11
JP2018505571A (ja) 2018-02-22
EP3171596A3 (en) 2017-08-02
WO2017088258A1 (zh) 2017-06-01
KR101848191B1 (ko) 2018-04-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2653314C2 (ru) Способ и устройство сжатия изображений и сервер
US11503294B2 (en) Video image data processing in electronic devices
JP5996013B2 (ja) 立体画像の視差マップ推定のための方法,装置及びコンピュータプログラム製品
CN112449192B (zh) 解码方法、编码方法及装置
CN112040337B (zh) 视频的水印添加和提取方法、装置、设备及存储介质
CN107818553B (zh) 图像灰度值调整方法和装置
US9984504B2 (en) System and method for improving video encoding using content information
CN112532975B (zh) 视频编码方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113099233B (zh) 视频编码方法、装置、视频编码设备及存储介质
US11985358B2 (en) Artifact removal method and apparatus based on machine learning, and method and apparatus for training artifact removal model based on machine learning
KR102343648B1 (ko) 영상 부호화 장치 및 영상 부호화 시스템
CN116847087A (zh) 视频处理方法、装置、存储介质及电子设备
US20230115821A1 (en) Image processing devices and methods
US10405003B2 (en) Image compression based on semantic relevance
EP4287110A1 (en) Method and device for correcting image on basis of compression quality of image in electronic device
CN116074512A (zh) 视频编码方法、装置、电子设备以及存储介质
CN113453017A (zh) 视频处理方法、装置、设备及计算机程序产品
CN108431867B (zh) 一种数据处理方法及终端
NO20200708A1 (en) Method, computer program and system for detecting changes and moving objects in a video view
WO2022155818A1 (zh) 图像编码、解码方法及装置、编解码器
WO2023246655A1 (zh) 一种图像编码、解码方法及编码、解码装置
CN116980627A (zh) 用于解码的视频滤波方法、装置、电子设备及存储介质
CN113542741A (zh) 图像码流去噪方法及装置、计算机可读介质和电子设备
CN116546203A (zh) 视频帧处理方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN117615146A (zh) 视频处理方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质