WO2020113827A1 - 图像压缩方法 - Google Patents

图像压缩方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2020113827A1
WO2020113827A1 PCT/CN2019/075630 CN2019075630W WO2020113827A1 WO 2020113827 A1 WO2020113827 A1 WO 2020113827A1 CN 2019075630 W CN2019075630 W CN 2019075630W WO 2020113827 A1 WO2020113827 A1 WO 2020113827A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
window
area
compression method
quantization step
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Ceased
Application number
PCT/CN2019/075630
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
程琳
金羽锋
周明忠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen China Star Optoelectronics Semiconductor Display Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen China Star Optoelectronics Semiconductor Display Technology Co Ltd
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 Shenzhen China Star Optoelectronics Semiconductor Display Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen China Star Optoelectronics Semiconductor Display Technology Co Ltd
Publication of WO2020113827A1 publication Critical patent/WO2020113827A1/zh
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods 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
    • H04N19/124—Quantisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods 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
    • H04N19/17—Methods 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
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression

Definitions

  • the invention relates to the field of image processing, in particular to an image compression method.
  • Data compression is a relatively mature technology for reducing data size. It is applied to the data stored in the memory subsystem of the computer system to increase the storage capacity. Data compression is also used when data is transferred between different subsystems within a computer system, or generally when the transfer is performed between two points in a data communication system that includes a communication network.
  • Data compression requires two basic operations: 1. Compression (also called encoding). Compression is to take uncompressed data as input and pass the corresponding codeword (also called encoding, word code or code in the literature) Replace data values to convert uncompressed data into compressed data: 2. Decompression (also called decoding). Decompression uses compressed data as input and replaces the codeword with the corresponding data value. The compressed data is converted to uncompressed. Data compression can be lossless or lossy, depending on whether the actual data value after decompression is exactly the same as the original data value before compression (lossless), or whether the data value after decompression is different The original data value and the original value cannot be obtained (lossy type). Compression and decompression can be implemented in software, or hardware, or a combination of software and hardware to implement corresponding methods, devices, and systems.
  • the data volume of a 24-bit true color image with a resolution of 256*256 is 200kb
  • the data volume of a patient is about 20M at a time
  • the number of patients per day is 100
  • the data volume of a hospital is 2G per day
  • the data volume per year is 700G
  • Medical images with such a huge amount of data occupy a lot of system storage resources, have high requirements on computer processing capabilities, and have a great pressure on transmission capabilities on communication channels.
  • the object of the present invention is to provide an image compression method, which does not affect important information in the original image, and reduces the pressure of storage and channel transmission, and reduces the requirements of computer processing capabilities.
  • the present invention provides an image compression method, including the following steps:
  • Step S1 Perform image segmentation on the original image to obtain a segmented image
  • Step S3 Obtain the quantization step corresponding to the area of the target area in each window in the area of the window according to the adaptive model formula
  • Step S4 quantize the windows corresponding to the quantization step size according to the quantization step size of each window to obtain a quantized image, and compress the quantized image using an encoding algorithm.
  • the multiple windows are all the same size.
  • Each window has a square shape.
  • the original image is a medical image.
  • the Otsu algorithm is used to perform image segmentation on the original image.
  • the divided image is a black and white image.
  • the target area is a white area in a black and white image.
  • the percentage of the area of the target area in each window to the area of the window is 0-100%.
  • the standard deviation is 3, and the quantization step size is 9.
  • Step S1 Perform image segmentation on the original image to obtain a segmented image
  • Step S3 Obtain the quantization step corresponding to the area of the target area in each window in the area of the window according to the adaptive model formula
  • Step S4 quantize the windows corresponding to the quantization step separately according to the quantization step of each window to obtain a quantized image, and use the encoding algorithm to compress the quantized image;
  • the multiple windows are all the same size
  • the original image is a medical image.
  • the image compression method of the present invention traverses the segmented image by using multiple windows without overlapping, calculates the percentage of the area of the target area in each window to the area of the window, and obtains each window according to the adaptive model formula
  • the area of the target area in the percentage of the area of the window corresponds to the quantization step, and then the window corresponding to the quantization step is quantized according to the quantization step of each window to obtain a quantized image, and the encoding algorithm is used to perform the quantization image.
  • the present invention provides an image compression method, including the following steps:
  • Step S1 Perform image segmentation on the original image to obtain a segmented image
  • Step S2 traversing the segmented image by using multiple windows without overlapping, and calculating the percentage of the area of the target area in each window to the area of the window;
  • Step S4 quantize the windows corresponding to the quantization step size according to the quantization step size of each window to obtain a quantized image, and compress the quantized image using an encoding algorithm.
  • the present invention traverses the segmented image by using multiple windows without overlapping, calculates the percentage of the area of the target area in each window to the area of the window, and obtains each window according to the adaptive model formula
  • the area of the target area in the percentage of the area of the window corresponds to the quantization step, and then the window corresponding to the quantization step is quantized according to the quantization step of each window to obtain a quantized image, and the encoding algorithm is used to perform the quantization image.
  • the multiple windows have the same size.
  • each window is N*N, that is, the shape of each window is a square.
  • the original image is a medical image.
  • step S1 the Otsu algorithm is used to perform image segmentation on the original image.
  • the divided image is a black and white image.
  • the target area is a white area in a black-and-white image, that is, a white area is an important diagnostic information part in a medical image.
  • the adaptive model formula is: Where Q step is the quantization step corresponding to the area of the target area in each window as a percentage of the area of the window, ⁇ is the standard deviation, x is the area of the target area in each window as a percentage of the area of the window, A To quantify the step size, e is a natural constant.
  • the percentage of the area of the target area in each window to the area of the window is 0-100%, that is, 0 ⁇ x ⁇ 1.
  • the standard deviation and the quantization step size can be set to different values according to the image type and image compression rate.
  • the standard deviation is preferably set to 3
  • the quantization step size is preferably set to 9.
  • the image compression method of the present invention traverses the segmented image by using multiple windows without overlapping, calculates the percentage of the area of the target area in each window to the area of the window, and obtains each window according to the adaptive model formula
  • the compression ratio does not affect the important information in the original image, thereby reducing the pressure of storage and channel transmission, reducing the computer processing power requirements, reducing the occupation of memory space, saving system hardware resources, and reducing costs.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

本发明提供一种图像压缩方法。该图像压缩方法通过采用多个窗口不重叠遍历该分割图像，计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比，根据自适应模型得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长，再根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化得到量化图像，采用编码算法对量化图像进行压缩，从而可以对包含重要信息的目标区域较多的窗口采用较小的量化步长进行压缩，而包含其他次要信息较多的窗口可以尽可能采用较高的量化步长进行压缩，从而增大压缩比，且不影响原始图像中的重要信息，进而减弱存储和信道传输的压力，降低计算机处理能力的要求，减少对内存空间的占用，降低成本。

Description

图像压缩方法 技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像压缩方法。
背景技术
数据压缩是用于减小数据大小的一种较为成熟的技术。其应用于保存在计算机系统的存储器子系统中的数据以，增加存储能力。当数据在计算机系统内的不同子系统之间传输时，或者通常当在包括通信网络的数据通信系统中的两个点之间进行所述传输时，数据压缩也被使用。
数据压缩需要两个基本的操作:1、压缩(也称为编码)，压缩是将未压缩的数据作为输入，并通过用相应的码字(在文献中也称为编码、字码或代码)替换数据值来将未压缩的数据转换为经压缩的数据:2、解压缩(也称为解码)，解压缩是将经压缩的数据作为输入并通过用相应的数据值替换码字来将该经压缩的数据转换为未压缩的。数据压缩可以是无损式的或者有损式的，这取决于是否解压缩后的实际数据值与压缩前的原始数据值完全相同(无损式)，或者取决于是否解压缩后的数据值不同于原始数据值且原始值无法取得(有损式)。可以用软件、或硬件、或软件和硬件的组合来实施压缩和解压缩，以实现相应的方法、设备和系统。
目前在医院每天产生的医学图像及附属信息可以从技术几十Mb到几十Gb，其中90％以上都是图像数据，如此巨大的数据量使得存储空间的管理、图像存储速度和数据可靠性成为重点考虑的问题，因此对医学图像进行压缩处理是解决存储空间问题的一个重要方法。现有技术中的医学图像压缩算法为保证诊断信息的正确性，通常采用无损压缩算法，无损压缩算法对计算机的存储和处理能力以及当前通信信道的传输能力造成压力，单纯靠增加存储器容量，提高信道带宽以及计算机的处理速度来解决问题不现实，需要对图像进行压缩，而分辨率更高的图像，其数据量会更大。例如一幅256*256分辨率的24位真彩色图像的数据量为200kb，一个患者一次检查数据量约20M，一天的患者为100人，一个医院一天数据量为2G，一年数据量在700G以上：如此巨大数据量的医学图像占用大量系统存储资源，对计算机处理能力要求较高，在通信信道上传输能力压力很大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种图像压缩方法，可以不影响原始图像中的重要信息，且减弱存储和信道传输的压力，降低计算机处理能力的要求。
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S1、将原始图像进行图像分割，得到分割图像；
步骤S2、采用多个窗口不重叠遍历该分割图像，计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比；
步骤S3、根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长；
步骤S4、根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化，得到量化图像，采用编码算法对量化图像进行压缩。
所述多个窗口的大小均相同。
每一窗口的形状为正方形。
所述原始图像为医学图像。
所述步骤S1中采用Otsu算法对原始图像进行图像分割。
所述分割图像为黑白图像。
所述目标区域为黑白图像中的白色区域。
所述自适应模型公式为：
Figure PCTCN2019075630-appb-000001
其中，Qstep为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长，σ为标准差，x为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比，A为量化步长幅值，e为自然常数。
每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比为0-100％。
所述标准差为3，所述量化步长幅值为9。
本发明还提供了一种图像压缩方法，包括如下步骤：
步骤S1、将原始图像进行图像分割，得到分割图像；
步骤S2、采用多个窗口不重叠遍历该分割图像，计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比；
步骤S3、根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长；
步骤S4、根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化，得到量化图像，采用编码算法对量化图像进行压缩；
所述多个窗口的大小均相同；
所述原始图像为医学图像。
本发明的有益效果：本发明的图像压缩方法通过采用多个窗口不重叠遍历该分割图像，计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比，根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长，再根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化，得到量化图像，采用编码算法对量化图像进行压缩，从而可以对包含重要信息的目标区域较多的窗口采用较小的量化步长进行压缩，而包含其他次要信息较多的窗口可以尽可能采用较高的量化步长进行压缩，从而增大压缩比，且不影响原始图像中的重要信息，进而减弱存储和信道传输的压力，降低计算机处理能力的要求，减少对内存空间的占用，节省系统的硬件资源，降低成本。
附图说明
为了能更进一步了解本发明的特征以及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而附图仅提供参考与说明用，并非用来对本发明加以限制。
附图中，
图1为本发明的图像压缩方法的流程图；
图2为本发明的图像压缩方法的逻辑图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及其效果，以下结合本发明的优选实施例及其附图进行详细描述。
请参阅图1，本发明提供一种图像压缩方法，包括如下步骤：
步骤S1、将原始图像进行图像分割，得到分割图像；
步骤S2、采用多个窗口不重叠遍历该分割图像，计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比；
步骤S3、根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长；
步骤S4、根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化，得到量化图像，采用编码算法对量化图像进行压缩。
需要说明的是，请参阅图2，本发明通过采用多个窗口不重叠遍历该分割图像，计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比，根据 自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长，再根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化，得到量化图像，采用编码算法对量化图像进行压缩，从而可以对包含重要信息的目标区域较多的窗口采用较小的量化步长进行压缩，而包含其他次要信息较多的窗口可以尽可能采用较高的量化步长进行压缩，从而增大压缩比，且不影响原始图像中的重要信息，进而减弱存储和信道传输的压力，降低计算机处理能力的要求，减少对内存空间的占用，节省系统的硬件资源，降低成本。
具体的，所述多个窗口的大小均相同。
进一步的，每一窗口的大小为N*N，即每一窗口的形状为正方形。
具体的，所述原始图像为医学图像。
具体的，所述步骤S1中采用Otsu算法对原始图像进行图像分割。
进一步的，所述分割图像为黑白图像。
具体的，所述目标区域为黑白图像中的白色区域，即白色区域为医学图像中重要的诊断信息部分。
具体的，所述自适应模型公式为：
Figure PCTCN2019075630-appb-000002
其中，Q step为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长，σ为标准差，x为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比，A为量化步长幅值，e为自然常数。
进一步的，每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比为0-100％，即0≤x≤1。
具体的，标准差和量化步长幅值可以根据图像类型以及图像压缩率的不同而设置不同的值，本发明将标准差优选设置为3，将量化步长幅值优选设置为9。
综上所述，本发明的图像压缩方法通过采用多个窗口不重叠遍历该分割图像，计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比，根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长，再根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化，得到量化图像，采用编码算法对量化图像进行压缩，从而可以对包含重要信息的目标区域较多的窗口采用较小的量化步长进行压缩，而包含其他次要信息较多的窗口可以尽可能采用较高的量化步长进行压缩， 从而增大压缩比，且不影响原始图像中的重要信息，进而减弱存储和信道传输的压力，降低计算机处理能力的要求，减少对内存空间的占用，节省系统的硬件资源，降低成本。
以上所述，对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案和技术构思作出其他各种相应的改变和变形，而所有这些改变和变形都应属于本发明权利要求的保护范围。

Claims (15)

  1. 一种图像压缩方法，包括如下步骤：
    步骤S1、将原始图像进行图像分割，得到分割图像；
    步骤S2、采用多个窗口不重叠遍历该分割图像，计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比；
    步骤S3、根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长；
    步骤S4、根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化，得到量化图像，采用编码算法对量化图像进行压缩。
  2. 如权利要求1所述的图像压缩方法，其中，所述多个窗口的大小均相同。
  3. 如权利要求2所述的图像压缩方法，其中，每一窗口的形状为正方形。
  4. 如权利要求1所述的图像压缩方法，其中，所述原始图像为医学图像。
  5. 如权利要求1所述的图像压缩方法，其中，所述步骤S1中采用Otsu算法对原始图像进行图像分割。
  6. 如权利要求1所述的图像压缩方法，其中，所述分割图像为黑白图像。
  7. 如权利要求6所述的图像压缩方法，其中，所述目标区域为黑白图像中的白色区域。
  8. 如权利要求1所述的图像压缩方法，其中，所述自适应模型公式为：
    Figure PCTCN2019075630-appb-100001
    其中，Q step为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长，σ为标准差，x为每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比，A为量化步长幅值，e为自然常数。
  9. 如权利要求8所述的图像压缩方法，其中，每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比为0-100％。
  10. 如权利要求8所述的图像压缩方法，其中，所述标准差为3，所述量化步长幅值为9。
  11. 一种图像压缩方法，包括如下步骤：
    步骤S1、将原始图像进行图像分割，得到分割图像；
    步骤S2、采用多个窗口不重叠遍历该分割图像，计算每一窗口中的目标区域的面积占窗口的面积的百分比；
    步骤S3、根据自适应模型公式得到每一窗口中目标区域的面积占窗口的面积的百分比对应的量化步长；
    步骤S4、根据每一窗口的量化步长分别对与该量化步长对应的窗口进行量化，得到量化图像，采用编码算法对量化图像进行压缩；
    其中，所述多个窗口的大小均相同；
    其中，所述原始图像为医学图像。
  12. 如权利要求11所述的图像压缩方法，其中，每一窗口的形状为正方形。
  13. 如权利要求11所述的图像压缩方法，其中，所述步骤S1中采用Otsu算法对原始图像进行图像分割。
  14. 如权利要求11所述的图像压缩方法，其中，所述分割图像为黑白图像。
  15. 如权利要求14所述的图像压缩方法，其中，所述目标区域为黑白图像中的白色区域。
PCT/CN2019/075630 2018-12-04 2019-02-21 图像压缩方法 Ceased WO2020113827A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811475459.1A CN109474824B (zh) 2018-12-04 2018-12-04 图像压缩方法
CN201811475459.1 2018-12-04

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020113827A1 true WO2020113827A1 (zh) 2020-06-11

Family

ID=65675563

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2019/075630 Ceased WO2020113827A1 (zh) 2018-12-04 2019-02-21 图像压缩方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN109474824B (zh)
WO (1) WO2020113827A1 (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN110287993A (zh) * 2019-05-22 2019-09-27 广东精点数据科技股份有限公司 一种基于图像特征细化的数据预处理方法及系统
CN113489644A (zh) * 2021-06-25 2021-10-08 南京诺源医疗器械有限公司 一种医疗光学成像系统用数据信息传输方法
US12556718B2 (en) 2022-12-29 2026-02-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device and method with image encoding and decoding
CN118354087B (zh) * 2024-06-18 2024-08-27 金华飞光科技有限公司 一种图像无损压缩方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101330631A (zh) * 2008-07-18 2008-12-24 浙江大学 一种立体电视系统中深度图像的编码方法
JP2009212749A (ja) * 2008-03-04 2009-09-17 Mega Chips Corp エンコーダ
CN101867799A (zh) * 2009-04-17 2010-10-20 北京大学 一种视频帧处理方法和视频编码器
JP2011130050A (ja) * 2009-12-16 2011-06-30 Canon Inc 画像符号化装置
CN107770525A (zh) * 2016-08-15 2018-03-06 华为技术有限公司 一种图像编码的方法及装置
CN109474824A (zh) * 2018-12-04 2019-03-15 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 图像压缩方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101494785B (zh) * 2008-12-19 2012-05-09 无锡云视界科技有限公司 一种h.264感兴趣区域编码的方法
JP5375590B2 (ja) * 2009-12-24 2013-12-25 富士通セミコンダクター株式会社 量子化制御回路、量子化パラメータ変更方法、及び符号化装置
GB2503766B (en) * 2012-04-05 2019-02-20 British Broadcasting Corp Video coding and decoding
CN103002280B (zh) * 2012-10-08 2016-09-28 中国矿业大学 基于hvs&roi的分布式编解码方法及系统
JP5396559B1 (ja) * 2013-04-17 2014-01-22 学校法人 埼玉医科大学 画像符号化装置、画像符号化方法、画像符号化プログラムおよび記録媒体
CN104270638A (zh) * 2014-07-29 2015-01-07 武汉飞脉科技有限责任公司 一种ct影像感兴趣区域压缩与质量评估方法
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 (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009212749A (ja) * 2008-03-04 2009-09-17 Mega Chips Corp エンコーダ
CN101330631A (zh) * 2008-07-18 2008-12-24 浙江大学 一种立体电视系统中深度图像的编码方法
CN101867799A (zh) * 2009-04-17 2010-10-20 北京大学 一种视频帧处理方法和视频编码器
JP2011130050A (ja) * 2009-12-16 2011-06-30 Canon Inc 画像符号化装置
CN107770525A (zh) * 2016-08-15 2018-03-06 华为技术有限公司 一种图像编码的方法及装置
CN109474824A (zh) * 2018-12-04 2019-03-15 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 图像压缩方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109474824B (zh) 2020-04-10
CN109474824A (zh) 2019-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020113827A1 (zh) 图像压缩方法
US20210211728A1 (en) Image Compression Method and Apparatus
CN111131828B (zh) 一种图像压缩方法、装置、电子设备和存储介质
US10154288B2 (en) Apparatus and method to improve image or video quality or encoding performance by enhancing discrete cosine transform coefficients
US20210337205A1 (en) Method and apparatus for adjusting quantization parameter for adaptive quantization
US20210297667A1 (en) Training method, image encoding method, image decoding method and apparatuses thereof
JP2024505798A (ja) 点群符号化・復号化方法及びシステム、点群符号器並びに点群復号器
WO2020113766A1 (zh) 补偿表压缩方法
WO2024222109A1 (zh) 一种编码方法、解码方法及相关设备
CN116325732A (zh) 点云的解码、编码方法、解码器、编码器和编解码系统
US20190335186A1 (en) Image transcoding method and apparatus
CN114827625A (zh) 一种基于灰度图压缩算法的高速图像云传输方法
EP4485928A1 (en) Image compression method, image decompression method and image processing apparatus
CN116193130B (zh) 一种提高图像数据在网络中传输效率的方法及系统
WO2022067775A1 (zh) 点云的编码、解码方法、编码器、解码器以及编解码系统
US20250287002A1 (en) Data encoding method and apparatus, data decoding method and apparatus, computer device, and storage medium
WO2023093377A1 (zh) 编解码方法及电子设备
KR20210113681A (ko) 다중 이미지에 대한 압축
US20230085142A1 (en) Efficient update of cumulative distribution functions for image compression
Pintilei et al. Exploring Data Compression: Solutions to Optimize Efficiency and Improve Performance
WO2025138715A1 (zh) 一种图像处理方法及其相关设备
EP4542991A1 (en) Encoding method and apparatus, decoding method and apparatus, and computer device
Moon et al. Local Non-linear Quantization for Neural Network Compression in MPEG-NNR
CN120807661A (zh) 一种数据压缩方法、装置及计算设备集群
CN117056296A (zh) 人脸数据的采集和存储方法及相关设备

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19892861

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19892861

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1