利用逐顏色分裂向調(diào)色板圖像提供熵約束顏色分裂的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的制作方法

專利名稱：利用逐顏色分裂向調(diào)色板圖像提供熵約束顏色分裂的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)的漸進(jìn)編碼。
背景技術(shù)：
具有上千或上百萬顏色的圖片可以表示為真彩色圖像，以諸如BMP (位圖)和JPEG 的格式來存儲(chǔ)針對(duì)每一個(gè)像素的確切顏色。相反，僅包含少量(典型地最多為256)顏色的圖片能夠被更有效地存儲(chǔ)為色圖(colormapped)圖像或調(diào)色板(palettized)圖像，像公知的GIF(圖形交換格式)或PNG(便攜式網(wǎng)絡(luò)圖形)格式。大部分的網(wǎng)絡(luò)圖像具有GIF或 PNG格式。當(dāng)通過低帶寬通信鏈路瀏覽調(diào)色板圖像時(shí)，例如通過無線鏈路或撥號(hào)鏈路，該調(diào)色板圖像的漸進(jìn)傳輸能夠支持快速瀏覽，因?yàn)槠涫褂脩裟軌蛟诮邮盏剿袧u進(jìn)編碼的圖像數(shù)據(jù)之前觀看該圖像的完整版本(但分辨率低)。然而，即使GIF和PNG均支持交錯(cuò)格式， 該格式通過對(duì)圖像進(jìn)行多通道編碼并在每個(gè)通道中跳過多個(gè)像素而漸進(jìn)地細(xì)化圖像分辨率，但是就每個(gè)像素的顏色信息漸進(jìn)地細(xì)化為無損失恢復(fù)的嚴(yán)格意義上來說，交錯(cuò)的GIF 和PNG不具有漸進(jìn)格式。Rauschenbach在他的MCQ(移動(dòng)可視化顏色量化格式)方法(U. Rauschenbach, "Compression of palettized images with progressive coding of the color information", in Proc SPIE Visual)中研究了針對(duì)調(diào)色板圖像的顏色信息的漸進(jìn)細(xì)化。Communications and Image Processing(VCIP14000), Perth, Australia,2000 年6月，下文稱作[1]。與交錯(cuò)GIF和PNG格式不同，MCQ的顏色信息的細(xì)化是逐比特平面而進(jìn)行的，并且允許以良好細(xì)節(jié)對(duì)形狀(例如文本)進(jìn)行早期識(shí)別，通常是在對(duì)壓縮比特流的小部分進(jìn)行解碼之后。盡管MCQ支持和分辨率細(xì)化形成對(duì)照的顏色信息的漸進(jìn)細(xì)化， 然而其僅實(shí)現(xiàn)了與GIF或PNG格式可比較的壓縮率。為了提高壓縮率并同時(shí)支持調(diào)色板圖像的漸進(jìn)傳輸，Chen 等人(X. Chen，S. Kwong，和 J. Feng，“A new compression scheme for color-quantized images",IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technology, Vol. 12，No. 10，pp. 904-908，Oct. 2002，下文稱作[2])提出了一種基于 MCQ 的新的顏色細(xì)化方案，而且Orchard和Bouman開創(chuàng)了基于失真的分層分裂顏色量化算法 (Orchard 禾口 Boumari，“Color quantization of images", IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 39，No. 12，pp. 2677-2690, Dec. 1991，下文稱作[3])。與逐比特平面地對(duì)顏色信息進(jìn)行細(xì)化的MCQ不同(比特平面的個(gè)數(shù)與調(diào)色板的顏色深度相等)，Chen的算法逐顏色地對(duì)顏色進(jìn)行進(jìn)行細(xì)化。針對(duì)調(diào)色板圖像的無損壓縮，[幻中提出的顏色分裂算法實(shí)現(xiàn)了相比于GIF或PNG格式的大約30-40 %的尺寸減小，而且還具有支持漸進(jìn)傳輸?shù)牧己锰卣鳌?br>
發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的方面，提供了一種使用數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對(duì)具有被分配給像素集的M個(gè)不同顏色的數(shù)字化彩色圖像進(jìn)行漸進(jìn)編碼的方法，通過把所述M個(gè)不同顏色中的每一個(gè)分配給所述像素集中相關(guān)聯(lián)的像素子集而提供所述數(shù)字化彩色圖像，所述方法包括(a)通過提供至少一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)來初始化樹結(jié)構(gòu)，所述起始葉節(jié)點(diǎn)包括來自所述M個(gè)不同顏色的顏色集；(b)針對(duì)每一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)，確定至少一個(gè)代表顏色；以及(c)通過如下步驟增大所述樹結(jié)構(gòu)(i)基于相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)，選擇葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η，其中所述相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)通過如下步驟來確定1)確定由把所述葉節(jié)點(diǎn)變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；2)確定由把所述葉節(jié)點(diǎn)變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及，幻基于所述相關(guān)聯(lián)的失真改變以及所述相關(guān)聯(lián)的熵速率增加，確定所述相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)；( )通過把η中的每一個(gè)顏色分配給所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)之一而創(chuàng)建兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)；(iii)針對(duì)所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)，確定代表顏色；以及(iv)對(duì)與葉節(jié)點(diǎn)η相關(guān)聯(lián)的索引信息、所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)的代表顏色、以及與和所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)的兩個(gè)代表顏色相對(duì)應(yīng)的數(shù)字化彩色圖像的多個(gè)像素有關(guān)的信息進(jìn)行編碼。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的方面，提供了一種由計(jì)算機(jī)使用的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，對(duì)具有被分配給像素集的M個(gè)不同顏色的數(shù)字化彩色圖像進(jìn)行漸進(jìn)編碼，通過把所述M個(gè)不同顏色中的每一個(gè)分配給所述像素集中相關(guān)聯(lián)的像素子集而提供所述數(shù)字化彩色圖像，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括記錄介質(zhì)；以及所述記錄介質(zhì)上記錄的裝置，用于指揮計(jì)算機(jī)系統(tǒng)執(zhí)行如下步驟(a)通過提供至少一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)來初始化樹結(jié)構(gòu)，所述起始葉節(jié)點(diǎn)包括來自所述M個(gè)不同顏色的顏色集；(b)針對(duì)每一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)，確定至少一個(gè)代表顏色；以及(c)通過如下步驟增大所述樹結(jié)構(gòu)(i)基于相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)，選擇葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η，其中所述相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)通過如下步驟來確定 1)確定由把所述葉節(jié)點(diǎn)變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；幻確定由把所述葉節(jié)點(diǎn)變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及，幻基于所述相關(guān)聯(lián)的失真改變以及所述相關(guān)聯(lián)的熵速率增加，確定所述相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)；( )通過把η中的每一個(gè)顏色分配給所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)之一而創(chuàng)建兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)；(iii)針對(duì)所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)，確定代表顏色；以及 (iv)對(duì)與葉節(jié)點(diǎn)η相關(guān)聯(lián)的索引信息、所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)的代表顏色、以及與和所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)的兩個(gè)代表顏色相對(duì)應(yīng)的數(shù)字化彩色圖像的多個(gè)像素有關(guān)的信息進(jìn)行編碼。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例，提供了一種對(duì)具有被分配給像素集的M個(gè)不同顏色的數(shù)字化彩色圖像進(jìn)行漸進(jìn)編碼的系統(tǒng)，通過把所述M個(gè)不同顏色中的每一個(gè)分配給所述像素集中相關(guān)聯(lián)的像素子集而提供所述數(shù)字化彩色圖像，所述系統(tǒng)包括記錄介質(zhì)；以及包括用于執(zhí)行如下步驟的處理器的裝置(a)通過提供至少一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)來初始化樹結(jié)構(gòu)，所述起始葉節(jié)點(diǎn)包括來自所述M個(gè)不同顏色的顏色集；(b)針對(duì)每一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)，確定至少一個(gè)代表顏色；以及(c)通過如下步驟增大所述樹結(jié)構(gòu)(i)基于相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)，選擇葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η，其中所述相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)通過如下步驟來確定1)確定由把所述葉節(jié)點(diǎn)變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；幻確定由把所述葉節(jié)點(diǎn)變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及，幻基于所述相關(guān)聯(lián)的失真改變以及所述相關(guān)聯(lián)的熵速率增加，確定所述相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)；(ii)通過把η中的每一個(gè)顏色分配給所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)之一而創(chuàng)建兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)；(iii)針對(duì)所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)，確定代表顏色；以及(iv)對(duì)與葉節(jié)點(diǎn)η相關(guān)聯(lián)的索引信息、所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)的代表顏色、以及與和所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)的兩個(gè)代表顏色相對(duì)應(yīng)的數(shù)字化彩色圖像的多個(gè)像素有關(guān)的信息進(jìn)行編碼。


為了更好地理解這里描述的各個(gè)實(shí)施例以及更加清楚地展示如何實(shí)現(xiàn)這些實(shí)施例，僅作為示例來參考示出至少一個(gè)典型實(shí)施例的附圖，其中圖1在流程圖中示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方面用于在葉節(jié)點(diǎn)之間利用逐顏色分裂對(duì)調(diào)色板圖像進(jìn)行熵約束顏色分裂的總算法；圖2在流程圖中示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面用于在葉節(jié)點(diǎn)之間利用逐顏色分裂對(duì)調(diào)色板圖像進(jìn)行熵約束顏色分裂的總算法；圖3在流程圖中示出了圖1和2中的方法的初始化子過程；圖4在流程圖中示出了圖1中的方法的子過程的示例，其中葉節(jié)點(diǎn)被分裂；圖5在流程圖中示出了圖2中的方法的子過程的示例，其中葉節(jié)點(diǎn)被試驗(yàn)性地分裂；圖6在流程圖中示出了圖2中的方法的子過程，其中葉節(jié)點(diǎn)被永久地分裂；圖7在流程圖中示出了圖1中的方法的子過程的變體，用于分裂葉節(jié)點(diǎn)；圖8在流程圖中示出了圖1中的方法中分裂葉節(jié)點(diǎn)的另一變體；圖9在流程圖中示出了圖1和2中的方法的子過程，其中對(duì)新的代表顏色進(jìn)行漸進(jìn)編碼；圖10在框圖中示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；圖11在框圖中更加詳細(xì)地示出了圖10中的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的處理器；圖lh-d在圖表中示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方面對(duì)葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行漸進(jìn)分裂以提供顏色數(shù)據(jù)的漸進(jìn)編碼；圖13是移動(dòng)設(shè)備的典型實(shí)施例的框圖；圖14是圖13中的移動(dòng)設(shè)備的通信子系統(tǒng)組件的典型實(shí)施例的框圖。
具體實(shí)施例方式具有上千或上百萬顏色的圖片可以表示為真彩色圖像，以諸如BMP (位圖)和JPEG 的格式來存儲(chǔ)針對(duì)每一個(gè)像素的確切顏色。相反，僅包含少量(典型地最多為256)顏色的圖片能夠被更有效地存儲(chǔ)為色像或調(diào)色板圖像，像公知的GIF(圖形交換格式)或 PNG(便攜式網(wǎng)絡(luò)圖形)格式。大部分的網(wǎng)絡(luò)圖像具有GIF或PNG格式。當(dāng)通過低帶寬通信鏈路瀏覽調(diào)色板圖像時(shí)，例如通過無線鏈路或撥號(hào)鏈路，該調(diào)色板圖像的漸進(jìn)傳輸能夠支持快速瀏覽，因?yàn)槠涫褂脩裟軌蛟诮邮盏剿袧u進(jìn)編碼的圖像數(shù)據(jù)之前觀看該圖像的完整版本(但分辨率低)。然而，即使GIF和PNG均支持交錯(cuò)格式， 該格式通過對(duì)圖像進(jìn)行多通道編碼并在每個(gè)通道中跳過多個(gè)像素而漸進(jìn)地細(xì)化圖像分辨率，但是就每個(gè)像素的顏色信息漸進(jìn)地細(xì)化為無損失恢復(fù)的嚴(yán)格意義上來說，交錯(cuò)的GIF 和PNG不具有漸進(jìn)格式。Rauschenbach在他的MCQ(移動(dòng)可視化顏色量化格式)方法 (U. Rauschenbach, "Compression of palettized images with progressive coding of the color information，，，in Proc SPIE Visual Communications and Image Processing(VCIP2000), Perth, Australia, June 2000，下文稱作[1])中研究了針對(duì)調(diào)色板圖像的顏色信息的漸進(jìn)細(xì)化。與交錯(cuò)GIF和PNG格式不同，MCQ的顏色信息的細(xì)化是逐比特平面而進(jìn)行的，并且允許以良好細(xì)節(jié)對(duì)形狀(例如文本)進(jìn)行早期識(shí)別，通常是在對(duì)壓縮比特流的小部分進(jìn)行解碼之后。盡管MCQ支持和分辨率細(xì)化形成對(duì)照的顏色信息的漸進(jìn)細(xì)化，然而其僅實(shí)現(xiàn)了與GIF或PNG格式可比較的壓縮率。為了提高壓縮率并同時(shí)支持調(diào)色板圖像的漸進(jìn)傳輸，Chen 等人(X.Chen，S. Kwong，和 J. Feng，‘‘A new compression scheme for color-quantized images",IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technology, Vol. 12，No. 10，pp. 904-908，Oct. 2002，下文稱作[2])提出了一種基于 MCQ 的新的顏色細(xì)化方案，而且Orchard和Bouman開創(chuàng)了基于失真的分層分裂顏色量化算法 (Orchard 禾口 Boumari，“Color quantization of images", IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 39，No. 12，pp. 2677-2690, Dec. 1991，下文稱作[3])。與逐比特平面地對(duì)顏色信息進(jìn)行細(xì)化的MCQ不同(比特平面的個(gè)數(shù)與調(diào)色板的顏色深度相等)，Chen的算法逐顏色地對(duì)顏色進(jìn)行進(jìn)行細(xì)化。針對(duì)調(diào)色板圖像的無損壓縮，[幻中提出的顏色分裂算法實(shí)現(xiàn)了相比于GIF或PNG格式的大約30-40%的尺寸減小，而且還具有支持漸進(jìn)傳輸?shù)牧己锰卣?。[2]、[3]中的顏色分裂算法僅基于失真標(biāo)準(zhǔn)來分裂代表顏色，而且完全不考慮速率約束。另一方面，調(diào)色板圖像中的每一個(gè)顏色是3D矢量。顏色量化或顏色分裂實(shí)質(zhì)上是矢量量化(VQ)問題(Y，Linde，A，Buzo，fPR.Gray，“An algorithm for vector quantizer design", IEEE Trans. Communications, Vol. C0M-28, No. 1， pp. 84-95, Jan. 1980, TjC^ 作W])。由Chou等人提出的熵約束矢量量化(ECVQ)或有條件熵約束矢量量化(CECVQ) (P· Chou，T· Lookabaugh，禾口 R· Gray，"Entropy-constrained vector quantization，，，IEEE Trans. Acous.，Speech，禾口 Signal Processing，Vol. 37，No. 1，pp. 31-42，Jan. 1989，下文禾爾作[5]，以及 P. Chou 禾口 T· Lookabaugh，“Conditional entropy constrained vector quantization”，Proceeding ICASSP 1990，pp. 197-200，Apr. 1990，下文稱作[6])可以將失真和熵速率(entropy rate)進(jìn)行折衷。為了減小常規(guī)矢量量化算法的復(fù)雜度并使其在實(shí)際應(yīng)用中可行，已經(jīng)幵發(fā)出樹結(jié)構(gòu)矢量量化(TSVQ)算法(A.Buzo，A. Gray, Jr.， R. Gray 禾口 J. Markel，“Speech coding based upon vector quantization”，IEEE Trans. Acous.，Speech，and Signal Processing，Vol. ASSP-28, No. 5，pp. 562-574，Oct. 1980，下文禾爾作[7]，Ε· Riskin 禾口 R. Gray，“A greedy tree growing algorithm for the design of variable rate vector quantizers", IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 39，No. 11，pp. 2500-2507，Nov. 1991，下文稱作[8]，以及 Μ. Mahesh，W. Pearlman 和L. Lu, "Variable-rate tree-structured vector quantizers，，，IEEE Trans. Information Theory，Vol. 41，No. 4，pp. 917-930，Jul. 1995，下文稱作[9])。在該方法中，把 ECVQ/CECVQ 和TSVQ的理念應(yīng)用于基于二叉樹的顏色分裂情景，并開發(fā)出針對(duì)調(diào)色板圖像的四種熵約束顏色分裂算法，其不僅導(dǎo)致漸進(jìn)傳輸方案，而且在R-D (速率-失真)意義上能夠比[2] 中的方案好得多。本文檔的余下部分組織如下。文本部分首先描述無條件熵約束顏色分裂問題，然后在實(shí)施例中提供了分別使用固定的拉格朗日乘數(shù)和動(dòng)態(tài)確定的拉格朗日乘數(shù)的兩種分裂算法。在部分III中，根據(jù)另一實(shí)施例，描述了使用固定的拉格朗日乘數(shù)的逐像素有條件熵約束顏色分裂算法。在部分IV中，根據(jù)另一實(shí)施例示出了逐顏色有條件熵約束顏色分裂算法，其增加了如下約束原始圖像中具有相同顏色值的所有像素能夠在分裂過程期間通過相同的代表顏色值進(jìn)行更新。II.無條件熵約束顏色分裂[2]和[3]中使用二叉樹結(jié)構(gòu)(相比于線性結(jié)構(gòu)，二叉樹結(jié)構(gòu)能夠保持顏色索引之間的更多相關(guān))來表示調(diào)色板圖像的顏色的關(guān)系，以便劃分色圖，或等效地，在編碼過程期間漸進(jìn)地分裂代表顏色。假定調(diào)色板圖像的色圖為C= {c0, C1,…，Cm_J，其中M是原始調(diào)色板圖像中不同顏色的個(gè)數(shù)。每一個(gè)顏色矢量(或被稱作顏色條目)Ci對(duì)應(yīng)于顏色值 O^gybi)。把f (Ci)定義為Ci在給定圖像中出現(xiàn)的次數(shù)。目標(biāo)是設(shè)計(jì)基于二叉樹的顏色分裂算法，該算法能夠最小化受到無條件熵約束的失真。該顏色分裂算法劃分色圖C或漸進(jìn)地分裂C的代表顏色，直到無損地重構(gòu)原始調(diào)色板圖像或達(dá)到用戶指定的目標(biāo)顏色數(shù)。 該劃分過程產(chǎn)生了動(dòng)態(tài)的二叉樹，其每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)η對(duì)應(yīng)于C的子集Sn，從而C = U nSn且夂門& = 0，其中m興n，0彡m，η < N且N是動(dòng)態(tài)二叉樹的葉節(jié)點(diǎn)總數(shù)。把qn表示為&的代表色，其被定義為&的質(zhì)心。這樣，動(dòng)態(tài)二叉樹連同qn(0 ^n <N)給出了樹結(jié)構(gòu)的矢量量化器，使得隨著動(dòng)態(tài)二叉樹增大，當(dāng)前的矢量量化器完全嵌入后續(xù)的高速率矢量量化器。 關(guān)鍵的問題是怎樣增大動(dòng)態(tài)二叉樹。從根節(jié)點(diǎn)(表示原始色圖C)開始，通過每次分裂期望的葉節(jié)點(diǎn)而增大動(dòng)態(tài)二叉樹。進(jìn)行選擇和分裂期望的葉節(jié)點(diǎn)的過程，以最小化拉格朗日代價(jià)J = D+λ · R (1)其中，D和R分別是在把一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)分裂為兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)后與新創(chuàng)建的動(dòng)態(tài)二叉樹相對(duì)應(yīng)的重構(gòu)的調(diào)色板圖像的失真和熵?？舍槍?duì)整個(gè)分裂過程中被分裂的或固定的每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)而動(dòng)態(tài)地確定拉格朗日乘數(shù)λ (表示針對(duì)失真的速率折衷)。在這部分中考慮這兩種情況。設(shè)Tn是具有N個(gè)葉節(jié)點(diǎn)的二叉樹，而ΤΝ+1是通過把Tn的葉節(jié)點(diǎn)η分裂為兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)η’和η”而從Tn中產(chǎn)生的二叉樹。設(shè)d(Ci，qn)是當(dāng)顏色條目Ci = (r^g^b,) e C被代
表顏色扎二民)所替代時(shí)的顏色量化誤差。具體地，Cf(Cl^n) = ICl -qnj2=(r,-r )2+(gl -gj2+^ -bnf(2)這樣，把葉節(jié)點(diǎn)η分裂為η’和η”所引起的失真減小是
權(quán)利要求
1.一種對(duì)具有被分配給像素集的M個(gè)不同顏色的數(shù)字化彩色圖像進(jìn)行漸進(jìn)編碼的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)(1010)，所述系統(tǒng)包括a)用于存儲(chǔ)彩色圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)器(1012)；b)用于顯示數(shù)字彩色圖像的監(jiān)視器(1014)；c)用于圖像處理并用于提供基于失真和熵速率兩者的顏色數(shù)據(jù)漸進(jìn)編碼的 CPU (1016)，所述 CPU 包括i)樹管理模塊(1122)，用于把至少一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)之間的顏色進(jìn)行劃分而初始化樹結(jié)構(gòu)； 確定每個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)的至少一個(gè)代表顏色；基于在將葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η而產(chǎn)生的所確定的失真改變和所確定的熵速率增加，選擇葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)τι,從而增大樹結(jié)構(gòu)；通過把葉節(jié)點(diǎn)η中的每一個(gè)顏色分配給所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)之一而創(chuàng)建所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)；以及針對(duì)所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)，確定代表顏色； )失真量化器(11 )，用于確定由把所述葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；以及iii)熵速率量化器(1126)，用于確定由把所述葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；其中所述樹管理模塊與失真量化器和熵速率量化器兩者相鏈接；以及d)編碼器(1018)，用于對(duì)與葉節(jié)點(diǎn)η相關(guān)聯(lián)的索引信息、所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)的代表顏色、以及與和所述兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)的兩個(gè)代表顏色相對(duì)應(yīng)的數(shù)字化彩色圖像的多個(gè)像素有關(guān)的信息進(jìn)行編碼。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述至少一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)是所述樹結(jié)構(gòu)的根節(jié)點(diǎn)，而且所述根節(jié)點(diǎn)的顏色集包括所有M個(gè)不同顏色。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述至少一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)包括包含了所述M個(gè)不同顏色的多個(gè)不相交子集的多個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)，其中，顏色的每一個(gè)不相交子集包括在所述多個(gè)起始節(jié)點(diǎn)中唯一一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述樹管理模塊還能夠確定以下至少一項(xiàng)(A)相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率，所述相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率通過把葉節(jié)點(diǎn)η中的每一個(gè)顏色分配給兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)之一，將葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η而產(chǎn)生，以及⑶葉節(jié)點(diǎn)的新的總數(shù)，所述葉節(jié)點(diǎn)的新的總數(shù)由將葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η而產(chǎn)生；如果相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率小于目標(biāo)熵速率，則重復(fù)增大所述樹結(jié)構(gòu)；以及如果所述葉節(jié)點(diǎn)的新的總數(shù)小于葉節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)個(gè)數(shù)，則重復(fù)增大所述樹結(jié)構(gòu)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述樹管理模塊通過針對(duì)葉節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)顏色，確定數(shù)字化彩色圖像中具有該顏色的相關(guān)聯(lián)的像素子集中的像素的個(gè)數(shù)；以及基于葉節(jié)點(diǎn)中的所有顏色以及與葉節(jié)點(diǎn)中每一個(gè)顏色相關(guān)聯(lián)的像素子集中的像素個(gè)數(shù)，確定葉節(jié)點(diǎn)中所有顏色的質(zhì)心，由此來確定兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)的代表顏色。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述樹管理模塊通過針對(duì)兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)，確定涉及到把顏色分配給新的葉節(jié)點(diǎn)的熵速率和失真的相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量，并把η中的顏色分配給具有較低的相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量的新的葉節(jié)點(diǎn)，從而把葉節(jié)點(diǎn)η中的每一個(gè)顏色分配給兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)之一，由此來創(chuàng)建兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述樹管理模塊針對(duì)兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)，通過確定由向新的葉節(jié)點(diǎn)分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；確定由向新的葉節(jié)點(diǎn)分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及基于相關(guān)聯(lián)的失真改變和相關(guān)聯(lián)的熵速率增加來計(jì)算相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量，由此來確定相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述樹管理模塊通過針對(duì)每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)，確定把該葉節(jié)點(diǎn)變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)的相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)；以及基于針對(duì)該葉節(jié)點(diǎn)的相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)與針對(duì)至少一個(gè)其他葉節(jié)點(diǎn)的相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)的比較來選擇葉節(jié)點(diǎn)，由此選擇葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn) η。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述樹管理模塊通過針對(duì)每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)，確定針對(duì)所選葉節(jié)點(diǎn)的相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)是否小于針對(duì)其他葉節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)的相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)，由此選擇葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述樹管理模塊通過針對(duì)每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)，基于把相關(guān)聯(lián)的失真改變與通過將相關(guān)聯(lián)的熵速率增加和乘數(shù)相乘所獲得的乘積相加，來確定相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)，由此選擇葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述乘數(shù)是固定的拉格朗日乘數(shù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，所述樹管理模塊通過針對(duì)每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)，確定由把葉節(jié)點(diǎn)變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加和相關(guān)聯(lián)的失真減小之間的相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)折衷，以及基于相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)折衷、相關(guān)聯(lián)的熵速率增加以及相關(guān)聯(lián)的失真減小，從而確定相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)，由此選擇葉節(jié)點(diǎn)η變?yōu)榕c兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)η。
13.根據(jù)權(quán)利要求7所述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其中，針對(duì)兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)，所述樹管理模塊通過針對(duì)該顏色的像素子集中的每一個(gè)像素，確定相鄰像素集，其中相鄰像素集中的每一個(gè)像素與該像素鄰接；基于所述相鄰像素集，確定針對(duì)該像素的熵速率增加； 以及基于針對(duì)該顏色的像素子集中的所有像素的熵速率增加，確定向新的葉節(jié)點(diǎn)分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加。
全文摘要
提供了一種利用逐顏色分裂向調(diào)色板圖像提供熵約束顏色分裂的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，對(duì)具有被分配給像素集的M個(gè)不同顏色的數(shù)字化彩色圖像進(jìn)行漸進(jìn)編碼，該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)包括用于存儲(chǔ)彩色圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)器；用于顯示數(shù)字彩色圖像的監(jiān)視器；用于圖像處理并用于提供基于失真和熵速率兩者的顏色數(shù)據(jù)漸進(jìn)編碼的CPU包括樹管理模塊用于初始化樹結(jié)構(gòu)；確定每一個(gè)起始葉節(jié)點(diǎn)的至少一個(gè)代表顏色；以及通過基于相關(guān)聯(lián)的可實(shí)現(xiàn)代價(jià)，選擇葉節(jié)點(diǎn)n成為與兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)相鏈接的非葉節(jié)點(diǎn)n；通過把n中的每一個(gè)像素分配給兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)之一而創(chuàng)建兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)；確定兩個(gè)新的葉節(jié)點(diǎn)中每一個(gè)的代表顏色；以及對(duì)與葉節(jié)點(diǎn)n相關(guān)聯(lián)的索引信息進(jìn)行編碼，從而增大所述樹結(jié)構(gòu)。
文檔編號(hào)H04N7/26GK102196266SQ20111005431
公開日2011年9月21日 申請日期2006年9月25日 優(yōu)先權(quán)日2005年9月23日
發(fā)明者楊恩輝, 王隆基 申請人:噴流數(shù)據(jù)有限公司