一種合成圖像的數據壓縮方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發明適用于圖像處理【技術領域】，提供了一種合成圖像的數據壓縮方法及裝置，所述方法包括：恢復合成圖像的邊緣模糊，所述合成圖像包括符號、線條和靜態背景；逐一獲取時間上相鄰的所述合成圖像對應的若干個差分圖像,所述差分圖像包括符號和線條；采用游程編碼處理所述若干個差分圖像，獲取像素數據和長度數據；分別采用字典編碼、熵編碼對所述像素數據、所述長度數據進行編碼，獲得編碼數據流，本發明，在數據傳輸的信道容量非常小情況下，實現了提高圖像的壓縮效率，降低了圖像失真。
【專利說明】一種合成圖像的數據壓縮方法及裝置
【技術領域】
[0001 ] 本發明屬于圖像處理【技術領域】，尤其涉及一種合成圖像的數據壓縮方法及裝置。【背景技術】
[0002]現有圖像序列和視頻壓縮算法都具有通用性，如MJPEG，H.264等，這一特征使其無法充分利用數據的特性，現有壓縮方法無法在高壓縮效率的同時保持低失真，或在低失真的同時保持高壓縮效率。對于飛機上的屏幕顯示合成圖像，其主要構成為各種符號和線條，背景是靜態的，而地面監視則要求能夠清晰地辨識圖像的內容，但兩者之間的數據傳輸的信道容量非常小、現有壓縮方法無法滿足極高壓縮效率與極低失真的需求。
【發明內容】
[0003]本發明實施例提供了 一種合成圖像的數據壓縮方法及裝置，旨在解決現有壓縮方法在數據傳輸的信道容量非常小情況下，無法滿足極高壓縮效率與極低失真的需求的問題。
[0004]一方面，提供一種合成圖像的數據壓縮方法，所述方法包括:
[0005]恢復合成圖像的邊緣模糊，所述合成圖像包括符號、線條和靜態背景；
[0006]逐一獲取時間上相鄰的所述合成圖像對應的若干個差分圖像，所述差分圖像包括符號和線條；
[0007]采用游程編碼處理所述若干個差分圖像，獲取像素數據和長度數據；
[0008]分別采用字典編碼、熵編碼對所述像素數據、所述長度數據進行編碼，獲得編碼數據流。
[0009]另一方面，提供一種合成圖像的數據壓縮裝置，所述裝置包括:
[0010]模糊恢復單元，用于恢復合成圖像的邊緣模糊，所述合成圖像包括符號、線條和靜態背景；
[0011]圖像差分單元，用于逐一獲取時間上相鄰的所述合成圖像對應的若干個差分圖像，所述差分圖像包括符號和線條；
[0012]數據獲取單元，用于采用游程編碼處理所述若干個差分圖像，獲取像素數據和長度數據；
[0013]數據流生成單元，用于分別采用字典編碼、熵編碼對所述像素數據、所述長度數據進行編碼，獲得編碼數據流。
[0014]在本發明實施例，恢復合成圖像的邊緣模糊，所述合成圖像包括符號、線條和靜態背景；逐一獲取時間上相鄰的所述合成圖像對應的若干個差分圖像，所述差分圖像包括符號和線條；采用游程編碼處理所述若干個差分圖像，獲取像素數據和長度數據；分別采用字典編碼、熵編碼對所述像素數據、所述長度數據進行編碼，獲得編碼數據流，本發明，在數據傳輸的信道容量非常小情況下，實現了提高圖像的壓縮效率，降低了圖像失真。【專利附圖】
【附圖說明】
[0015]圖1是本發明實施例一提供的合成圖像的數據壓縮方法的實現流程圖；
[0016]圖2是本發明實施例二提供的合成圖像的數據壓縮裝置的具體結構框圖。
【具體實施方式】
[0017]為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。
[0018]在本發明實施例中，恢復合成圖像的邊緣模糊，所述合成圖像包括符號、線條和靜態背景；逐一獲取時間上相鄰的所述合成圖像對應的若干個差分圖像，所述差分圖像包括符號和線條；采用游程編碼處理所述若干個差分圖像，獲取像素數據和長度數據；分別采用字典編碼、熵編碼對所述像素數據、所述長度數據進行編碼，獲得編碼數據流。
[0019]以下結合具體實施例對本發明的實現進行詳細描述:
[0020]實施例一
[0021]圖1示出了本發明實施例一提供的合成圖像的數據壓縮方法的實現流程，詳述如下:
[0022]需要說明的是，本發明尤其適用于發送端為合成圖像，并且圖像源端與接收端的數據傳輸信道容量非常小的數據處理中，如機上智能終端對監控終端的圖像傳輸場景。
[0023]在步驟SlOl中，恢復合成圖像的邊緣模糊，所述合成圖像包括符號、線條和靜態
進旦
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[0024]在本實施例中，所述合成圖像是指由符號、線條以及靜態背景合成的復合圖像。由于在3D繪圖時，每個圖形由像素組成，每段瞬間畫面由幀組成，因為屏幕上的像素有限，如果要表現出多邊形的位置時，因技術所限，使用絕對坐標定位法是無法做到的，只能使用在近似位置采樣來進行相對定位。由于沒有足夠的采樣來表現出3D世界中的所有物品的圖形，所以在最后圖像顯示上，這些現象便會造成在物品與物品中過渡的邊緣就會產生波浪狀、圓形、鋸齒和閃爍等有損現象，嚴重影響了畫面的質量，因此，需要恢復合成圖像的邊緣模糊。具體的，所述恢復合成圖像的邊緣模糊具體為:
[0025]獲取合成圖像的像素矢量，通過量化所述像素矢量縮小顏色種類的取值范圍以達到恢復抗鋸齒造成的邊緣模糊。
[0026]其中，圖像源端將像素看作矢量(R，G，B)，應用矢量量化縮小顏色的取值范圍，對應的應用中顏色的種類一般小于16。
[0027]在步驟S102中，逐一獲取時間上相鄰的所述合成圖像對應的若干個差分圖像，所述差分圖像包括符號和線條。
[0028]在本實施例中，由在時間上相鄰的2幀圖像P (N)和P (N+1)得到P' (N+1)=P(N+1)-P (N), N = 0..M-LP' (O) = P (O)，2幀圖像的差即2幀圖像的對應像素的對應分量的差形成的差分圖像。這樣就消除了合成圖像的靜態背景。
[0029]在步驟S103中，采用游程編碼處理所述若干個差分圖像，獲取像素數據和長度數據。
[0030]在本實施例中，由于步驟S102已經消除了合成圖像的靜態背景，只保留了符號、線條，因此，圖像源端只需要采用游程編碼處理所述若干個差分圖像，獲取像素數據和長度數據。
[0031]在步驟S104中，分別采用字典編碼、熵編碼對所述像素數據、所述長度數據進行編碼，獲得編碼數據流。
[0032]在本實施例中，根據差分圖像包括像素數據和長度數據，分別采用字典編碼、熵編碼對所述像素數據、所述長度數據進行編碼，其中，字典編碼包括LZW壓縮算法，LZW壓縮算法是提取原始文本文件數據中的不同字符，基于這些字符創建一個編譯表，然后用編譯表中的字符的索引來替代原始文本文件數據中的相應字符，減少原始數據大小，而熵編碼包括哈夫曼編碼，哈夫曼編碼指使用一張特殊的編碼表將源字符進行編碼，(例如某文件中的一個符號)，這張編碼表的特殊之處在于，它是根據每一個源字符出現的估算概率而建立起來的，即出現概率高的字符使用較短的編碼，反之出現概率低的則使用較長的編碼，這便使編碼之后的字符串的平均期望長度降低，從而達到無損壓縮數據的目的。通過上述步驟獲得編碼數據流，達到了較高的壓縮效率比，其在失真意義上明顯也優于MJPEG和H.264的結果，
[0033]本實施例，可以達到在數據傳輸的信道容量非常小情況下，實現了提高圖像的壓縮效率，降低了圖像失真。
[0034]實施例二
[0035]圖2示出了本發明實施例二提供的合成圖像的數據壓縮裝置的具體結構框圖，為了便于說明，僅示出了與本發明實施例相關的部分。在本實施例中，該合成圖像的數據壓縮裝置包括:模糊恢復單元21、圖像差分單元22、數據獲取單元23和數據流生成單元24。
[0036]其中，模糊恢復單元21，用于恢復合成圖像的邊緣模糊，所述合成圖像包括符號、線條和靜態背景；
[0037]圖像差分單元22，用于逐一獲取時間上相鄰的所述合成圖像對應的若干個差分圖像，所述差分圖像包括符號和線條；
[0038]數據獲取單元23，用于采用游程編碼處理所述若干個差分圖像，獲取像素數據和長度數據；
[0039]數據流生成單元24，用于分別采用字典編碼、熵編碼對所述像素數據、所述長度數據進行編碼，獲得編碼數據流。
[0040]進一步地，所述模糊恢復單元具體用于獲取合成圖像的像素矢量，通過量化所述像素矢量縮小顏色種類的取值范圍以達到恢復抗鋸齒造成的邊緣模糊。
[0041 ] 進一步地，所述字典編碼包括LZW壓縮算法。
[0042]進一步地,所述熵編碼包括哈夫曼編碼。
[0043]本發明實施例提供的合成圖像的數據壓縮裝置可以應用在前述對應的方法實施例一中，詳情參見上述實施例一的描述，在此不再贅述。
[0044]值得注意的是，上述系統實施例中，所包括的各個單元只是按照功能邏輯進行劃分的，但并不局限于上述的劃分，只要能夠實現相應的功能即可；另外，各功能單元的具體名稱也只是為了便于相互區分，并不用于限制本發明的保護范圍。
[0045]另外，本領域普通技術人員可以理解實現上述各實施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件來完成，相應的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質中，所述的存儲介質，如ROM/RAM、磁盤或光盤等。
[0046]以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
【權利要求】
1.一種合成圖像的數據壓縮方法，其特征在于，所述方法包括: 恢復合成圖像的邊緣模糊，所述合成圖像包括符號、線條和靜態背景； 逐一獲取時間上相鄰的所述合成圖像對應的若干個差分圖像，所述差分圖像包括符號和線條； 采用游程編碼處理所述若干個差分圖像，獲取像素數據和長度數據； 分別采用字典編碼、熵編碼對所述像素數據、所述長度數據進行編碼，獲得編碼數據流。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述恢復合成圖像的邊緣模糊具體為: 獲取合成圖像的像素矢量，通過量化所述像素矢量縮小顏色種類的取值范圍以達到恢復抗鋸齒造成的邊緣模糊。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述字典編碼包括LZW壓縮算法。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述熵編碼包括哈夫曼編碼。
5.一種合成圖像的數據壓縮裝置，其特征在于，所述裝置包括: 模糊恢復單元，用于恢復合成圖像的邊緣模糊，所述合成圖像包括符號、線條和靜態背旦牙、; 圖像差分單元，用于逐一獲取時間上相鄰的所述合成圖像對應的若干個差分圖像，所述差分圖像包括符號和線條； 數據獲取單元，用于采用游程編碼處理所述若干個差分圖像，獲取像素數據和長度數據； 數據流生成單元，用于分別采用字典編碼、熵編碼對所述像素數據、所述長度數據進行編碼，獲得編碼數據流。
6.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述模糊恢復單元具體用于獲取合成圖像的像素矢量，通過量化所述像素矢量縮小顏色種類的取值范圍以達到恢復抗鋸齒造成的邊緣模糊。
7.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述字典編碼包括LZW壓縮算法。
8.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述熵編碼包括哈夫曼編碼。
【文檔編號】H04N19/46GK103997651SQ201410210089
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2014年5月17日 優先權日:2014年5月17日
【發明者】呂春, 史偉仁 申請人:北京中和卓遠科技有限公司