[發(fā)明專利]一種基于NAM分割的塊截?cái)鄨D像壓縮方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910264128.1
• 申請(qǐng)日: 2019-04-03
• 公開（公告）號(hào): CN110113612A
• 公開（公告）日: 2019-08-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄭運(yùn)平;匡金軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號(hào): H04N19/176
• 分類號(hào): H04N19/176;H04N19/42;H04N19/90
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 裴磊磊

本發(fā)明公開了一種基于NAM分割的塊截?cái)鄨D像壓縮方法，包括以下步驟：S1、將原圖像分割成互不重疊且尺寸相同的矩形子塊，并計(jì)算每個(gè)子塊的空間頻率值SFM；S2、根據(jù)SFM對(duì)每個(gè)矩形子塊作NAM分割，分成不規(guī)則的矩形同位塊，同位塊的判定閾值由SFM和塊的面積大小決定；S3、對(duì)矩形同位塊誤差擴(kuò)散塊截?cái)鄩嚎sEDBTC，存儲(chǔ)每個(gè)塊的最大像素、最小像素和位圖；S4、對(duì)壓縮信息進(jìn)行解碼，生成圖像。所述方法將NAM的分割方法與塊截?cái)嗨惴ㄏ嘟Y(jié)合，將圖像分割的更加合理，閾值選取也較合理，減少了圖像總的分割塊數(shù)，對(duì)比單純的塊截?cái)鄩嚎s和采用四叉樹分割的塊截?cái)鄩嚎s，壓縮速度和壓縮率都有較大的提高，圖像壓縮效果更好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于NAM分割的塊截?cái)鄨D像壓縮方法。

背景技術(shù)

圖像壓縮是圖像處理的一種重要方法，隨著信息化時(shí)代的來臨，大量的圖片信息需要存儲(chǔ)，不可避免的會(huì)占用越來越多的存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)帶寬。然而，一張圖片包含許多的冗余信息，去掉冗余并保存關(guān)鍵信息就是圖像壓縮的關(guān)鍵。

圖像壓縮方法分為有損壓縮和無損壓縮兩種。其中塊截?cái)嗑幋a(BTC)是一種快速的有損圖像壓縮技術(shù)，最早是由Delp和Mitchell在1979提出。其算法的主要思想是：將輸入圖片劃分為指定尺寸的不重疊塊，分別計(jì)算每個(gè)塊的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，每個(gè)塊對(duì)應(yīng)一個(gè)相同尺寸的位圖，對(duì)于像素值大于均值的，在位圖中寫入‘1’，否則，在位圖中寫入‘0’，然后對(duì)均值、標(biāo)準(zhǔn)差和位圖編碼。解碼過程就是根據(jù)均值和標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算高、低量化值，分別替換位圖中的‘1’和‘0’。

由于經(jīng)典的BTC算法生成的圖像效果較差，一系列改進(jìn)方案被提出來去進(jìn)一步減少噪音，提高壓縮率和圖像質(zhì)量。其中Error Diffused BTC(EDBTC)是Guo利用誤差擴(kuò)散將量化誤差擴(kuò)散到相鄰的像素點(diǎn)，以維持局部平均像素，所得到的圖像顯示了良好的圖像質(zhì)量且塊效應(yīng)有所減輕，但是需要更多的處理時(shí)間。后來Guo等人又提出了有序抖動(dòng)塊截?cái)嗨惴?ODBTC)，通過使用Look-Up-Table dither arrays進(jìn)一步增加處理效率。2014年他們又提出Dot-Diffused BTC(DDBTC)在保證好的圖像質(zhì)量的同時(shí)還保留了并行處理能力。2015年又提出了改進(jìn)的Near-Aperiodic DDBTC(NADDBTC)，其目的是去除或減少周期性模式和脈沖噪聲的退化產(chǎn)物。除了上面提到的這些算法以外，還有一些算法是將注意力放在塊的分割方式上，如FJ Yang于2016年提出的Quadtree-based EDBTC(QEDBTC)，是利用四叉樹分割的方法，將初始的不重疊塊，依據(jù)全局或局部SFM分割成不同尺寸的子塊，再對(duì)這些子塊進(jìn)行編碼，結(jié)果圖像不僅質(zhì)量更高，壓縮率也進(jìn)一步提高。然而這種基于四叉樹的分割方式并不合理，分割的塊較多，進(jìn)而導(dǎo)致壓縮率并沒有較大的提升。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于NAM分割的塊截?cái)鄨D像壓縮方法，所述方法是比四叉樹分割更合理的分割方式，得到的圖像質(zhì)量更高，同時(shí)壓縮率也有所提升，更難得是壓縮時(shí)間也遠(yuǎn)小于QEDBTC。

本發(fā)明的目的可以通過如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

一種基于NAM分割的塊截?cái)鄨D像壓縮方法，所述方法包括以下步驟：

S1、初始分割：將原圖像分割成互不重疊且尺寸相同的矩形子塊，并計(jì)算每個(gè)子塊的空間頻率值SFM；

S2、NAM分割同位塊：根據(jù)SFM對(duì)每個(gè)矩形子塊作NAM分割，分成不規(guī)則的矩形同位塊，同位塊的判定閾值由SFM和塊的面積大小決定；

S3、圖像編碼：對(duì)矩形同位塊誤差擴(kuò)散塊截?cái)鄩嚎sEDBTC，存儲(chǔ)每個(gè)塊的最大像素、最小像素和位圖；

S4、圖像解碼：對(duì)壓縮信息進(jìn)行解碼，生成圖像。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：