[發(fā)明專(zhuān)利]圖像數(shù)據(jù)壓縮解壓方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011016837.7
• 申請(qǐng)日: 2020-09-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112188198B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-08-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王杰林
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 湖南遙昇通信技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): H04N19/124
• 分類(lèi)號(hào): H04N19/124;H04N19/172;H04N19/42;H04N19/85
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 鄧建輝

1.一種圖像數(shù)據(jù)壓縮解壓方法，其特征在于，包括：

壓縮步驟，讀取圖像數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)策略將所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，得到相應(yīng)的量化序列，獲取所述量化序列的第一比特長(zhǎng)度，統(tǒng)計(jì)符號(hào)0在所述量化序列中的第一數(shù)量，基于加權(quán)擴(kuò)張概率模型對(duì)所述量化序列進(jìn)行編碼，得到壓縮數(shù)據(jù)，并將所述第一比特長(zhǎng)度、所述第一數(shù)量及所述壓縮數(shù)據(jù)保存至壓縮文件中；其中，所述加權(quán)擴(kuò)張概率模型包括：

H_n＝F(X，r)

其中，F(xiàn)(X，r)表示序列X的加權(quán)累積分布函數(shù)，且F(X，r)＝rF(X)，r表示加權(quán)系數(shù)，且r＞1，p(X_i)表示X的值為X_i概率質(zhì)量函數(shù)，函數(shù)L_n，H_n是序列X在時(shí)刻n的變量Xn對(duì)應(yīng)的區(qū)間的上下標(biāo)，R_n是所述區(qū)間的長(zhǎng)度；

所述壓縮步驟還包括以下步驟：

S100，根據(jù)所述第一數(shù)量及所述第一比特長(zhǎng)度，得出所述量化序列中符號(hào)0出現(xiàn)的第一概率；

S200，基于第一公式通過(guò)所述第一概率得到所述加權(quán)擴(kuò)張概率模型的最大加權(quán)系數(shù)r_max，所述第一公式為：

其中，p(0)為所述第一概率；

S300，基于所述加權(quán)擴(kuò)張概率模型，根據(jù)所述第一概率及所述最大加權(quán)系數(shù)對(duì)所述量化序列進(jìn)行編碼，得到所述壓縮數(shù)據(jù)，所述步驟S300還包括：S310，初始化H₀＝R₀＝1.0，L₀＝0，遍歷所述量化序列的比特位，其中，表示符號(hào)0出現(xiàn)的加權(quán)概率，表示符號(hào)1出現(xiàn)的加權(quán)概率，H₀表示加權(quán)累積分布函數(shù)初始值，R₀，L₀分別表示第一參數(shù)及第二參數(shù)的初始值；S320，若所述量化序列的當(dāng)前比特位的數(shù)值為0，則根據(jù)及L_i＝L_i-1得出第一參數(shù)和第二參數(shù)，其中，R_i和L_i分別表示第i個(gè)比特位對(duì)應(yīng)的第一參數(shù)及第二參數(shù)，R_i-1和L_i-1分別表示第i-1個(gè)比特位對(duì)應(yīng)的第一參數(shù)及第二參數(shù)；S330，若所述量化序列的當(dāng)前比特位的數(shù)值為1，則根據(jù)及得出第一參數(shù)和第二參數(shù)，p(1)表示符號(hào)1出現(xiàn)的概率；S340，遍歷完成，將L_n作為所述壓縮數(shù)據(jù)，其中n為所述第一比特長(zhǎng)度；

譯碼步驟，讀取所述壓縮文件，獲取所述第一比特長(zhǎng)度、所述第一數(shù)量及所述壓縮數(shù)據(jù)，基于所述加權(quán)擴(kuò)張概率模型對(duì)所述壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行譯碼，得到譯碼數(shù)據(jù)，所述譯碼步驟具體包括：初始化H₀＝R₀＝1.0，L₀＝0；依次計(jì)算所述第一比特長(zhǎng)度中每個(gè)比特位對(duì)應(yīng)的加權(quán)累積分布函數(shù)的值H_i，計(jì)算方法為：其中i表示第i個(gè)比特位；比較H_i與所述壓縮數(shù)據(jù)的大小，根據(jù)比較結(jié)果得出第i位對(duì)應(yīng)的譯碼符號(hào)，并根據(jù)所述比較結(jié)果基于所述加權(quán)擴(kuò)張概率模型獲取第i個(gè)比特位對(duì)應(yīng)的所述第一參數(shù)R_i及所述第二參數(shù)L_i；依次組合所述譯碼符號(hào)，得到所述譯碼數(shù)據(jù)；其中，根據(jù)所述比較結(jié)果得出所述譯碼符號(hào)、所述第一參數(shù)R_i及所述第二參數(shù)L_i的方法包括：若所述壓縮數(shù)據(jù)值小于H_i，則所述譯碼符號(hào)為1，及否則所述譯碼符號(hào)為0，及L_i＝L_i-1。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像數(shù)據(jù)壓縮解壓方法，其特征在于，基于所述預(yù)設(shè)策略將所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行量化的方法包括：

獲取單字節(jié)內(nèi)符合預(yù)設(shè)限制條件的所有第一序列，根據(jù)所述第一序列的數(shù)量得到量化參數(shù)其中m為所述第一序列的數(shù)量，所述預(yù)設(shè)限制條件為符號(hào)1在二進(jìn)制序列中連續(xù)出現(xiàn)的最大次數(shù)小于上限t；

根據(jù)所述量化參數(shù)Q，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)按字節(jié)進(jìn)行量化，得到相應(yīng)的所述量化序列。