[發(fā)明專利]一種用于多優(yōu)先級相似圖像的云圖像集編碼方法

有效

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• 申請日: 2022-09-19
• 公開（公告）號: CN115604480B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 沙麗娜;陳高鋒;吳煒
• 申請（專利權(quán)）人: 楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院;西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: H04N19/172
• 分類號: H04N19/172;H04N19/37;H04N19/423;H04N19/96
• 代理公司: 西安嘉思特知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61230
• 代理人: 李薇

本發(fā)明公開了一種用于多優(yōu)先級相似圖像的云圖像集編碼方法，包括：獲取含有相似圖像的云圖像集；為云圖像集建立第一有權(quán)有向圖；利用第一有權(quán)有向圖生成不受任何約束的第一最小樹形圖；基于預(yù)設(shè)的多種情況確定云圖像集中每個圖像的多優(yōu)先級區(qū)間；其中，每種情況均表征多分類問題；預(yù)設(shè)的多種情況包括圖像冷熱門情況和用戶繳費情況；利用第一最小樹形圖和每個圖像的多優(yōu)先級區(qū)間，為云圖像集構(gòu)建多優(yōu)先級約束的第二最小樹形圖；利用第二最小樹形圖對云圖像集中的圖像進行編碼。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)壓縮具有多優(yōu)先級的相似圖像，構(gòu)建相應(yīng)圖像集的目的，并且可以減少圖像集所需的存儲空間，提高編碼效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于云計算和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于多優(yōu)先級相似圖像的云圖像集編碼方法。

背景技術(shù)

最近十幾年，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，數(shù)字圖像等多媒體內(nèi)容也呈現(xiàn)出爆炸式的增長。據(jù)全球最大社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司Facebook報告，其存儲的照片己經(jīng)超過二千多億張，并正以每天三億多張的速度劇增。規(guī)模巨大的圖像視頻等多媒體數(shù)據(jù)為云端圖像存儲、互聯(lián)網(wǎng)其余圖像數(shù)據(jù)庫的存儲管理以及基于圖像大數(shù)據(jù)的挖掘、分類、識別等處理帶來了極大的壓力。

為此，針對目前廣泛使用的云存儲方式，研究者一直在開發(fā)新的數(shù)字圖像壓縮技術(shù)。云服務(wù)器中存儲的大量圖像中往往包含很多相同場景下拍攝的照片，這些照片具有很大的相似性。若使用通常的JPEG、JPEG-2000、H.264幀內(nèi)編碼或者HEVC幀內(nèi)編碼技術(shù)對它們進行壓縮，則存在存儲空間大、編碼效率不夠高的缺點。那么，很有必要利用相似圖像之間的相關(guān)性，使用視覺內(nèi)容分析技術(shù)進行分析，建立對應(yīng)的視覺模型或視覺聯(lián)系，如此則有助于消除相似圖像間的視覺冗余，提升編碼性能。當(dāng)前的最優(yōu)方式是將很多的相似圖像放在一個樹形圖中，然后對每個分支采用視頻編碼技術(shù)，能夠有效地消除相關(guān)圖像間的視覺冗余，生成相應(yīng)的圖像集，以提高編碼效率。因此，對于相似圖像組成的集合，通常采用基于最小樹形圖的圖像集編碼技術(shù)進行壓縮編碼。

正如事情有著緊急或非緊急、重要或不重要之分，云存儲的圖像也可能有著不同的重要性或者不同的優(yōu)先級。例如，秋天來了，某市秋高氣爽，天氣很好，非常適合旅游。人們在這一時間段總是點擊該市的景點照片，選擇出行旅游打卡之處。但是對于同一個景點，并非所有照片都會被網(wǎng)友點擊訪問，比較而言，全景照片、正面照片和特色突出的照片等更受歡迎，網(wǎng)友的點擊率會更高，因此這些照片也就自然地變成了熱門照片。相對于那些不經(jīng)常被訪問的冷門照片，人們當(dāng)然希望能夠更快且更高質(zhì)量地訪問熱門照片。另外，很多社交網(wǎng)站有著非常多的用戶，主要分為免費用戶和付費用戶兩類。人們通常都會將自己拍攝的照片上傳到網(wǎng)站的云服務(wù)器中保存，以備需要時下載。相對于免費用戶，付費用戶會得到更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)、更多的存儲空間。那么，當(dāng)點擊照片下載時，付費用戶當(dāng)然希望可以比免費用戶更便捷地進行查看下載的照片。以上需求說明，不同情況下圖像的重要性可能并不相同。例如，針對熱門圖像還是冷門圖像的這種情況，熱門圖像的優(yōu)先級要比冷門圖像高；針對免費用戶還是付費用戶的這種情況，付費用戶存儲的照片的優(yōu)先級要比免費用戶存儲的照片的優(yōu)先級高。那么，在壓縮編碼相似圖像時，為了凸顯重要性，可以為圖像分配優(yōu)先級。

實際上，正如凡事都有其多面性，每張圖像也是有著多個優(yōu)先級的。例如，一張?zhí)厣r明的照片，由于點擊率高而成為熱門照片，因而針對熱門圖像還是熱門圖像的情況，該照片具有高的優(yōu)先級；不過，這張照片又是免費用戶上傳的，因而針對免費用戶還是付費用戶的情況，其同時又具有低的優(yōu)先級。可以看出，此時該照片不是具有單優(yōu)先級，而是具有多優(yōu)先級。因此，如何對具有多優(yōu)先級的相似圖像進行編碼，構(gòu)建相應(yīng)的圖像集，是一個急需研究解決的問題。

目前，對于相似圖像組成的集合，有以下幾種圖像集編碼方法。

第一種是基于物體庫的云圖像編碼方法。例如，吳煒等人提出的基于物體庫的云圖像編碼方法。該方法在獲取編碼文件時，通過云圖像中的編碼信息和物體庫中的物體圖像獲取候選參考編碼圖像，并將候選參考編碼圖像作為編碼參考圖像對其進行HEVC編碼實現(xiàn)，考慮了物體圖像中的物體信息，減少了編碼文件中包含的物體冗余信息。