本發(fā)明涉及虛擬桌面技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及虛擬桌面圖像傳輸方法及裝置。

背景技術(shù)：

虛擬桌面是一種支持企業(yè)級(jí)實(shí)現(xiàn)桌面系統(tǒng)的遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)訪問(wèn)與數(shù)據(jù)中心統(tǒng)一托管的技術(shù)。虛擬桌面利用虛擬化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和應(yīng)用等集中管理，從服務(wù)器中虛擬多個(gè)桌面，客戶(hù)通過(guò)客戶(hù)端連接服務(wù)器使用桌面操作系統(tǒng)。虛擬桌面通過(guò)將個(gè)人桌面集中部署在數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)桌面統(tǒng)一管控，不僅能夠節(jié)約硬件成本，而且能夠節(jié)約管理成本和運(yùn)維成本，同時(shí)為用戶(hù)提供按需訪問(wèn)的云桌面。但是虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu)需要實(shí)時(shí)傳送大量圖像數(shù)據(jù)，對(duì)帶寬要求高，而廣域網(wǎng)帶寬通常是有限的，因此如何削減服務(wù)器和客戶(hù)端之間的傳輸流量成為虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu)的關(guān)鍵問(wèn)題。

目前，已有的削減流量方案包括微軟的rdp(remotedesktopprotocol，遠(yuǎn)程桌面協(xié)議)協(xié)議以及紅帽公司的spice(simpleprotocolforindependentcomputingenvironment，獨(dú)立計(jì)算環(huán)境簡(jiǎn)單協(xié)議)協(xié)議中的圖像壓縮和傳輸協(xié)議。這兩種方案存在一定程度的不足：rdp協(xié)議使用行程編碼壓縮圖像，這是一種無(wú)損壓縮算法，雖然壓縮后的圖像質(zhì)量很好，但由于無(wú)損壓縮算法的壓縮比低，導(dǎo)致服務(wù)器和客戶(hù)端之間需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大，對(duì)帶寬要求高；spice協(xié)議使用了無(wú)損壓縮算法和有損壓縮算法，利用簡(jiǎn)單的方法判斷圖像適用何種壓縮算法，這種方法識(shí)別準(zhǔn)確率低，容易誤判，被誤判的圖像選擇不合適的壓縮算法反而可能導(dǎo)致流量上升，此外，spice協(xié)議中的緩存方法只保存單幀圖像的哈希值，只能匹配重復(fù)傳輸?shù)膱D像，一旦圖像稍有變化便無(wú)法命中，因此緩存命中率低，通過(guò)命中緩存削減流量的效果不明顯。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的在于提出一種虛擬桌面圖像傳輸方法及裝置，旨在實(shí)現(xiàn)保證圖像質(zhì)量的前提下削減虛擬桌面的圖像傳輸流量。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種虛擬桌面圖像傳輸方法，所述方法包括如下步驟：

獲取待傳輸?shù)奶摂M桌面圖像；

判斷所述虛擬桌面圖像是否全部或部分命中緩存；

根據(jù)判斷結(jié)果將所述虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊；

對(duì)所述非命中塊進(jìn)行圖像分析，根據(jù)預(yù)設(shè)的與圖像分析結(jié)果對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊；

將壓縮后的所述非命中塊對(duì)應(yīng)的的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至客戶(hù)端，同時(shí)獲取所述命中塊的緩存位置發(fā)送至客戶(hù)端。

可選地，所述判斷所述虛擬桌面圖像是否全部或部分命中緩存的步驟包括：

按照滾動(dòng)哈希算法計(jì)算所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值；

將計(jì)算得到的滾動(dòng)哈希值與緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的滾動(dòng)哈希值進(jìn)行匹配；

若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值全部存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定所述虛擬桌面圖像全部命中緩存；

若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值部分存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定所述虛擬桌面圖像部分命中緩存。

可選地，所述根據(jù)判斷結(jié)果將所述虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊的步驟包括：

在所述虛擬桌面圖像部分命中緩存時(shí)，將命中緩存的區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展匹配，得到對(duì)應(yīng)的最大匹配區(qū)域；

將所述最大匹配區(qū)域進(jìn)行去重處理，得到所述虛擬桌面圖像的命中塊，并將未命中緩存的區(qū)域中與所述命中塊不重合的部分作為所述虛擬桌面圖像的非命中塊。

可選地，所述對(duì)所述非命中塊進(jìn)行圖像分析，根據(jù)預(yù)設(shè)的與圖像分析結(jié)果對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊的步驟包括：

獲取所述非命中塊的圖像尺寸，將所述圖像尺寸與預(yù)設(shè)尺寸進(jìn)行比較；

若所述圖像尺寸小于所述預(yù)設(shè)尺寸，則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊；

若所述圖像尺寸大于或等于所述預(yù)設(shè)尺寸，則計(jì)算所述非命中塊的平滑性得分，根據(jù)預(yù)設(shè)的與所述平滑性得分對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊。

可選地，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的與所述平滑性得分對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊的步驟包括：

確定所述平滑性得分所處的預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間，其中，所述預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間按照預(yù)設(shè)平滑性得分閾值分為高、中、低三個(gè)級(jí)別；

若所述非命中塊的平滑性得分處于高級(jí)別區(qū)間，則根據(jù)有損壓縮算法壓縮所述非命中塊；

若所述非命中塊的平滑性得分處于中級(jí)別區(qū)間，則判斷當(dāng)前服務(wù)器所處的網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)是否繁忙，若是，則根據(jù)有損壓縮算法壓縮所述非命中塊，否則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊；

若所述非命中塊的平滑性得分處于低級(jí)別區(qū)間，則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊。

此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種虛擬桌面圖像傳輸裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待傳輸?shù)奶摂M桌面圖像；

判斷模塊，用于判斷所述虛擬桌面圖像是否全部或部分命中緩存；

分割模塊，用于根據(jù)判斷結(jié)果將所述虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊；

壓縮模塊，用于對(duì)所述非命中塊進(jìn)行圖像分析，根據(jù)預(yù)設(shè)的與圖像分析結(jié)果對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊；

發(fā)送模塊，用于將壓縮后的所述非命中塊對(duì)應(yīng)的的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至客戶(hù)端，同時(shí)獲取所述命中塊的緩存位置發(fā)送至客戶(hù)端。

可選地，所述判斷模塊包括：

計(jì)算單元，用于按照滾動(dòng)哈希算法計(jì)算所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值；

匹配單元，用于將計(jì)算得到的滾動(dòng)哈希值與緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的滾動(dòng)哈希值進(jìn)行匹配；

判定單元，用于若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值全部存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定所述虛擬桌面圖像全部命中緩存；若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值部分存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定所述虛擬桌面圖像部分命中緩存。

可選地，所述分割模塊包括：

擴(kuò)展單元，用于在所述虛擬桌面圖像部分命中緩存時(shí)，將命中緩存的區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展匹配，得到對(duì)應(yīng)的最大匹配區(qū)域；

去重單元，用于將所述最大匹配區(qū)域進(jìn)行去重處理，得到所述虛擬桌面圖像的命中塊，并將未命中緩存的區(qū)域中與所述命中塊不重合的部分作為所述虛擬桌面圖像的非命中塊。

可選地，所述壓縮模塊包括：

比較單元，用于獲取所述非命中塊的圖像尺寸，將所述圖像尺寸與預(yù)設(shè)尺寸進(jìn)行比較；

第一壓縮單元，用于若所述圖像尺寸小于所述預(yù)設(shè)尺寸，則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊；

第二壓縮單元，用于若所述圖像尺寸大于或等于所述預(yù)設(shè)尺寸，則計(jì)算所述非命中塊的平滑性得分，根據(jù)預(yù)設(shè)的與所述平滑性得分對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊。

可選地，所述第二壓縮單元還用于：

確定所述平滑性得分所處的預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間，其中，所述預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間按照預(yù)設(shè)平滑性得分閾值分為高、中、低三個(gè)級(jí)別；

若所述非命中塊的平滑性得分處于高級(jí)別區(qū)間，則根據(jù)有損壓縮算法壓縮所述非命中塊；

若所述非命中塊的平滑性得分處于中級(jí)別區(qū)間，則判斷當(dāng)前服務(wù)器所處的網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)是否繁忙，若是，則根據(jù)有損壓縮算法壓縮所述非命中塊，否則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊；

若所述非命中塊的平滑性得分處于低級(jí)別區(qū)間，則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊。

本發(fā)明獲取待傳輸?shù)奶摂M桌面圖像；判斷所述虛擬桌面圖像是否全部或部分命中緩存；根據(jù)判斷結(jié)果將所述虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊；對(duì)所述非命中塊進(jìn)行圖像分析，根據(jù)預(yù)設(shè)的與圖像分析結(jié)果對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊；將壓縮后的所述非命中塊對(duì)應(yīng)的的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至客戶(hù)端，同時(shí)獲取所述命中塊的緩存位置發(fā)送至客戶(hù)端。本發(fā)明基于圖像緩存和圖像壓縮算法框架，通過(guò)判斷虛擬桌面圖像是否命中緩存以將虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊，對(duì)于命中塊，直接將命中塊的緩存位置發(fā)送至客戶(hù)端而不必發(fā)送完整的圖像數(shù)據(jù)，從而削減了圖像傳輸流量，對(duì)于非命中塊，通過(guò)采用與圖像特征對(duì)應(yīng)的壓縮算法進(jìn)行壓縮后發(fā)送至客戶(hù)端，能夠?qū)崿F(xiàn)較高的壓縮性能和壓縮比，進(jìn)一步大幅削減圖像傳輸流量，同時(shí)保證圖像質(zhì)量。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)保證圖像質(zhì)量的前提下削減虛擬桌面的圖像傳輸流量。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明虛擬桌面圖像傳輸方法一實(shí)施例的流程示意圖；

圖2為圖1中步驟s20的細(xì)化步驟示意圖；

圖3為圖1中步驟s30的細(xì)化步驟示意圖；

圖4為圖1中步驟s40的細(xì)化步驟示意圖；

圖5為本發(fā)明虛擬桌面圖像傳輸裝置一實(shí)施例的功能模塊示意圖；

圖6為圖5中判斷模塊20的細(xì)化功能模塊示意圖；

圖7為圖5中分割模塊30的細(xì)化功能模塊示意圖；

圖8為圖5中壓縮模塊40的細(xì)化功能模塊示意圖。

本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說(shuō)明。

具體實(shí)施方式

應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本發(fā)明實(shí)施例中的虛擬桌面基于桌面虛擬化技術(shù)，所謂桌面虛擬化，是指將計(jì)算機(jī)的終端系統(tǒng)(也稱(chēng)作桌面)進(jìn)行虛擬化，以達(dá)到桌面使用的安全性和靈活性，用戶(hù)可以通過(guò)任何設(shè)備，在任何地點(diǎn)，任何時(shí)間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)該桌面系統(tǒng)。

桌面虛擬化依賴(lài)于服務(wù)器虛擬化，在數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器上進(jìn)行服務(wù)器虛擬化，生成大量的獨(dú)立的桌面操作系統(tǒng)(虛擬機(jī)或者虛擬桌面)，同時(shí)根據(jù)專(zhuān)有的虛擬桌面協(xié)議發(fā)送給終端設(shè)備。用戶(hù)終端通過(guò)以太網(wǎng)登陸到虛擬主機(jī)上，只需要記住用戶(hù)名和密碼及網(wǎng)關(guān)信息，即可隨時(shí)隨地的通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)自己的桌面系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)單機(jī)多用戶(hù)。

然而，虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu)需要實(shí)時(shí)傳送大量圖像數(shù)據(jù)，對(duì)帶寬要求較高，在帶寬有限的情況下，圖像傳輸速率受限，如果不對(duì)待傳輸圖像作任何處理，不僅會(huì)導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)的傳輸不流暢，影響用戶(hù)的使用體驗(yàn)，同時(shí)也會(huì)使客戶(hù)端消耗大量流量，因此如何削減服務(wù)器和客戶(hù)端之間的傳輸流量成為虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu)的關(guān)鍵問(wèn)題。

目前，已有的削減流量方案包括微軟的遠(yuǎn)程桌面協(xié)議(remotedesktopprotocol，rdp)協(xié)議以及紅帽公司的spice協(xié)議中的圖像壓縮和傳輸協(xié)議。這兩種方案存在一定程度的不足：rdp協(xié)議使用行程編碼壓縮圖像，這是一種無(wú)損壓縮算法，雖然壓縮后的圖像質(zhì)量很好，但由于無(wú)損壓縮算法的壓縮比低，導(dǎo)致服務(wù)器和客戶(hù)端之間需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大，對(duì)帶寬要求高；spice協(xié)議使用了無(wú)損壓縮算法和有損壓縮算法，利用簡(jiǎn)單的方法判斷圖像適用何種壓縮算法，這種方法識(shí)別準(zhǔn)確率低，容易誤判，被誤判的圖像選擇不合適的壓縮算法反而可能導(dǎo)致流量上升，此外，spice協(xié)議中的緩存方法只保存單幀圖像的哈希值，只能匹配重復(fù)傳輸?shù)膱D像，一旦圖像稍有變化便無(wú)法命中，因此緩存命中率低，通過(guò)命中緩存削減流量的效果不明顯。

基于上述虛擬桌面的基礎(chǔ)架構(gòu)和現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，為實(shí)現(xiàn)保證圖像質(zhì)量的前提下削減虛擬桌面的圖像傳輸流量，提出本發(fā)明虛擬桌面圖像傳輸方法及裝置各個(gè)實(shí)施例。

本發(fā)明提供一種虛擬桌面圖像傳輸方法。

參照?qǐng)D1，圖1為本發(fā)明虛擬桌面圖像傳輸方法一實(shí)施例的流程示意圖。所述方法包括如下步驟：

步驟s10，獲取待傳輸?shù)奶摂M桌面圖像；

本實(shí)施例的應(yīng)用場(chǎng)景可以為：用戶(hù)通過(guò)計(jì)算機(jī)或移動(dòng)終端等客戶(hù)端登錄虛擬主機(jī)訪問(wèn)虛擬桌面，無(wú)論是辦公應(yīng)用還是瀏覽網(wǎng)頁(yè)，短時(shí)間內(nèi)屏幕的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都不會(huì)發(fā)生變化，而只有少部分改變，理論上，數(shù)據(jù)在發(fā)送過(guò)一遍之后，后續(xù)重復(fù)傳輸數(shù)據(jù)都屬于冗余數(shù)據(jù)。

由于虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu)中傳輸?shù)膱D像數(shù)據(jù)具有一定的冗余度，一種很好的解決辦法是利用緩存的思想，發(fā)送方和接收方把已經(jīng)傳輸過(guò)的圖像數(shù)據(jù)緩存起來(lái)，下次發(fā)送方發(fā)送數(shù)據(jù)前，先在緩存中查找是否已經(jīng)存在，如果存在則無(wú)需再次發(fā)送數(shù)據(jù)，只需發(fā)送圖像數(shù)據(jù)的緩存位置，從而減少了圖像傳輸流量。

本實(shí)施例服務(wù)器和客戶(hù)端進(jìn)行虛擬桌面的圖像數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，服務(wù)器首先獲取待傳輸?shù)奶摂M桌面圖像，該虛擬桌面圖像為單幀圖像。

步驟s20，判斷所述虛擬桌面圖像是否全部或部分命中緩存；

然后，服務(wù)器判斷獲取到的虛擬桌面圖像是否全部或部分命中緩存。具體地，由于由哈希算法計(jì)算得到的哈希值可唯一代表某一圖像區(qū)域，因此，作為一種實(shí)施方式，可通過(guò)滾動(dòng)哈希算法計(jì)算獲取到的虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值，然后再將其與緩存的虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值進(jìn)行匹配，若該虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值全部存在于該緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定該虛擬桌面圖像全部命中緩存，若該虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值部分存在于該緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定該虛擬桌面圖像部分命中緩存。當(dāng)然，若緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中不存在計(jì)算得到的該虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值，則判定該虛擬桌面圖像未命中緩存。

步驟s30，根據(jù)判斷結(jié)果將所述虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊；

服務(wù)器可根據(jù)上述判斷結(jié)果將所述虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊。具體地，在虛擬桌面圖像全部命中緩存時(shí)，只存在命中塊；在虛擬桌面圖像部分命中緩存時(shí)，存在命中塊和非命中塊，此時(shí)可以在命中緩存的圖像區(qū)域周?chē)鬟M(jìn)一步的擴(kuò)展匹配，以得到最大匹配區(qū)域。

步驟s40，對(duì)所述非命中塊進(jìn)行圖像分析，根據(jù)預(yù)設(shè)的與圖像分析結(jié)果對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊；

未被緩存命中的圖像構(gòu)成了未命中區(qū)域，如果直接傳輸未命中區(qū)域圖像，流量仍然較大，因此可以使用圖像壓縮算法對(duì)圖像進(jìn)行壓縮處理，從而降低流量傳輸。壓縮算法包括有損壓縮算法和無(wú)損壓縮算法，其中經(jīng)過(guò)無(wú)損壓縮算法處理得到的圖像質(zhì)量高，但是壓縮比低；有損壓縮算法的壓縮比高但是圖像質(zhì)量在某些情況下較差。有損和無(wú)損壓縮算法適合不同類(lèi)型的圖像。

本實(shí)施例中，用戶(hù)可預(yù)先設(shè)置圖像類(lèi)型與壓縮算法之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系存儲(chǔ)至服務(wù)器中，服務(wù)器對(duì)上述步驟得到的非命中塊進(jìn)行圖像分析，得到圖像分析結(jié)果，然后根據(jù)圖像分析結(jié)果選擇對(duì)應(yīng)的壓縮算法對(duì)非命中塊進(jìn)行壓縮。

典型的圖像可以分為兩類(lèi)：自然類(lèi)圖像和文字類(lèi)圖像。每類(lèi)圖像都有適用的壓縮算法。如果文字類(lèi)圖像使用有損壓縮，由于文字邊緣變化較大，會(huì)造成文字邊緣模糊，導(dǎo)致用戶(hù)體驗(yàn)較差。因此為了在壓縮比和壓縮質(zhì)量之間取得平衡，需要根據(jù)圖像內(nèi)容信息動(dòng)態(tài)選擇合適的壓縮算法。

比如，對(duì)于自然類(lèi)圖像，其圖像變換緩慢，由于人類(lèi)肉眼對(duì)高頻區(qū)域并不敏感，因而使用有損壓縮算法更為合適，在不降低視覺(jué)體驗(yàn)的情況下，能夠大幅提升壓縮比；對(duì)于純色或者文字類(lèi)圖像，這類(lèi)圖像色彩簡(jiǎn)單，重復(fù)內(nèi)容較多，因此適合無(wú)損壓縮。

步驟s50，將壓縮后的所述非命中塊對(duì)應(yīng)的的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至客戶(hù)端，同時(shí)獲取所述命中塊的緩存位置發(fā)送至客戶(hù)端。

在對(duì)非命中塊進(jìn)行壓縮后，服務(wù)器再將壓縮后的非命中塊對(duì)應(yīng)的的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至客戶(hù)端，同時(shí)獲取所述命中塊的緩存位置發(fā)送至客戶(hù)端，如此，客戶(hù)端能夠根據(jù)緩存位置提取自身緩存區(qū)的命中塊圖像，然后結(jié)合接收到的非命中塊圖像進(jìn)行拼接，就能得到整個(gè)虛擬桌面圖像。

在當(dāng)前圖像幀傳輸完成后，服務(wù)器和客戶(hù)端同步更新圖像緩存，以使得緩存區(qū)緩存實(shí)時(shí)的傳輸圖像。

本實(shí)施例基于圖像緩存和圖像壓縮算法框架，通過(guò)判斷虛擬桌面圖像是否命中緩存以將虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊，對(duì)于命中塊，直接將命中塊的緩存位置發(fā)送至客戶(hù)端而不必發(fā)送完整的圖像數(shù)據(jù)，從而削減了圖像傳輸流量，對(duì)于非命中塊，通過(guò)采用與圖像特征對(duì)應(yīng)的壓縮算法進(jìn)行壓縮后發(fā)送至客戶(hù)端，能夠?qū)崿F(xiàn)較高的壓縮性能和壓縮比，進(jìn)一步大幅削減圖像傳輸流量，同時(shí)保證圖像質(zhì)量。本實(shí)施例能夠?qū)崿F(xiàn)保證圖像質(zhì)量的前提下削減虛擬桌面的圖像傳輸流量。

進(jìn)一步地，參照?qǐng)D2，圖2為圖1中步驟s20的細(xì)化步驟示意圖?；谏鲜鰣D1所示的實(shí)施例，所述步驟s20可以包括：

步驟s21，按照滾動(dòng)哈希算法計(jì)算所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值；

步驟s22，將計(jì)算得到的滾動(dòng)哈希值與緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的滾動(dòng)哈希值進(jìn)行匹配；

步驟s23，若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值全部存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定所述虛擬桌面圖像全部命中緩存；

步驟s24，若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值部分存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定所述虛擬桌面圖像部分命中緩存；

本實(shí)施例利用滾動(dòng)方式匹配待傳輸?shù)奶摂M桌面圖像和緩存的虛擬桌面圖像，首先，服務(wù)器按照滾動(dòng)哈希算法計(jì)算所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值，對(duì)于某一虛擬桌面圖像，將得到若干滾動(dòng)哈希值，然后，將計(jì)算得到的滾動(dòng)哈希值與緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的滾動(dòng)哈希值進(jìn)行匹配，若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值全部存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定所述虛擬桌面圖像全部命中緩存，若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值部分存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定所述虛擬桌面圖像部分命中緩存。

進(jìn)一步地，參照?qǐng)D3，圖3為圖1中步驟s30的細(xì)化步驟示意圖，所述步驟s30可以包括：

步驟s31，在所述虛擬桌面圖像部分命中緩存時(shí)，將命中緩存的區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展匹配，得到對(duì)應(yīng)的最大匹配區(qū)域；

步驟s32，將所述最大匹配區(qū)域進(jìn)行去重處理，得到所述虛擬桌面圖像的命中塊，并將未命中緩存的區(qū)域中與所述命中塊不重合的部分作為所述虛擬桌面圖像的非命中塊。

在滾動(dòng)哈希匹配過(guò)程中，為了能夠找到更大的匹配區(qū)域，因此需要向周邊區(qū)域擴(kuò)展，在本實(shí)施例中，在所述虛擬桌面圖像部分命中緩存時(shí)，服務(wù)器將命中緩存的區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展匹配，以進(jìn)一步得到對(duì)應(yīng)的最大匹配區(qū)域。多個(gè)最大匹配區(qū)域可能存在交集，因此需要再將多個(gè)最大匹配區(qū)域進(jìn)行去重處理，從而得到所述虛擬桌面圖像的命中塊，然后，將未命中緩存的區(qū)域中與命中塊不重合的部分作為所述虛擬桌面圖像的非命中塊，由此將虛擬桌面圖像分割為了命中塊和非命中塊。

上述算法是近似窮舉的快速匹配算法，不僅能夠提高匹配效率，而且緩存命中率較高，從而能夠大幅削減圖像傳輸流量。

進(jìn)一步地，參照?qǐng)D4，圖4為圖1中步驟s40的細(xì)化步驟示意圖，基于上述的實(shí)施例，所述步驟s40可以包括：

步驟s41，獲取所述非命中塊的圖像尺寸，將所述圖像尺寸與預(yù)設(shè)尺寸進(jìn)行比較；

步驟s42，若所述圖像尺寸小于所述預(yù)設(shè)尺寸，則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊；

步驟s43，若所述圖像尺寸大于或等于所述預(yù)設(shè)尺寸，則計(jì)算所述非命中塊的平滑性得分，根據(jù)預(yù)設(shè)的與所述平滑性得分對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊。

為進(jìn)一步削減圖像傳輸流量，在使用緩存算法對(duì)待傳輸圖像作緩存處理后，可以使用圖像壓縮算法對(duì)未命中塊進(jìn)行壓縮處理。

對(duì)于尺寸較小的圖像，有損壓縮算法可能有數(shù)據(jù)填充，反而導(dǎo)致壓縮比降低，因此小尺寸圖像可以直接使用無(wú)損壓縮。具體地，服務(wù)器首先獲取非命中塊的圖像尺寸，然后將獲取到的圖像尺寸與預(yù)設(shè)尺寸進(jìn)行比較，若非命中塊圖像尺寸小于預(yù)設(shè)尺寸，則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊；若非命中塊圖像尺寸大于或等于預(yù)設(shè)尺寸，則計(jì)算所述非命中塊的平滑性得分，根據(jù)預(yù)設(shè)的與所述平滑性得分對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊。

本實(shí)施例可根據(jù)圖像相鄰像素關(guān)系計(jì)算圖像平滑性得分值，如果圖像變化越緩慢，則評(píng)分越高，說(shuō)明圖像越平滑，更趨近于自然類(lèi)圖像；如果圖像變化越劇烈，則評(píng)分越低，說(shuō)明圖像邊緣較多，更趨近于文字類(lèi)圖像。

進(jìn)一步地，根據(jù)預(yù)設(shè)的與所述平滑性得分對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊的步驟可以包括：

步驟s431，確定所述平滑性得分所處的預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間，其中，所述預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間按照預(yù)設(shè)平滑性得分閾值分為高、中、低三個(gè)級(jí)別；

步驟s432，若所述非命中塊的平滑性得分處于高級(jí)別區(qū)間，則根據(jù)有損壓縮算法壓縮所述非命中塊；

步驟s433，若所述非命中塊的平滑性得分處于中級(jí)別區(qū)間，則判斷當(dāng)前服務(wù)器所處的網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)是否繁忙，若是，則根據(jù)有損壓縮算法壓縮所述非命中塊，否則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊；

步驟s434，若所述非命中塊的平滑性得分處于低級(jí)別區(qū)間，則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊。

具體地，服務(wù)器確定計(jì)算得到的非命中塊的平滑性得分所處的預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間，其中，預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間按照預(yù)設(shè)平滑性得分閾值分為高、中、低三個(gè)級(jí)別，若非命中塊的平滑性得分處于高級(jí)別區(qū)間，說(shuō)明該非命中塊圖像接近自然類(lèi)圖像，此時(shí)根據(jù)有損壓縮算法壓縮該非命中塊；若非命中塊的平滑性得分處于低級(jí)別區(qū)間，說(shuō)明該非命中塊圖像接近文字類(lèi)圖像，此時(shí)根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮該非命中塊；若非命中塊的平滑性得分處于中級(jí)別區(qū)間，此時(shí)即可采用有損壓縮算法也可采用無(wú)損壓縮算法，具體算法選擇方式為：判斷當(dāng)前服務(wù)器所處的網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)是否繁忙，若是，則說(shuō)明帶寬資源相對(duì)緊張，此時(shí)根據(jù)有損壓縮算法壓縮該非命中塊，否則可以根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮該非命中塊。

本實(shí)施例通過(guò)將單幀圖像進(jìn)行分割而得到若干非命中塊，對(duì)每個(gè)非命中塊根據(jù)其特征并結(jié)合當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況選擇合適的壓縮算法，相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)的固定壓縮算法和簡(jiǎn)單識(shí)別單幀圖像以選擇壓縮算法的方式，本實(shí)施例壓縮算法的選擇更具靈活性，壓縮性能和壓縮比更高，既能夠保證圖像質(zhì)量，又能夠進(jìn)一步削減圖像傳輸流量，從而能夠在保證視覺(jué)效果的前提下，使用戶(hù)流暢使用虛擬桌面，顯著提高在廣域網(wǎng)環(huán)境中使用虛擬桌面的用戶(hù)體驗(yàn)。

本發(fā)明還提供一種虛擬桌面圖像傳輸裝置。

參照?qǐng)D5，圖5為本發(fā)明虛擬桌面圖像傳輸裝置一實(shí)施例的功能模塊示意圖。所述裝置包括：

獲取模塊10，用于獲取待傳輸?shù)奶摂M桌面圖像；

本實(shí)施例的應(yīng)用場(chǎng)景可以為：用戶(hù)通過(guò)計(jì)算機(jī)或移動(dòng)終端等客戶(hù)端登錄虛擬主機(jī)訪問(wèn)虛擬桌面，無(wú)論是辦公應(yīng)用還是瀏覽網(wǎng)頁(yè)，短時(shí)間內(nèi)屏幕的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都不會(huì)發(fā)生變化，而只有少部分改變，理論上，數(shù)據(jù)在發(fā)送過(guò)一遍之后，后續(xù)重復(fù)傳輸數(shù)據(jù)都屬于冗余數(shù)據(jù)。

由于虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu)中傳輸?shù)膱D像數(shù)據(jù)具有一定的冗余度，一種很好的解決辦法是利用緩存的思想，發(fā)送方和接收方把已經(jīng)傳輸過(guò)的圖像數(shù)據(jù)緩存起來(lái)，下次發(fā)送方發(fā)送數(shù)據(jù)前，先在緩存中查找是否已經(jīng)存在，如果存在則無(wú)需再次發(fā)送數(shù)據(jù)，只需發(fā)送圖像數(shù)據(jù)的緩存位置，從而減少了圖像傳輸流量。

本實(shí)施例服務(wù)器和客戶(hù)端進(jìn)行虛擬桌面的圖像數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，獲取模塊10首先獲取待傳輸?shù)奶摂M桌面圖像，該虛擬桌面圖像為單幀圖像。

判斷模塊20，用于判斷所述虛擬桌面圖像是否全部或部分命中緩存；

然后，判斷模塊20判斷獲取到的虛擬桌面圖像是否全部或部分命中緩存。具體地，由于由哈希算法計(jì)算得到的哈希值可唯一代表某一圖像區(qū)域，因此，作為一種實(shí)施方式，可通過(guò)滾動(dòng)哈希算法計(jì)算獲取到的虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值，然后再將其與緩存的虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值進(jìn)行匹配，若該虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值全部存在于該緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定該虛擬桌面圖像全部命中緩存，若該虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值部分存在于該緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定該虛擬桌面圖像部分命中緩存。當(dāng)然，若緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中不存在計(jì)算得到的該虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值，則判定該虛擬桌面圖像未命中緩存。

分割模塊30，用于根據(jù)判斷結(jié)果將所述虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊；

分割模塊30可根據(jù)上述判斷結(jié)果將所述虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊。具體地，在虛擬桌面圖像全部命中緩存時(shí)，只存在命中塊；在虛擬桌面圖像部分命中緩存時(shí)，存在命中塊和非命中塊，此時(shí)可以在命中緩存的圖像區(qū)域周?chē)鬟M(jìn)一步的擴(kuò)展匹配，以得到最大匹配區(qū)域。

壓縮模塊40，用于對(duì)所述非命中塊進(jìn)行圖像分析，根據(jù)預(yù)設(shè)的與圖像分析結(jié)果對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊；

未被緩存命中的圖像構(gòu)成了未命中區(qū)域，如果直接傳輸未命中區(qū)域圖像，流量仍然較大，因此可以使用圖像壓縮算法對(duì)圖像進(jìn)行壓縮處理，從而降低流量傳輸。壓縮算法包括有損壓縮算法和無(wú)損壓縮算法，其中經(jīng)過(guò)無(wú)損壓縮算法處理得到的圖像質(zhì)量高，但是壓縮比低；有損壓縮算法的壓縮比高但是圖像質(zhì)量在某些情況下較差。有損和無(wú)損壓縮算法適合不同類(lèi)型的圖像。

本實(shí)施例中，用戶(hù)可預(yù)先設(shè)置圖像類(lèi)型與壓縮算法之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系存儲(chǔ)至服務(wù)器中，壓縮模塊40對(duì)上述步驟得到的非命中塊進(jìn)行圖像分析，得到圖像分析結(jié)果，然后根據(jù)圖像分析結(jié)果選擇對(duì)應(yīng)的壓縮算法對(duì)非命中塊進(jìn)行壓縮。

典型的圖像可以分為兩類(lèi)：自然類(lèi)圖像和文字類(lèi)圖像。每類(lèi)圖像都有適用的壓縮算法。如果文字類(lèi)圖像使用有損壓縮，由于文字邊緣變化較大，會(huì)造成文字邊緣模糊，導(dǎo)致用戶(hù)體驗(yàn)較差。因此為了在壓縮比和壓縮質(zhì)量之間取得平衡，需要根據(jù)圖像內(nèi)容信息動(dòng)態(tài)選擇合適的壓縮算法。

比如，對(duì)于自然類(lèi)圖像，其圖像變換緩慢，由于人類(lèi)肉眼對(duì)高頻區(qū)域并不敏感，因而使用有損壓縮算法更為合適，在不降低視覺(jué)體驗(yàn)的情況下，能夠大幅提升壓縮比；對(duì)于純色或者文字類(lèi)圖像，這類(lèi)圖像色彩簡(jiǎn)單，重復(fù)內(nèi)容較多，因此適合無(wú)損壓縮。

發(fā)送模塊50，用于將壓縮后的所述非命中塊對(duì)應(yīng)的的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至客戶(hù)端，同時(shí)獲取所述命中塊的緩存位置發(fā)送至客戶(hù)端。

在壓縮模塊40對(duì)非命中塊進(jìn)行壓縮后，發(fā)送模塊50再將壓縮后的非命中塊對(duì)應(yīng)的的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至客戶(hù)端，同時(shí)獲取所述命中塊的緩存位置發(fā)送至客戶(hù)端，如此，客戶(hù)端能夠根據(jù)緩存位置提取自身緩存區(qū)的命中塊圖像，然后結(jié)合接收到的非命中塊圖像進(jìn)行拼接，就能得到整個(gè)虛擬桌面圖像。

在當(dāng)前圖像幀傳輸完成后，服務(wù)器和客戶(hù)端同步更新圖像緩存，以使得緩存區(qū)緩存實(shí)時(shí)的傳輸圖像。

本實(shí)施例基于圖像緩存和圖像壓縮算法框架，通過(guò)判斷虛擬桌面圖像是否命中緩存以將虛擬桌面圖像分割為命中塊和非命中塊，對(duì)于命中塊，直接將命中塊的緩存位置發(fā)送至客戶(hù)端而不必發(fā)送完整的圖像數(shù)據(jù)，從而削減了圖像傳輸流量，對(duì)于非命中塊，通過(guò)采用與圖像特征對(duì)應(yīng)的壓縮算法進(jìn)行壓縮后發(fā)送至客戶(hù)端，能夠?qū)崿F(xiàn)較高的壓縮性能和壓縮比，進(jìn)一步大幅削減圖像傳輸流量，同時(shí)保證圖像質(zhì)量。本實(shí)施例能夠?qū)崿F(xiàn)保證圖像質(zhì)量的前提下削減虛擬桌面的圖像傳輸流量。

進(jìn)一步地，參照?qǐng)D6，圖6為圖5中判斷模塊20的細(xì)化功能模塊示意圖?；谏鲜鰣D5所示的實(shí)施例，所述判斷模塊20可以包括：

計(jì)算單元21，用于按照滾動(dòng)哈希算法計(jì)算所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值；

匹配單元22，用于將計(jì)算得到的滾動(dòng)哈希值與緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的滾動(dòng)哈希值進(jìn)行匹配；

判定單元23，用于若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值全部存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定所述虛擬桌面圖像全部命中緩存；若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值部分存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定所述虛擬桌面圖像部分命中緩存。

本實(shí)施例利用滾動(dòng)方式匹配待傳輸?shù)奶摂M桌面圖像和緩存的虛擬桌面圖像，首先，計(jì)算單元21按照滾動(dòng)哈希算法計(jì)算所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值，對(duì)于某一虛擬桌面圖像，將得到若干滾動(dòng)哈希值，然后，匹配單元22將計(jì)算得到的滾動(dòng)哈希值與緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的滾動(dòng)哈希值進(jìn)行匹配，若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值全部存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定單元23判定所述虛擬桌面圖像全部命中緩存，若所述虛擬桌面圖像的滾動(dòng)哈希值部分存在于所述緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中，則判定單元23判定所述虛擬桌面圖像部分命中緩存。

進(jìn)一步地，參照?qǐng)D7，圖7為圖5中分割模塊30的細(xì)化功能模塊示意圖。所述分割模塊30可以包括：

擴(kuò)展單元31，用于在所述虛擬桌面圖像部分命中緩存時(shí)，將命中緩存的區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展匹配，得到對(duì)應(yīng)的最大匹配區(qū)域；

去重單元32，用于將所述最大匹配區(qū)域進(jìn)行去重處理，得到所述虛擬桌面圖像的命中塊，并將未命中緩存的區(qū)域中與所述命中塊不重合的部分作為所述虛擬桌面圖像的非命中塊。

在滾動(dòng)哈希匹配過(guò)程中，為了能夠找到更大的匹配區(qū)域，因此需要向周邊區(qū)域擴(kuò)展，在本實(shí)施例中，在所述虛擬桌面圖像部分命中緩存時(shí)，擴(kuò)展單元31將命中緩存的區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展匹配，以進(jìn)一步得到對(duì)應(yīng)的最大匹配區(qū)域。多個(gè)最大匹配區(qū)域可能存在交集，因此去重單元32需要再將多個(gè)最大匹配區(qū)域進(jìn)行去重處理，從而得到所述虛擬桌面圖像的命中塊，然后，將未命中緩存的區(qū)域中與命中塊不重合的部分作為所述虛擬桌面圖像的非命中塊，由此將虛擬桌面圖像分割為了命中塊和非命中塊。

上述算法是近似窮舉的快速匹配算法，不僅能夠提高匹配效率，而且緩存命中率較高，從而能夠大幅削減圖像傳輸流量。

進(jìn)一步地，參照?qǐng)D8，圖8為圖5中壓縮模塊40的細(xì)化功能模塊示意圖。基于上述的實(shí)施例，所述壓縮模塊40可以包括：

比較單元41，用于獲取所述非命中塊的圖像尺寸，將所述圖像尺寸與預(yù)設(shè)尺寸進(jìn)行比較；

第一壓縮單元42，用于若所述圖像尺寸小于所述預(yù)設(shè)尺寸，則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊；

第二壓縮單元43，用于若所述圖像尺寸大于或等于所述預(yù)設(shè)尺寸，則計(jì)算所述非命中塊的平滑性得分，根據(jù)預(yù)設(shè)的與所述平滑性得分對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊。

為進(jìn)一步削減圖像傳輸流量，在使用緩存算法對(duì)待傳輸圖像作緩存處理后，可以使用圖像壓縮算法對(duì)未命中塊進(jìn)行壓縮處理。

對(duì)于尺寸較小的圖像，有損壓縮算法可能有數(shù)據(jù)填充，反而導(dǎo)致壓縮比降低，因此小尺寸圖像可以直接使用無(wú)損壓縮。具體地，比較單元41首先獲取非命中塊的圖像尺寸，然后將獲取到的圖像尺寸與預(yù)設(shè)尺寸進(jìn)行比較，若非命中塊圖像尺寸小于預(yù)設(shè)尺寸，則第一壓縮單元42根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊；若非命中塊圖像尺寸大于或等于預(yù)設(shè)尺寸，則第二壓縮單元43計(jì)算所述非命中塊的平滑性得分，根據(jù)預(yù)設(shè)的與所述平滑性得分對(duì)應(yīng)的壓縮算法壓縮所述非命中塊。

本實(shí)施例第二壓縮單元43可根據(jù)圖像相鄰像素關(guān)系計(jì)算圖像平滑性得分值，如果圖像變化越緩慢，則評(píng)分越高，說(shuō)明圖像越平滑，更趨近于自然類(lèi)圖像；如果圖像變化越劇烈，則評(píng)分越低，說(shuō)明圖像邊緣較多，更趨近于文字類(lèi)圖像。

進(jìn)一步地，所述第二壓縮單元43還用于：

確定所述平滑性得分所處的預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間，其中，所述預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間按照預(yù)設(shè)平滑性得分閾值分為高、中、低三個(gè)級(jí)別；若所述非命中塊的平滑性得分處于高級(jí)別區(qū)間，則根據(jù)有損壓縮算法壓縮所述非命中塊；若所述非命中塊的平滑性得分處于中級(jí)別區(qū)間，則判斷當(dāng)前服務(wù)器所處的網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)是否繁忙，若是，則根據(jù)有損壓縮算法壓縮所述非命中塊，否則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊；若所述非命中塊的平滑性得分處于低級(jí)別區(qū)間，則根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮所述非命中塊。

具體地，第二壓縮單元43確定計(jì)算得到的非命中塊的平滑性得分所處的預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間，其中，預(yù)設(shè)級(jí)別區(qū)間按照預(yù)設(shè)平滑性得分閾值分為高、中、低三個(gè)級(jí)別，若非命中塊的平滑性得分處于高級(jí)別區(qū)間，說(shuō)明該非命中塊圖像接近自然類(lèi)圖像，此時(shí)根據(jù)有損壓縮算法壓縮該非命中塊；若非命中塊的平滑性得分處于低級(jí)別區(qū)間，說(shuō)明該非命中塊圖像接近文字類(lèi)圖像，此時(shí)根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮該非命中塊；若非命中塊的平滑性得分處于中級(jí)別區(qū)間，此時(shí)即可采用有損壓縮算法也可采用無(wú)損壓縮算法，具體算法選擇方式為：判斷當(dāng)前服務(wù)器所處的網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)是否繁忙，若是，則說(shuō)明帶寬資源相對(duì)緊張，此時(shí)根據(jù)有損壓縮算法壓縮該非命中塊，否則可以根據(jù)無(wú)損壓縮算法壓縮該非命中塊。

本實(shí)施例通過(guò)將單幀圖像進(jìn)行分割而得到若干非命中塊，對(duì)每個(gè)非命中塊根據(jù)其特征并結(jié)合當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況選擇合適的壓縮算法，相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)的固定壓縮算法和簡(jiǎn)單識(shí)別單幀圖像以選擇壓縮算法的方式，本實(shí)施例壓縮算法的選擇更具靈活性，壓縮性能和壓縮比更高，既能夠保證圖像質(zhì)量，又能夠進(jìn)一步削減圖像傳輸流量，從而能夠在保證視覺(jué)效果的前提下，使用戶(hù)流暢使用虛擬桌面，顯著提高在廣域網(wǎng)環(huán)境中使用虛擬桌面的用戶(hù)體驗(yàn)。

以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專(zhuān)利范圍，凡是利用本發(fā)明說(shuō)明書(shū)及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專(zhuān)利保護(hù)范圍內(nèi)。