本申請涉及圖像處理領(lǐng)域,尤其涉及一種圖像壓縮方法及裝置。
背景技術(shù):
隨著各類硬件設(shè)備的更新,所采集的圖形圖像數(shù)據(jù)呈幾何速度增長。而在圖像信息的傳輸過程中高效地傳輸圖像信息且盡可能地保證圖片質(zhì)量是現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)和多媒體的共同要求。圖像壓縮以較小比特率高效傳輸圖像數(shù)據(jù)被廣泛研究。
近年來由于圖像處理技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中的需求不斷提高以及相關(guān)新興學(xué)科技術(shù)研究水平的突飛猛進(jìn),給圖像壓縮算法帶來了進(jìn)一步的發(fā)展,眾多研究者提出了許多新的圖像壓縮算法。例如:1、矢量量化編碼,借助相鄰像素值間的數(shù)據(jù)相關(guān)性,其缺點(diǎn)在于計(jì)算復(fù)雜度與矢量矩陣維數(shù)相關(guān),數(shù)據(jù)量越大,維度越高,計(jì)算越復(fù)雜;2、基于小波變換編碼,其基本思想是通過將圖像信號表示成一簇基函數(shù)的加權(quán)和,小波變換進(jìn)行正交變化,對變換后的圖像進(jìn)行特殊處理是需要關(guān)注的重點(diǎn),研究表明,圖像的基本特征都包含于小波基頻系數(shù)部分,故此算法中對小波系數(shù)的量化有很高要求;3、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼,是嘗試模仿人類視覺系統(tǒng)的一些局部功能,使用常見的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖像過程中,存在對圖像高頻部分壓縮效果較差,算法收斂效果不好等問題;4、壓縮感知理論的研究,壓縮感知技術(shù)是一個(gè)通過在線性觀測數(shù)據(jù)中求解高度非線性方程來恢復(fù)信號的優(yōu)化過程,該理論需滿足如下的假設(shè),即信號的可壓縮性和表示系統(tǒng)與觀測系統(tǒng)的不相關(guān)性,有一定局限性。且上述算法對越大數(shù)據(jù)的圖像信號壓縮效果越差。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
本申請實(shí)施例提供圖像壓縮方法及裝置,以優(yōu)化圖像壓縮效率。
本申請的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的:
一種圖像壓縮方法,該方法包括:
A、對原始圖像進(jìn)行平行束掃描,根據(jù)掃描到原始圖像上的每一條射線,采用radon變換計(jì)算原始圖像在該射線上的投影值;
B、按照預(yù)設(shè)步長,改變掃描角度,返回步驟A,直到掃描角度數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)投影角度數(shù);
C、根據(jù)得到的所有投影值得到壓縮圖像。
所述步驟A之前進(jìn)一步包括:
若原始圖像為RGB圖像,則將原始圖像轉(zhuǎn)換為YUV或YCbCr圖像。
所述采用radon變換計(jì)算原始圖像在該射線上的投影值包括:
以原始圖像的中心為原點(diǎn),以水平向右方向?yàn)閤軸正向,以垂直向上方向?yàn)閥軸正向,且x、y軸的單位都為單個(gè)像素點(diǎn)建立坐標(biāo)系;
設(shè)該射線與原點(diǎn)的距離為t,與x軸正向的夾角為θ;
則計(jì)算
其中,Rf(t,θ)表示原始圖像在該射線上的投影值,f(x,y)表示原始圖像上(x,y)點(diǎn)的像素值。
所述預(yù)設(shè)步長為1°,所述預(yù)設(shè)投影角度數(shù)大于或等于60個(gè)。
所述步驟C之后進(jìn)一步包括:
當(dāng)投影角度數(shù)大于或等于180個(gè)角度時(shí),使用反radon變換對壓縮圖像進(jìn)行解壓重建,得到解壓縮圖像;
當(dāng)投影角度數(shù)小于180個(gè)角度時(shí),采用迭代算法對壓縮圖像進(jìn)行解壓重建,得到解壓縮圖像。
一種圖像壓縮裝置,該裝置包括:
掃描模塊:用于對原始圖像進(jìn)行平行束掃描,并按照預(yù)設(shè)步長,改變掃描角度,直到掃描角度數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)投影角度數(shù);
投影計(jì)算模塊:根據(jù)掃描到原始圖像上的每一條射線,采用radon變換計(jì)算原始圖像在該射線上的投影值;根據(jù)得到的所有投影值得到壓縮圖像。
所述裝置進(jìn)一步包括:顏色空間轉(zhuǎn)換模塊,用于在原始圖像為RGB圖像時(shí),將原始圖像轉(zhuǎn)換為YUV或YCbCr圖像。
所述投影計(jì)算模塊采用radon變換計(jì)算原始圖像在該射線上的投影值包括:
以原始圖像的中心為原點(diǎn),以水平向右方向?yàn)閤軸正向,以垂直向上方向?yàn)閥軸正向,且x、y軸的單位都為單個(gè)像素點(diǎn)建立坐標(biāo)系;
設(shè)該射線與原點(diǎn)的距離為t,與x軸正向的夾角為θ;
則計(jì)算
其中,Rf(t,θ)表示原始圖像在該射線上的投影值,f(x,y)表示原始圖像上(x,y)點(diǎn)的像素值。
所述掃描模塊按照的預(yù)設(shè)步長為1°,按照的預(yù)設(shè)投影角度數(shù)大于或等于60個(gè)。
一種圖像解壓縮裝置,該裝置包括:
壓縮圖像存儲(chǔ)模塊:用于存儲(chǔ)原始圖像針對所有掃描射線的投影值;
解壓縮模塊:用于在投影角度數(shù)大于或等于180個(gè)角度時(shí),使用反radon變換對壓縮圖像存儲(chǔ)模塊中存儲(chǔ)的所有投影值進(jìn)行解壓重建,得到解壓縮圖像;在投影角度數(shù)小于180個(gè)角度時(shí),采用迭代算法對壓縮圖像存儲(chǔ)模塊中存儲(chǔ)的所有投影值進(jìn)行解壓重建,得到解壓縮圖像。
可見,本申請中通過采用radon變化對圖像進(jìn)行壓縮,提高了大數(shù)據(jù)量圖像的壓縮效率,且解壓重建算法簡單,運(yùn)行效率高。
附圖說明
圖1為本申請實(shí)施例提供的圖像壓縮方法流程圖;
圖2為本申請采用射線源和探測器對原始圖像進(jìn)行平行束掃描的示意圖;
圖3為本申請實(shí)施例提供的圖像解壓方法流程圖;
圖4為本申請實(shí)施例提供的圖像壓縮裝置的組成示意圖;
圖5為本申請實(shí)施例提供的圖像解壓裝置的組成示意圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對本發(fā)明再作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。
圖1為本申請實(shí)施例提供的圖像壓縮方法流程圖,其具體步驟如下:
步驟101:使用射線源和探測器對原始圖像f(x,y)進(jìn)行平行束掃描。
需要說明的是,若原始圖像為RGB圖像,則可先將其轉(zhuǎn)換為YUV或YCbCr圖像,然后執(zhí)行步驟101,以利于圖像壓縮。
圖2為采用射線源和探測器對原始圖像進(jìn)行平行束掃描的示意圖,其中,射線源發(fā)出的射線要始終完全覆蓋原始圖像。具體的掃描過程如下:在原始圖像f(x,y)的一側(cè)采用射線源發(fā)出平行射線,在原始圖像f(x,y)的與射線源相對的一側(cè)采用探測器探測射線源發(fā)出的平行射線。
f(x,y)表示在以原始圖像的中心點(diǎn)為原點(diǎn),以水平向右方向?yàn)閤軸正向,以垂直向上方向?yàn)閥軸正向,且x、y軸的單位都為單個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)系下,(x,y)像素點(diǎn)的像素值。例如:若原始圖像為RGB圖像,則f(x,y)表示在(x,y)處的像素點(diǎn)的R、G、B值。
步驟102:根據(jù)掃描到原始圖像f(x,y)上的每一條射線,采用radon變換計(jì)算原始圖像在該射線上的投影值。
其中,對于任一條射線l,t表示射線l距離原點(diǎn)(即原始圖像的中心)的距離,θ表示射線l與x軸正向的夾角,Rf(t,θ)表示原始圖像在射線l上的投影值,s的方向與射線l的方向相同。
可見,如果保持θ不變,t取得所有可能的值,即可得到原始圖像在θ角度上的所有投影值;再改變?chǔ)鹊闹?,則可取到原始圖像f(x,y)在所有角度上的投影值。
通常情況下,θ取180個(gè)角度就可得到原始圖像的完整的投影值。
若原始圖像為灰度圖像,則f(x,y)為一維的灰度值,針對每一條射線計(jì)算出的Rf(t,θ)也為一維的投影值;若原始圖像為彩色圖像,則f(x,y)通常為三維顏色值,如(R,G,B)或者(Y,U,V)或者(Y,Cb,Cr),此時(shí),針對每一條射線計(jì)算出的Rf(t,θ)也為三維的投影值,即針對原始圖像的每個(gè)顏色值,分別計(jì)算出一個(gè)投影值。
步驟103:按照預(yù)設(shè)步長,改變掃描角度,返回步驟101,直到掃描角度數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)投影角度數(shù)。
按照預(yù)設(shè)步長旋轉(zhuǎn)射線源即可改變掃描角度。
通常預(yù)設(shè)步長為1°,預(yù)設(shè)投影角度數(shù)為180個(gè)。當(dāng)然,也可以根據(jù)需要,選擇其他步長和投影角度數(shù)。
步驟104:根據(jù)得到的所有投影值得到壓縮圖像。
圖3為本申請實(shí)施例提供的圖像解壓方法流程圖,其具體步驟如下:
步驟301:當(dāng)投影角度數(shù)大于或等于180個(gè)角度時(shí),使用反radon變換對壓縮圖像進(jìn)行解壓重建,得到解壓縮圖像f'(x,y)。
本步驟中的反radon變換公式為:
其中,p(θ,t)是壓縮圖像中針對射線(θ,t)的投影值,為偏導(dǎo)數(shù)的運(yùn)算符。
步驟302:當(dāng)投影角度數(shù)小于180個(gè)角度時(shí),使用迭代算法對壓縮圖像進(jìn)行解壓重建,得到解壓縮圖像f'(j)。
一般采用ART(Algebraic Reconstruction Technique,代數(shù)重建技術(shù))迭代公式對投影值進(jìn)行解壓重建,具體計(jì)算公式如下:
其中,fi'(j)為對第i條射線的投影值進(jìn)行解壓得到的解壓縮圖像中的第j個(gè)像素點(diǎn)的值,當(dāng)原始圖像大小為M*N時(shí),1≤j≤M*N,即J=M*N;k為迭代次數(shù);pi是第i條射線的投影值;aij為第i條射線對第j個(gè)像素點(diǎn)的貢獻(xiàn),通常以第i條射線穿過原始圖像的第j個(gè)像素點(diǎn)的長度表示,在實(shí)際應(yīng)用中,通常在第i條射線水平或垂直穿過原始圖像的第j個(gè)像素點(diǎn)時(shí),設(shè)置aij=1,并根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置其他情況下aij的取值;λk為松弛因子,通常取值為0.1~0.5。
針對每條射線,會(huì)分別計(jì)算出一個(gè)fi'(j),對所有的fi'(j)求均值得到最終的解壓縮圖像中的f'(j)。
通常使用壓縮比R來定量地評價(jià)圖像的壓縮效率,采用均方誤差MSE和峰值信噪比PSNR來評價(jià)解壓縮的圖像質(zhì)量。在使用180個(gè)角度進(jìn)行radon變換時(shí),上述評價(jià)參數(shù)如下:
其中,M為原始圖像的寬度,N為原始圖像的高度,F(xiàn)ij為原始圖像的矩陣表示,F(xiàn)’ij為解壓縮圖像的矩陣表示。
本申請的有益技術(shù)效果如下:
使用radon變換對圖像進(jìn)行壓縮,這樣圖像的數(shù)據(jù)量越大達(dá)到的壓縮效果越好,且解壓重建算法簡單,運(yùn)行效率高,且當(dāng)投影角度超過180個(gè)角度時(shí)投影數(shù)據(jù)完備,此時(shí)恢復(fù)的圖像效果好。
圖4為本申請實(shí)施例提供的圖像壓縮裝置的組成示意圖,該裝置主要包括:掃描模塊41和投影計(jì)算模塊42,其中:
掃描模塊41:用于對原始圖像進(jìn)行平行束掃描,并按照預(yù)設(shè)步長,改變掃描角度,直到掃描角度數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)投影角度數(shù)。
投影計(jì)算模塊42:根據(jù)掃描模塊41掃描到原始圖像上的每一條射線,采用radon變換計(jì)算原始圖像在該射線上的投影值;根據(jù)得到的所有投影值得到壓縮圖像。
在實(shí)際應(yīng)用中,上述裝置可進(jìn)一步包括:顏色空間轉(zhuǎn)換模塊,用于在原始圖像為RGB圖像時(shí),將原始圖像轉(zhuǎn)換為YUV或YCbCr圖像。
在實(shí)際應(yīng)用中,投影計(jì)算模塊42采用radon變換計(jì)算原始圖像在該射線上的投影值包括:
以原始圖像的中心為原點(diǎn),以水平向右方向?yàn)閤軸正向,以垂直向上方向?yàn)閥軸正向,且x、y軸的單位都為單個(gè)像素點(diǎn)建立坐標(biāo)系;
設(shè)該射線與原點(diǎn)的距離為t,與x軸正向的夾角為θ;
則計(jì)算
其中,Rf(t,θ)表示原始圖像在該射線上的投影值,f(x,y)表示原始圖像上(x,y)點(diǎn)的像素值。
在實(shí)際應(yīng)用中,掃描模塊41按照的預(yù)設(shè)步長為1°,按照的預(yù)設(shè)投影角度數(shù)大于或等于60個(gè)。
圖5為本申請實(shí)施例提供的圖像解壓縮裝置的組成示意圖,該裝置主要包括:壓縮圖像存儲(chǔ)模塊51和解壓縮模塊52,其中:
壓縮圖像存儲(chǔ)模塊51:用于存儲(chǔ)原始圖像針對所有掃描射線的投影值。
解壓縮模塊52:用于在投影角度數(shù)大于或等于180個(gè)角度時(shí),使用反radon變換對壓縮圖像存儲(chǔ)模塊51中存儲(chǔ)的所有投影值進(jìn)行解壓重建,得到解壓縮圖像;在投影角度數(shù)小于180個(gè)角度時(shí),采用迭代算法對壓縮圖像存儲(chǔ)模塊51中存儲(chǔ)的所有投影值進(jìn)行解壓重建,得到解壓縮圖像。
在實(shí)際應(yīng)用中,反radon變換公式為:
其中,p(θ,t)是壓縮圖像中針對射線(θ,t)的投影值,為偏導(dǎo)數(shù)的運(yùn)算符。
在實(shí)際應(yīng)用中,迭代算法可采用ART迭代公式:
其中,fi'(j)為對第i條射線的投影值進(jìn)行解壓得到的解壓縮圖像中的第j個(gè)像素點(diǎn)的值,當(dāng)原始圖像大小為M*N時(shí),1≤j≤M*N,即J=M*N;k為迭代次數(shù);pi是第i條射線的投影值;aij為第i條射線對第j個(gè)像素點(diǎn)的貢獻(xiàn),通常以第i條射線穿過原始圖像的第j個(gè)像素點(diǎn)的長度表示,在實(shí)際應(yīng)用中,通常在第i條射線水平或垂直穿過原始圖像的第j個(gè)像素點(diǎn)時(shí),設(shè)置aij=1,并根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置其他情況下aij的取值;λk為松弛因子,通常取值為0.1~0.5;
針對每條射線,分別計(jì)算出一個(gè)fi'(j),對所有的fi'(j)求均值得到最終的解壓縮圖像中的f'(j)。
以上所述僅為本申請的較佳實(shí)施例而已,并不用以限制本申請,凡在本申請的精神和原則之內(nèi),所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等,均應(yīng)包含在本申請保護(hù)的范圍之內(nèi)。