基于顏色分類與聚類的圖像壓縮和解壓縮方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于顏色分類與聚類的圖像壓縮和解壓縮方法，其中所述壓縮方法包括：獲取原始圖像，并為所述原始圖像建立標(biāo)志矩陣；對所述原始圖像進(jìn)行顏色分類；判斷所述顏色分類的種類數(shù)是否多于預(yù)設(shè)的顏色種類數(shù)，若是，對所述顏色分類中多出的顏色種類進(jìn)行聚類；根據(jù)所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素?cái)?shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)；采用無損壓縮算法對所述標(biāo)志數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，采用有損算法對所述像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行壓縮；將各壓縮數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)順序?qū)懭胛募?，得到壓縮圖像。本發(fā)明對圖像的顏色信息進(jìn)行分類和聚類，并將無損壓縮算法和有損壓縮算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)、高速和高壓縮比的圖像壓縮方法。
【專利說明】基于顏色分類與聚類的圖像壓縮和解壓縮方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像壓縮【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于顏色分類和聚類的圖像壓縮和解壓縮方法。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像壓縮是指以較少的比特有損或無損地表示原來的像素矩陣的技術(shù)，也稱圖像編碼。圖像數(shù)據(jù)之所以能被壓縮，就是因?yàn)閿?shù)據(jù)中存在著冗余。圖像數(shù)據(jù)的冗余主要表現(xiàn)為:圖像中相鄰像素間的相關(guān)性引起的空間冗余；圖像序列中不同幀之間存在相關(guān)性引起的時(shí)間冗余；不同彩色平面或頻譜帶的相關(guān)性引起的頻譜冗余。數(shù)據(jù)壓縮的目的就是通過去除這些數(shù)據(jù)冗余來減少表示數(shù)據(jù)所需的比特?cái)?shù)。
[0003]現(xiàn)在主流的圖像壓縮方法主要包括JPEG (Joint Photographic Experts Group,聯(lián)合圖像專家小組)法和JPEG2000法。JPEG是由國際標(biāo)準(zhǔn)組織和國際電話電報(bào)咨詢委員會為靜態(tài)圖像所建立的第一個(gè)國際數(shù)字圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，也是至今一直在使用的、應(yīng)用最廣的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)。JPEG法用有損壓縮方式去除冗余的圖像數(shù)據(jù)，在獲得極高的壓縮率的同時(shí)能展現(xiàn)十分豐富生動(dòng)的圖像，換句話說，就是可以用最少的磁盤空間得到較好的圖像品質(zhì)，其壓縮比可以達(dá)到其他傳統(tǒng)壓縮算法無法比擬的程度。JPEG2000是基于小波變換的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，其重要特征在于能實(shí)現(xiàn)漸進(jìn)傳輸，即先傳輸圖像的輪廓，然后逐步傳輸數(shù)據(jù)，不斷提高圖像質(zhì)量，讓圖像由朦朧到清晰顯示。此外，JPEG2000還支持所謂的“感興趣區(qū)域”特性，可以任意指定影像上感興趣區(qū)域的壓縮質(zhì)量，還可以選擇指定的部分先解壓縮。JPEG2000和JPEG相比優(yōu)勢明顯，且向下兼容，因此被認(rèn)為是未來取代JPEG的下一代圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)。
[0004]但是，由于一般情況下圖像信號是高度非平穩(wěn)的，很難用高斯過程來描述，并且圖像中存在一些突變結(jié)構(gòu)，而JPEG算法對圖像進(jìn)行分塊處理，在高壓縮比時(shí)就會產(chǎn)生嚴(yán)重的馬賽克失真，即方塊效應(yīng)。JPEG2000算法復(fù)雜，針對大尺寸的圖像時(shí)，壓縮速度慢，在中、低度壓縮比下，JPEG2000的優(yōu)勢不明顯，另外，JPEG2000存在模糊失真，主要是由于在編碼過程中高頻分量會產(chǎn)生一定程度的衰減所導(dǎo)致的。JPEG和JPEG2000壓縮算法適用于多種圖像，包括灰度圖像和彩色圖像，具有通用性，因而其代價(jià)是算法復(fù)雜和犧牲一定的速度。當(dāng)采用高壓縮比對大量的圖像進(jìn)行壓縮時(shí)，上述兩種算法各自存在壓縮質(zhì)量差和速度慢的不足。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提出一種基于顏色分類與聚類的圖像壓縮和解壓縮方法，解決對大量圖像進(jìn)行壓縮時(shí)，壓縮質(zhì)量差和壓縮速度慢的問題。
[0006]本發(fā)明公開了一種基于顏色分類與聚類的圖像壓縮方法，包括:
[0007]S1、獲取原始圖像，并為所述原始圖像建立標(biāo)志矩陣；
[0008]S2、對所述原始圖像進(jìn)行顏色分類；[0009]S3、判斷所述顏色分類的種類數(shù)是否多于預(yù)設(shè)的顏色種類數(shù)，若是，執(zhí)行步驟S4，否則直接執(zhí)行步驟S5 ；
[0010]S4、對所述顏色分類中多出的顏色種類進(jìn)行聚類；
[0011]S5、根據(jù)所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素?cái)?shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)；
[0012]S6、采用無損壓縮算法對所述標(biāo)志數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，采用有損算法對所述像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行壓縮；
[0013]S7、將各壓縮數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)順序?qū)懭胛募玫綁嚎s圖像。
[0014]進(jìn)一步地，所述標(biāo)志矩陣與所述原始圖像的像素矩陣大小相同，且所述標(biāo)志矩陣的初值設(shè)為O。
[0015]進(jìn)一步地，所述對原始圖像進(jìn)行顏色分類包括:
[0016]S21、將所述標(biāo)志矩陣的第一個(gè)元素設(shè)為1，獲取所述原始圖像第一個(gè)像素的像素?cái)?shù)據(jù)；
[0017]S22、以所述第一個(gè)像素的像素?cái)?shù)據(jù)為基準(zhǔn)，依次計(jì)算所述原始圖像剩余像素的保真度值，若所述保真度值大于設(shè)定閾值，將所述標(biāo)志矩陣中相應(yīng)位置的元素設(shè)為I ;
[0018]S23、將所述標(biāo)志矩陣中第一個(gè)0元素設(shè)為k，并獲取所述原始圖像中相應(yīng)位置像素點(diǎn)的像素?cái)?shù)據(jù)作為基準(zhǔn)，依次計(jì)算所有0元素對應(yīng)像素點(diǎn)的保真度值，若所述保真度值大于設(shè)定閾值，將所述標(biāo)志矩陣中相應(yīng)位置的元素設(shè)為k ；
[0019]S24、重復(fù)步驟S23，直至所述標(biāo)志矩陣中不再包含0元素，其中k是大于I小于等于P的正整數(shù)，P為所述顏色分類的種類數(shù)；
[0020]S25、計(jì)算所述標(biāo)志矩陣中每種顏色分類的元素?cái)?shù)量，按照所述元素?cái)?shù)量由多到少的順序?qū)λ鰇值進(jìn)行升序排列和重置，使得元素?cái)?shù)量最多的顏色分類的k值為1，元素?cái)?shù)量最少的顏色分類的k值為p。
[0021]進(jìn)一步地，所述對所述顏色分類中多出的顏色種類進(jìn)行聚類包括:
[0022]S41、以所述標(biāo)志矩陣中k值大于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的元素為中心，統(tǒng)計(jì)其鄰域內(nèi)k值小于等于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的各類顏色的數(shù)量，將數(shù)量最多的顏色種類的k值作為所述標(biāo)志矩陣中k值大于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的元素值；
[0023]S42、對所述標(biāo)志矩陣中k值大于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的元素重復(fù)步驟SI，直至所述標(biāo)志矩陣中不再包含k值大于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的元素；
[0024]S43、計(jì)算所述標(biāo)志矩陣中每種顏色分類的元素?cái)?shù)量，按照所述元素?cái)?shù)量由多到少的順序?qū)λ鰇值進(jìn)行升序排列和重置，使得元素?cái)?shù)量最多的顏色分類的k值為1，使得元素?cái)?shù)量最少的顏色分類的k值為預(yù)設(shè)的顏色種類數(shù)。
[0025]進(jìn)一步地，所述鄰域是不小于5X5的矩陣，且所述鄰域內(nèi)必須包含k值小于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的元素。
[0026]進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素?cái)?shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)的方法是二叉樹法，包括:
[0027]S51、按照先行后列的順序，提取所述標(biāo)志矩陣中k值為I的元素所對應(yīng)的所述原始圖像的像素組成一維像素?cái)?shù)組A1，所述原始圖像的其余像素組成一維像素?cái)?shù)組A11;
[0028]S52、按照先行后列的順序，提取所述標(biāo)志矩陣中k值非I的元素組成一維標(biāo)志數(shù)組fn，將所述標(biāo)志矩陣中k值非I的元素置為0，并將所述標(biāo)志矩陣按照先行后列的順序排列成一維標(biāo)志數(shù)組，其中所述一維標(biāo)志數(shù)組的值為O或I ;
[0029]S53、依次提取所述一維標(biāo)志數(shù)組fn中k值為2的元素所對應(yīng)的所述一維像素?cái)?shù)組A11的像素組成一維像素?cái)?shù)組A2，所述一維像素?cái)?shù)組A11的其余像素組成一維像素?cái)?shù)組
A ?
n22 ,
[0030]S54、依次提取所述一維標(biāo)志數(shù)組fn中k值非2的元素組成一維標(biāo)志數(shù)組f22，將所述一維標(biāo)志數(shù)組fn中k值非2的元素置為0,將k值為2的元素置為I，組成一維標(biāo)志數(shù)組f2，其中所述一維標(biāo)志數(shù)組f2的值為0或I ;
[0031]S55、重復(fù)步驟S53和S54，直至所有顏色分類的像素?cái)?shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)分別完成拆分，其中各標(biāo)志數(shù)組的值為0或I。
[0032]進(jìn)一步地，所述采用有損算法對所述像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行壓縮包括:
[0033]S61、將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素的所有分量分別進(jìn)行直流電平位移；
[0034]S62、當(dāng)所述原始圖像為彩色圖像時(shí)，將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素由RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV色彩空間；
[0035]S63、對像素?cái)?shù)據(jù)中每個(gè)數(shù)組分別按照各個(gè)分量進(jìn)行一維小波變換；
[0036]S64、對變換后的各分量分別進(jìn)行編碼處理。
[0037]進(jìn)一步地，所述當(dāng)所述掃描圖像為彩色圖像時(shí)，將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素由RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV色彩空間之后還`包括:對所述像素?cái)?shù)據(jù)中各像素的Y、U和V分量分別進(jìn)行重采樣，重采樣比例為4:1或4:2。
[0038]進(jìn)一步地，所述將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素的所有分量分別進(jìn)行直流電平位移具體為:將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素的各分量分別減去預(yù)設(shè)值，其中所述預(yù)設(shè)值優(yōu)選為128。
[0039]進(jìn)一步地，所述對變換后的各分量分別進(jìn)行編碼處理采用的是差分脈沖編碼方式。
[0040]本發(fā)明還公開了一種圖像解壓縮方法，包括:
[0041]S1、獲取壓縮圖像；
[0042]S2、對壓縮后的標(biāo)志數(shù)組和圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼解壓；
[0043]S3、根據(jù)解壓后的標(biāo)志數(shù)據(jù)，合并解壓后的圖像數(shù)據(jù)；
[0044]S4、將所述解壓后的圖像數(shù)據(jù)寫入文件，得到解壓的圖像。
[0045]進(jìn)一步地，所述對壓縮后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼解壓包括:
[0046]S21、對所述壓縮后的圖像數(shù)據(jù)的每一類數(shù)組的數(shù)據(jù)進(jìn)行差分脈沖反編碼；
[0047]S22、將差分脈沖反編碼后的數(shù)據(jù)分別補(bǔ)零，并進(jìn)行一維小波逆變換；
[0048]S23、當(dāng)所述壓縮圖像為彩色圖像時(shí)，將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素由YUV色彩空間轉(zhuǎn)換到RGB色彩空間；
[0049]S24、將所有像素分別進(jìn)行直流電平位移，得到新的分量。
[0050]進(jìn)一步地，所述當(dāng)所述壓縮圖像為彩色圖像時(shí)，將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素由YUV色彩空間轉(zhuǎn)換到RGB色彩空間之前還包括；對變換后的每一類數(shù)組中的分量分別按照1:4或1:2的比例進(jìn)行還原，使其數(shù)據(jù)量增加到之前的4倍或2倍。
[0051]本發(fā)明對圖像的顏色信息進(jìn)行分類并聚類，使顏色種類滿足設(shè)定值，因此每一類像素具有極強(qiáng)的相似性，因而可以在減少圖像信息損失的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)高壓縮比。本發(fā)明還對顏色數(shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)進(jìn)行了拆分，降低數(shù)據(jù)維數(shù)，減少計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)壓縮速度的提高，達(dá)到快速壓縮的目的。另外，本發(fā)明充分發(fā)揮無損壓縮算法和有損壓縮算法的優(yōu)勢并將其有機(jī)結(jié)合，達(dá)到最大效能，從而實(shí)現(xiàn)聞質(zhì)、聞速和聞壓縮比。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0052]圖1是本發(fā)明第一實(shí)施例的圖像壓縮方法流程圖。
[0053]圖2是本發(fā)明第二實(shí)施例對彩色圖像進(jìn)行壓縮的方法流程圖。
[0054]圖3是本發(fā)明第二和第四實(shí)施例的像素?cái)?shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)的按類拆分示意圖。
[0055]圖4是本發(fā)明第三實(shí)施例對彩色圖像進(jìn)行解壓縮的方法流程圖。
[0056]圖5是本發(fā)明第三和第五實(shí)施例對像素?cái)?shù)據(jù)多次合并的示意圖。
[0057]圖6是本發(fā)明第二和第三實(shí)施例的壓縮解壓縮方法整體示意圖。
[0058]圖7是本發(fā)明第四實(shí)施例對灰度圖像進(jìn)行壓縮的方法流程圖。
[0059]圖8是本發(fā)明第五實(shí)施例對灰度圖像進(jìn)行解壓縮的方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0060]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。可以理解的是，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分而非全部。
[0061]第一實(shí)施例
[0062]圖1是本發(fā)明第一實(shí)施例的方法流程圖。如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例基于顏色分類與聚類的圖像壓縮方法包括:
[0063]步驟11、獲取原始圖像，并為所述原始圖像建立標(biāo)志矩陣。
[0064]所述獲取原始圖像，對于彩色圖像來說，就是獲取每個(gè)像素點(diǎn)的R、G、B值；對于灰度圖像來說，就是獲取其灰度值。
[0065]步驟12、對所述原始圖像進(jìn)行顏色分類，將顏色相近的像素點(diǎn)歸為一個(gè)顏色種類。
[0066]步驟13、判斷所述顏色分類的種類數(shù)是否多于預(yù)設(shè)的顏色種類數(shù)，若是，執(zhí)行步驟14，否則直接執(zhí)行步驟15。
[0067]所述預(yù)設(shè)的顏色種類數(shù)，彩色圖像一般設(shè)置為8至10中的任一整數(shù)值，灰度圖像一般設(shè)置為3或4。
[0068]步驟14、對所述顏色分類中多出的顏色種類進(jìn)行聚類。
[0069]如果所述顏色分類的種類數(shù)比預(yù)設(shè)的顏色種類數(shù)多，就要通過聚類算法對多出的顏色種類進(jìn)行合并，以保證所述顏色分類的種類數(shù)不多余預(yù)設(shè)的顏色種類數(shù)。
[0070]步驟15、根據(jù)所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素?cái)?shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)，通過拆分使得所述像素?cái)?shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)都由二維矩陣變?yōu)槎鄠€(gè)長度不一的一維數(shù)組。
[0071]步驟16、采用無損壓縮算法對所述標(biāo)志數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，采用有損算法對所述像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。
[0072]步驟17、將各壓縮數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)順序?qū)懭胛募玫綁嚎s圖像。
[0073]將原圖像的長度、寬度、色彩位數(shù)、壓縮后的標(biāo)志數(shù)組的長度及數(shù)據(jù)、每類像素?cái)?shù)組的原始長度、壓縮后的各個(gè)像素分量數(shù)據(jù)依次寫入文件，得到壓縮圖像。
[0074]本實(shí)施例對圖像的顏色信息進(jìn)行分類并聚類，使顏色種類滿足設(shè)定值，在減少圖像信息損失的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)高壓縮比。本實(shí)施例還對顏色數(shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)進(jìn)行了拆分，降低數(shù)據(jù)維數(shù)，減少計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)壓縮速度的提高，達(dá)到快速壓縮的目的。另外，本發(fā)明充分發(fā)揮無損壓縮算法和有損壓縮算法的優(yōu)勢并將其有機(jī)結(jié)合，達(dá)到最大效能，從而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)、高速和高壓縮比。
[0075]實(shí)施例二
[0076]圖2是本發(fā)明第二實(shí)施例對彩色圖像進(jìn)行壓縮的方法流程圖。如圖2所示，本實(shí)施例對彩色圖像進(jìn)行壓縮的方法包括:
[0077]步驟21、獲取原始圖像，并為所述原始圖像建立標(biāo)志矩陣。
[0078]所述原始圖像為彩色圖像，此時(shí)獲取的是每個(gè)像素點(diǎn)的R、G、B值，同時(shí)還得到了所述原始圖像的尺寸、顏色位數(shù)等信息。
[0079]所述標(biāo)志矩陣與所述原始圖像的像素矩陣大小相同，且所述標(biāo)志矩陣的初值設(shè)為
【權(quán)利要求】
1.一種基于顏色分類與聚類的圖像壓縮方法，其特征在于，所述方法包括: 51、獲取原始圖像，并為所述原始圖像建立標(biāo)志矩陣； 52、對所述原始圖像進(jìn)行顏色分類； 53、判斷所述顏色分類的種類數(shù)是否多于預(yù)設(shè)的顏色種類數(shù)，若是，執(zhí)行步驟S4，否則直接執(zhí)行步驟S5 ； 54、對所述顏色分類中多出的顏色種類進(jìn)行聚類； 55、根據(jù)所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素?cái)?shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)； 56、采用無損壓縮算法對所述標(biāo)志數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，采用有損算法對所述像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行壓縮； 57、將各壓縮數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)順序?qū)懭胛募?，得到壓縮圖像。
2.如權(quán)利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述標(biāo)志矩陣與所述原始圖像的像素矩陣大小相同，且所述標(biāo)志矩陣的初值設(shè)為O。
3.如權(quán)利要求2所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述對原始圖像進(jìn)行顏色分類包括: 521、將所述標(biāo)志矩陣的第一個(gè)元素設(shè)為1，獲取所述原始圖像第一個(gè)像素的像素?cái)?shù)據(jù)； 522、以所述第一個(gè)像素的像素?cái)?shù)據(jù)為基準(zhǔn)，依次計(jì)算所述原始圖像剩余像素的保真度值，若所述保真度值大于設(shè)定閾值，將所述標(biāo)志矩陣中相應(yīng)位置的元素設(shè)為I ; 523、將所述標(biāo)志矩陣中第一個(gè)O元素設(shè)為k，并獲取所述原始圖像中相應(yīng)位置像素點(diǎn)的像素?cái)?shù)據(jù)作為基準(zhǔn)，依次計(jì)算所有O元素對應(yīng)像素點(diǎn)的保真度值，若所述保真度值大于設(shè)定閾值，將所述標(biāo)志矩陣中相應(yīng)位置的元素設(shè)為k ； 524、重復(fù)步驟S23，直至所述標(biāo)志矩陣中不再包含O元素，其中k是大于I小于等于p的正整數(shù)，P為所述顏色分類的種類數(shù)； 525、計(jì)算所述標(biāo)志矩陣中每種顏色分類的元素?cái)?shù)量，按照所述元素?cái)?shù)量由多到少的順序?qū)λ鰇值進(jìn)行升序排列和重置，使得元素?cái)?shù)量最多的顏色分類的k值為1，元素?cái)?shù)量最少的顏色分類的k值為p。
4.如權(quán)利要求3所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述對所述顏色分類中多出的顏色種類進(jìn)行聚類包括: 541、以所述標(biāo)志矩陣中k值大于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的元素為中心，統(tǒng)計(jì)其鄰域內(nèi)k值小于等于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的各類顏色的數(shù)量，將數(shù)量最多的顏色種類的k值作為所述標(biāo)志矩陣中k值大于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的元素值； 542、對所述標(biāo)志矩陣中k值大于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的元素重復(fù)步驟SI，直至所述標(biāo)志矩陣中不再包含k值大于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的元素； 543、計(jì)算所述標(biāo)志矩陣中每種顏色分類的元素?cái)?shù)量，按照所述元素?cái)?shù)量由多到少的順序?qū)λ鰇值進(jìn)行升序排列和重置，使得元素?cái)?shù)量最多的顏色分類的k值為1，使得元素?cái)?shù)量最少的顏色分類的k值為預(yù)設(shè)的顏色種類數(shù)。
5.如權(quán)利要求4所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述鄰域是不小于5X5的矩陣，且所述鄰域內(nèi)必須包含k值小于預(yù)設(shè)顏色種類數(shù)的元素。
6.如權(quán)利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述根據(jù)所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素?cái)?shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)的方法是二叉樹法，包括: S51、按照先行后列的順序，提取所述標(biāo)志矩陣中k值為I的元素所對應(yīng)的所述原始圖像的像素組成一維像素?cái)?shù)組A1，所述原始圖像的其余像素組成一維像素?cái)?shù)組A11 ； S52、按照先行后列的順序，提取所述標(biāo)志矩陣中k值非I的元素組成一維標(biāo)志數(shù)組fn，將所述標(biāo)志矩陣中k值非I的元素置為O，并將所述標(biāo)志矩陣按照先行后列的順序排列成一維標(biāo)志數(shù)組，其中所述一維標(biāo)志數(shù)組的值為O或I ; S53、依次提取所述一維標(biāo)志數(shù)組fn中k值為2的元素所對應(yīng)的所述一維像素?cái)?shù)組A11的像素組成一維像素?cái)?shù)組A2，所述一維像素?cái)?shù)組A11的其余像素組成一維像素?cái)?shù)組A22 ； S54、依次提取所述一維標(biāo)志數(shù)組fn中k值非2的元素組成一維標(biāo)志數(shù)組f22,將所述一維標(biāo)志數(shù)組fn中k值非2的元素置為0,將k值為2的元素置為I，組成一維標(biāo)志數(shù)組f2，其中所述一維標(biāo)志數(shù)組f2的值為0或I ; S55、重復(fù)步驟S53和S54，直至所有顏色分類的像素?cái)?shù)據(jù)和標(biāo)志數(shù)據(jù)分別完成拆分，其中各標(biāo)志數(shù)組的值為0或I。
7.如權(quán)利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述采用有損算法對所述像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行壓縮包括: S61、將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素的所有分量分別進(jìn)行直流電平位移； S62、當(dāng)所述原始圖像為彩色圖像時(shí)，將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素由RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV色彩空間； S63、對像素?cái)?shù)據(jù)中每個(gè)數(shù)組分別按照各個(gè)分量進(jìn)行一維小波變換； S64、對變換后的各分量分別進(jìn)行編碼處理。
8.如權(quán)利要求7所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述當(dāng)所述掃描圖像為彩色圖像時(shí)，將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素由RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV色彩空間之后還包括:對所述像素?cái)?shù)據(jù)中各像素的Y、U和V分量分別進(jìn)行重采樣，重采樣比例為4:1或4:2。
9.如權(quán)利要求7所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素的所有分量分別進(jìn)行直流電平位移具體為:將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素的各分量分別減去預(yù)設(shè)值，其中所述預(yù)設(shè)值優(yōu)選為128。
10.如權(quán)利要求7所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述對變換后的各分量分別進(jìn)行編碼處理采用的是差分脈沖編碼方式。
11.一種圖像解壓縮方法，其特征在于，所述方法包括: S1、獲取壓縮圖像； S2、對壓縮后的標(biāo)志數(shù)組和圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼解壓； S3、根據(jù)解壓后的標(biāo)志數(shù)據(jù)，合并解壓后的圖像數(shù)據(jù)； S4、將所述解壓后的圖像數(shù)據(jù)寫入文件，得到解壓的圖像。
12.如權(quán)利要求11所述的圖像解壓縮方法，其特征在于，所述對壓縮后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼解壓包括: S21、對所述壓縮后的圖像數(shù)據(jù)的每一類數(shù)組的數(shù)據(jù)進(jìn)行差分脈沖反編碼； S22、將差分脈沖反編碼后的數(shù)據(jù)分別補(bǔ)零，并進(jìn)行一維小波逆變換； S23、當(dāng)所述壓縮圖像為彩色圖像時(shí)，將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素由YUV色彩空間轉(zhuǎn)換到RGB色彩空間；S24、將所有像素分別進(jìn)行直流電平位移，得到新的分量。
13.如權(quán)利要求12所述的圖像 解壓縮方法，其特征在于，所述當(dāng)所述壓縮圖像為彩色圖像時(shí)，將所述像素?cái)?shù)據(jù)中所有像素由YUV色彩空間轉(zhuǎn)換到RGB色彩空間之前還包括；對變換后的每一類數(shù)組中的分量分別按照1:4或1:2的比例進(jìn)行還原，使其數(shù)據(jù)量增加到之前的4倍或2倍。
【文檔編號】H04N7/26GK103458242SQ201310274880
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年7月2日 優(yōu)先權(quán)日:2013年7月2日
【發(fā)明者】張修寶, 高昊江 申請人:北京京北方信息技術(shù)有限公司