邊界和曲率驅(qū)動(dòng)修復(fù)的圖像編碼和解碼方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)一種邊界和曲率驅(qū)動(dòng)修復(fù)的圖像編碼和解碼方法，首先根據(jù)邊緣強(qiáng)度和顏色方差將圖像子塊分為結(jié)構(gòu)塊、結(jié)構(gòu)模版塊、梯度塊、梯度模版塊和非特征塊，由于非特征塊的像素值無(wú)法用典型模型來(lái)刻畫(huà)，同時(shí)為了有效地恢復(fù)結(jié)構(gòu)子塊和梯度子塊，必須保留主要的結(jié)構(gòu)和梯度參數(shù)，因此，本發(fā)明采用傳統(tǒng)的JPEG方法編碼結(jié)構(gòu)模版塊、梯度模版塊和非特征塊，而且采用線性插值方法修復(fù)梯度塊。最后，采用邊界插值和曲率驅(qū)動(dòng)的擴(kuò)散模型修復(fù)結(jié)構(gòu)塊，進(jìn)而獲得解碼后的圖像，可克服現(xiàn)有方法中結(jié)構(gòu)邊斷裂和紋理模糊的不足。
【專利說(shuō)明】邊界和曲率驅(qū)動(dòng)修復(fù)的圖像編碼和解碼方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種數(shù)字圖像壓縮方法，尤其是一種高效率、更加符合人眼視覺(jué)特點(diǎn)的邊界和曲率驅(qū)動(dòng)修復(fù)的圖像編碼和解碼方法。
【背景技術(shù)】
[0002]人類感知系統(tǒng)所獲取的信息中大約有80%~85%是視覺(jué)信息，因此圖像與視頻是人類接受信息的最主要途徑。尤其是互聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線通信和移動(dòng)計(jì)算等技術(shù)的穩(wěn)步發(fā)展，使得多種不同類型的多媒體服務(wù)向社會(huì)經(jīng)濟(jì)的各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，人們對(duì)圖像與視頻產(chǎn)品的消費(fèi)數(shù)量和消費(fèi)期望比以往任何時(shí)期都大得多。高效率的編碼技術(shù)是上述諸多應(yīng)用能夠成功推廣的一個(gè)重要保證，一方面，雖然JPEG和JPEG 2000標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)將圖像壓縮效率提升到一個(gè)相當(dāng)?shù)母叨?，但是隨著高清和超高清采集設(shè)備的推廣、消費(fèi)主體由固定式終端向移動(dòng)終端的轉(zhuǎn)變，人們對(duì)圖像質(zhì)量需求的提高速度依然快于網(wǎng)絡(luò)帶寬的增長(zhǎng)速度，它們?cè)诳梢灶A(yù)見(jiàn)的時(shí)間內(nèi)仍舊是多媒體通信的主要矛盾之一。另一方面，現(xiàn)有編碼標(biāo)準(zhǔn)大多追求信號(hào)意義下的保真度，如峰值信噪比、均方誤差等，而這些函數(shù)并不能很好地度量解碼圖像的主觀質(zhì)量，比如關(guān)于結(jié)構(gòu)相似度SSIM (Structural Similarity)指標(biāo)的研究就表明人眼視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)于圖像中的結(jié)構(gòu)差異較之亮度差異敏感得多。
[0003]目前，有研究者將 紋理合成和修復(fù)引入到圖像編碼中，其基本思想是在編碼時(shí)將邊界、輪廓和紋理等結(jié)構(gòu)特征提取出來(lái)再簡(jiǎn)化其描述，而在解碼端則根據(jù)結(jié)構(gòu)和參數(shù)信息利用紋理合成或修復(fù)的方法將其重構(gòu)出來(lái)，即最大限度地去除人類視覺(jué)所無(wú)法感知到的信息、利用有限的信息生成符合人眼主觀要求的圖像，期望在高壓縮比的情況下獲得視覺(jué)上足夠好的重構(gòu)質(zhì)量。但是，現(xiàn)有方法尚不成熟，雖然它們可用于有效解碼圖像的結(jié)構(gòu)信息，但是對(duì)紋理部分的重構(gòu)結(jié)果卻有著明顯的人工痕跡，以致影響了解碼圖像的總體主觀質(zhì)量。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明為了解決現(xiàn)有方法的上述技術(shù)問(wèn)題，提供一種高效率、更加符合人眼視覺(jué)特點(diǎn)的邊界和曲率驅(qū)動(dòng)修復(fù)的圖像編碼和解碼方法。
[0005]本發(fā)明的技術(shù)解決方案是:一種邊界和曲率驅(qū)動(dòng)修復(fù)的圖像編碼和解碼方法，其特征在于:
所述編碼方法按如下步驟進(jìn)行:
a.將源圖像分成尺寸為SXS像素的、不重疊的子塊；
b.將所有子塊分成結(jié)構(gòu)塊、結(jié)構(gòu)塊模版、梯度塊、梯度塊模版和非特征塊，并建立標(biāo)志塊類型的塊類型表；
b.1將源圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，采用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)并建立標(biāo)志邊緣位置的邊緣表；
b.2初始化塊類型表；b.3對(duì)于源圖像的每個(gè)子塊，若當(dāng)前子塊中包含邊緣，則將其歸為結(jié)構(gòu)塊類型，并在塊類型表中將相應(yīng)位置的值設(shè)置為I ;否則，轉(zhuǎn)入b.4 ;
b.3.1如果在當(dāng)前的結(jié)構(gòu)塊中邊緣像素的個(gè)數(shù)大于S或者小于S / A則把它歸為結(jié)構(gòu)塊模版類型，并在塊類型表中將相應(yīng)位置的值設(shè)置為2 ；
b.3.2如果在當(dāng)前結(jié)構(gòu)塊的8鄰域內(nèi)存在至少2個(gè)結(jié)構(gòu)塊，則把它歸為結(jié)構(gòu)塊模版類型，并在塊類型表中將相應(yīng)位置的值設(shè)置為2 ；
b.4對(duì)于源圖像中每個(gè)尚未確定類型的子塊，計(jì)算其顏色方差F:
【權(quán)利要求】
1.一種邊界和曲率驅(qū)動(dòng)修復(fù)的圖像編碼和解碼方法，其特征在于: 所述編碼方法按如下步驟進(jìn)行: a.將源圖像分成尺寸為SXS像素的、不重疊的子塊； b.將所有子塊分成結(jié)構(gòu)塊、結(jié)構(gòu)塊模版、梯度塊、梯度塊模版和非特征塊，并建立標(biāo)志塊類型的塊類型表； b.1將源圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，采用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)并建立標(biāo)志邊緣位置的邊緣表； b.2初始化塊類型表； b.3對(duì)于源圖像的每個(gè)子塊，若當(dāng)前子塊中包含邊緣，則將其歸為結(jié)構(gòu)塊類型，并在塊類型表中將相應(yīng)位置的值設(shè)置為I ;否則，轉(zhuǎn)入b.4 ; b.3.1如果在當(dāng)前的結(jié)構(gòu)塊中邊緣像素的個(gè)數(shù)大于S或者小于S / A則把它歸為結(jié)構(gòu)塊模版類型，并在塊類型表中將相應(yīng)位置的值設(shè)置為2 ； b.3.2如果在當(dāng)前結(jié)構(gòu)塊的8鄰域內(nèi)存在至少2個(gè)結(jié)構(gòu)塊，則把它歸為結(jié)構(gòu)塊模版類型，并在塊類型表中將相應(yīng)位置的值設(shè)置為2 ； b.4對(duì)于源圖像中每個(gè)尚未確定類型的子塊，計(jì)算其顏色方差V:

【文檔編號(hào)】H04N19/176GK103856776SQ201310729814
【公開(kāi)日】2014年6月11日 申請(qǐng)日期:2013年12月26日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月26日
【發(fā)明者】宋傳鳴, 王相海, 傅博, 汲海巍 申請(qǐng)人:遼寧師范大學(xué)