背景技術：

一般編碼技術中，考慮到其中最重要的目的是需要去除采集到信息中的各種統(tǒng)計冗余信息、，其主要基礎是信息論和數(shù)字信號處理，但是前人在這方面的研究已到極限，壓縮比難以再提高?？紤]人眼對輪廓、邊緣的特殊敏感性和方向感知特性等特點，應運而生了第二代圖像編碼方法。目前研究較多的主要有兩種方式，第一種是對圖像的紋理和邊緣分別進行處理，其處理的編碼方式也不同，這種情況主要是利用了分裂合并的思想；第二種方法首先需要對目標進行各種方向上的濾波，取得不同方向的數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)段都會使用特定的方式進行編碼，這主要是考慮到各向異性濾波和人眼方向敏感的特點。有人采取自適應的分塊方法與縮短編碼時間的多種塊分類技術相結合設計，改善了圖像編碼視覺效果，但是這些方法只是單獨的將整幅圖像劃分成各個固定大小塊，盡管劃分的再好，其壓縮比還是很難提高。本發(fā)明提出了一種以視覺記憶模型聚類為基礎，將視頻序列分為背景幀和感興趣區(qū)域ROI幀，將提升小波的信號分解與重構計算格式與感興趣區(qū)域編碼技術相結合，采用優(yōu)化截斷嵌入式編碼(EBCOT)的方法。由于非全向傳感器的位置和拍攝角度是固定的，此方法能夠更有效地實現(xiàn)圖像的壓縮。

技術實現(xiàn)要素：

首先對圖像進行三層小波分解，對應的ROI掩膜也是三層分解的。為了與后面的小波提升方法結合，將圖像進行行和列的奇偶分解，分為四個圖塊：

f1 1＝f([1：2：M-1]，[1：2：N-1])；f12＝f([1：2：M-1]，[2：2：N])；f21＝f([2：2：M]，[1：2：N-1])；

f22＝f([2：2：M]，[2：2：N])；

如需再次分層，則只要再對f11進行四塊分解，以此類推。為了節(jié)省存儲空間、降低算法復雜度，小波提升采用的是lazy小波，將輸入信號s(i)根據(jù)奇偶性分為2組，用偶數(shù)序列s(i-1)的預測值P(s(i-1))去預測(或者內插)奇數(shù)序列d(i-1)。先對行進行分裂、預測、更新和合并，再對列進行以上四個操作。經(jīng)過分解后，將背景圖像的小波系數(shù)與ROI掩膜結合，ROI部分留出空白，填充前景圖像三層小波提升后的系數(shù)。

再在變換域中選取一定的閾值，過濾一些小的系數(shù)，減少存儲空間。

針對ROI的特點，采用優(yōu)化截斷點的嵌入塊編碼算法(EBCOT)，掩膜圖像中已經(jīng)將圖像分解為各個感興趣塊，首先劃分子帶，然后對感興趣區(qū)域塊塊單獨進行編碼，產生壓縮碼流。而對于背景圖像，由于已經(jīng)生成模型，無需再另外編碼。

而恢復圖像則是只要將圖像經(jīng)過反更新，預測和合并三個過程即可實現(xiàn)。

基于小波提升的重構圖像算法簡單，易于實現(xiàn)，而且不需要掩膜的模板就能會恢復出原始圖像，效果較好。