基於顏色分類與聚類的圖像壓縮和解壓縮方法
2023-05-30 18:04:36
基於顏色分類與聚類的圖像壓縮和解壓縮方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於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，並為所述原始圖像建立標誌矩陣；對所述原始圖像進行顏色分類；判斷所述顏色分類的種類數是否多於預設的顏色種類數，若是，對所述顏色分類中多出的顏色種類進行聚類；根據所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素數據和標誌數據；採用無損壓縮算法對所述標誌數據進行壓縮，採用有損算法對所述像素數據進行壓縮；將各壓縮數據按照預設順序寫入文件，得到壓縮圖像。本發明對圖像的顏色信息進行分類和聚類，並將無損壓縮算法和有損壓縮算法相結合，實現了高質、高速和高壓縮比的圖像壓縮方法。
【專利說明】基於顏色分類與聚類的圖像壓縮和解壓縮方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像壓縮【技術領域】，具體涉及一種基於顏色分類和聚類的圖像壓縮和解壓縮方法。
【背景技術】
[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，也稱圖像編碼。圖像數據之所以能被壓縮，就是因為數據中存在著冗餘。圖像數據的冗餘主要表現為:圖像中相鄰像素間的相關性引起的空間冗餘；圖像序列中不同幀之間存在相關性引起的時間冗餘；不同彩色平面或頻譜帶的相關性引起的頻譜冗餘。數據壓縮的目的就是通過去除這些數據冗餘來減少表示數據所需的比特數。
[0003]現在主流的圖像壓縮方法主要包括JPEG (Joint Photographic Experts Group,聯合圖像專家小組)法和JPEG2000法。JPEG是由國際標準組織和國際電話電報諮詢委員會為靜態圖像所建立的第一個國際數字圖像壓縮標準，也是至今一直在使用的、應用最廣的圖像壓縮標準。JPEG法用有損壓縮方式去除冗餘的圖像數據，在獲得極高的壓縮率的同時能展現十分豐富生動的圖像，換句話說，就是可以用最少的磁碟空間得到較好的圖像品質，其壓縮比可以達到其他傳統壓縮算法無法比擬的程度。JPEG2000是基於小波變換的圖像壓縮標準，其重要特徵在於能實現漸進傳輸，即先傳輸圖像的輪廓，然後逐步傳輸數據，不斷提高圖像質量，讓圖像由朦朧到清晰顯示。此外，JPEG2000還支持所謂的「感興趣區域」特性，可以任意指定影像上感興趣區域的壓縮質量，還可以選擇指定的部分先解壓縮。JPEG2000和JPEG相比優勢明顯，且向下兼容，因此被認為是未來取代JPEG的下一代圖像壓縮標準。
[0004]但是，由於一般情況下圖像信號是高度非平穩的，很難用高斯過程來描述，並且圖像中存在一些突變結構，而JPEG算法對圖像進行分塊處理，在高壓縮比時就會產生嚴重的馬賽克失真，即方塊效應。JPEG2000算法複雜，針對大尺寸的圖像時，壓縮速度慢，在中、低度壓縮比下，JPEG2000的優勢不明顯，另外，JPEG2000存在模糊失真，主要是由於在編碼過程中高頻分量會產生一定程度的衰減所導致的。JPEG和JPEG2000壓縮算法適用於多種圖像，包括灰度圖像和彩色圖像，具有通用性，因而其代價是算法複雜和犧牲一定的速度。當採用高壓縮比對大量的圖像進行壓縮時，上述兩種算法各自存在壓縮質量差和速度慢的不足。
【發明內容】
[0005]本發明的目的在於提出一種基於顏色分類與聚類的圖像壓縮和解壓縮方法，解決對大量圖像進行壓縮時，壓縮質量差和壓縮速度慢的問題。
[0006]本發明公開了一種基於顏色分類與聚類的圖像壓縮方法，包括:
[0007]S1、獲取原始圖像，並為所述原始圖像建立標誌矩陣；
[0008]S2、對所述原始圖像進行顏色分類；[0009]S3、判斷所述顏色分類的種類數是否多於預設的顏色種類數，若是，執行步驟S4，否則直接執行步驟S5 ；
[0010]S4、對所述顏色分類中多出的顏色種類進行聚類；
[0011]S5、根據所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素數據和標誌數據；
[0012]S6、採用無損壓縮算法對所述標誌數據進行壓縮，採用有損算法對所述像素數據進行壓縮；
[0013]S7、將各壓縮數據按照預設順序寫入文件，得到壓縮圖像。
[0014]進一步地，所述標誌矩陣與所述原始圖像的像素矩陣大小相同，且所述標誌矩陣的初值設為O。
[0015]進一步地，所述對原始圖像進行顏色分類包括:
[0016]S21、將所述標誌矩陣的第一個元素設為1，獲取所述原始圖像第一個像素的像素數據；
[0017]S22、以所述第一個像素的像素數據為基準，依次計算所述原始圖像剩餘像素的保真度值，若所述保真度值大於設定閾值，將所述標誌矩陣中相應位置的元素設為I ;
[0018]S23、將所述標誌矩陣中第一個0元素設為k，並獲取所述原始圖像中相應位置像素點的像素數據作為基準，依次計算所有0元素對應像素點的保真度值，若所述保真度值大於設定閾值，將所述標誌矩陣中相應位置的元素設為k ；
[0019]S24、重複步驟S23，直至所述標誌矩陣中不再包含0元素，其中k是大於I小於等於P的正整數，P為所述顏色分類的種類數；
[0020]S25、計算所述標誌矩陣中每種顏色分類的元素數量，按照所述元素數量由多到少的順序對所述k值進行升序排列和重置，使得元素數量最多的顏色分類的k值為1，元素數量最少的顏色分類的k值為p。
[0021]進一步地，所述對所述顏色分類中多出的顏色種類進行聚類包括:
[0022]S41、以所述標誌矩陣中k值大於預設顏色種類數的元素為中心，統計其鄰域內k值小於等於預設顏色種類數的各類顏色的數量，將數量最多的顏色種類的k值作為所述標誌矩陣中k值大於預設顏色種類數的元素值；
[0023]S42、對所述標誌矩陣中k值大於預設顏色種類數的元素重複步驟SI，直至所述標誌矩陣中不再包含k值大於預設顏色種類數的元素；
[0024]S43、計算所述標誌矩陣中每種顏色分類的元素數量，按照所述元素數量由多到少的順序對所述k值進行升序排列和重置，使得元素數量最多的顏色分類的k值為1，使得元素數量最少的顏色分類的k值為預設的顏色種類數。
[0025]進一步地，所述鄰域是不小於5X5的矩陣，且所述鄰域內必須包含k值小於預設顏色種類數的元素。
[0026]進一步地，所述根據所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素數據和標誌數據的方法是二叉樹法，包括:
[0027]S51、按照先行後列的順序，提取所述標誌矩陣中k值為I的元素所對應的所述原始圖像的像素組成一維像素數組A1，所述原始圖像的其餘像素組成一維像素數組A11;
[0028]S52、按照先行後列的順序，提取所述標誌矩陣中k值非I的元素組成一維標誌數組fn，將所述標誌矩陣中k值非I的元素置為0，並將所述標誌矩陣按照先行後列的順序排列成一維標誌數組，其中所述一維標誌數組的值為O或I ;
[0029]S53、依次提取所述一維標誌數組fn中k值為2的元素所對應的所述一維像素數組A11的像素組成一維像素數組A2，所述一維像素數組A11的其餘像素組成一維像素數組
A ?
n22 ,
[0030]S54、依次提取所述一維標誌數組fn中k值非2的元素組成一維標誌數組f22，將所述一維標誌數組fn中k值非2的元素置為0,將k值為2的元素置為I，組成一維標誌數組f2，其中所述一維標誌數組f2的值為0或I ;
[0031]S55、重複步驟S53和S54，直至所有顏色分類的像素數據和標誌數據分別完成拆分，其中各標誌數組的值為0或I。
[0032]進一步地，所述採用有損算法對所述像素數據進行壓縮包括:
[0033]S61、將所述像素數據中所有像素的所有分量分別進行直流電平位移；
[0034]S62、當所述原始圖像為彩色圖像時，將所述像素數據中所有像素由RGB色彩空間轉換到YUV色彩空間；
[0035]S63、對像素數據中每個數組分別按照各個分量進行一維小波變換；
[0036]S64、對變換後的各分量分別進行編碼處理。
[0037]進一步地，所述當所述掃描圖像為彩色圖像時，將所述像素數據中所有像素由RGB色彩空間轉換到YUV色彩空間之後還`包括:對所述像素數據中各像素的Y、U和V分量分別進行重採樣，重採樣比例為4:1或4:2。
[0038]進一步地，所述將所述像素數據中所有像素的所有分量分別進行直流電平位移具體為:將所述像素數據中所有像素的各分量分別減去預設值，其中所述預設值優選為128。
[0039]進一步地，所述對變換後的各分量分別進行編碼處理採用的是差分脈衝編碼方式。
[0040]本發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、對壓縮後的標誌數組和圖像數據進行編碼解壓；
[0043]S3、根據解壓後的標誌數據，合併解壓後的圖像數據；
[0044]S4、將所述解壓後的圖像數據寫入文件，得到解壓的圖像。
[0045]進一步地，所述對壓縮後的圖像數據進行編碼解壓包括:
[0046]S21、對所述壓縮後的圖像數據的每一類數組的數據進行差分脈衝反編碼；
[0047]S22、將差分脈衝反編碼後的數據分別補零，並進行一維小波逆變換；
[0048]S23、當所述壓縮圖像為彩色圖像時，將所述像素數據中所有像素由YUV色彩空間轉換到RGB色彩空間；
[0049]S24、將所有像素分別進行直流電平位移，得到新的分量。
[0050]進一步地，所述當所述壓縮圖像為彩色圖像時，將所述像素數據中所有像素由YUV色彩空間轉換到RGB色彩空間之前還包括；對變換後的每一類數組中的分量分別按照1:4或1:2的比例進行還原，使其數據量增加到之前的4倍或2倍。
[0051]本發明對圖像的顏色信息進行分類並聚類，使顏色種類滿足設定值，因此每一類像素具有極強的相似性，因而可以在減少圖像信息損失的同時，實現高壓縮比。本發明還對顏色數據和標誌數據進行了拆分，降低數據維數，減少計算量，實現壓縮速度的提高，達到快速壓縮的目的。另外，本發明充分發揮無損壓縮算法和有損壓縮算法的優勢並將其有機結合，達到最大效能，從而實現聞質、聞速和聞壓縮比。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0052]圖1是本發明第一實施例的圖像壓縮方法流程圖。
[0053]圖2是本發明第二實施例對彩色圖像進行壓縮的方法流程圖。
[0054]圖3是本發明第二和第四實施例的像素數據和標誌數據的按類拆分示意圖。
[0055]圖4是本發明第三實施例對彩色圖像進行解壓縮的方法流程圖。
[0056]圖5是本發明第三和第五實施例對像素數據多次合併的示意圖。
[0057]圖6是本發明第二和第三實施例的壓縮解壓縮方法整體示意圖。
[0058]圖7是本發明第四實施例對灰度圖像進行壓縮的方法流程圖。
[0059]圖8是本發明第五實施例對灰度圖像進行解壓縮的方法流程圖。
【具體實施方式】
[0060]下面結合附圖和實施例對本發明作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用於解釋本發明，而非對本發明的限定。另外還需要說明的是，為了便於描述，附圖中僅示出了與本發明相關的部分而非全部。
[0061]第一實施例
[0062]圖1是本發明第一實施例的方法流程圖。如圖1所示，本發明實施例基於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，並為所述原始圖像建立標誌矩陣。
[0064]所述獲取原始圖像，對於彩色圖像來說，就是獲取每個像素點的R、G、B值；對於灰度圖像來說，就是獲取其灰度值。
[0065]步驟12、對所述原始圖像進行顏色分類，將顏色相近的像素點歸為一個顏色種類。
[0066]步驟13、判斷所述顏色分類的種類數是否多於預設的顏色種類數，若是，執行步驟14，否則直接執行步驟15。
[0067]所述預設的顏色種類數，彩色圖像一般設置為8至10中的任一整數值，灰度圖像一般設置為3或4。
[0068]步驟14、對所述顏色分類中多出的顏色種類進行聚類。
[0069]如果所述顏色分類的種類數比預設的顏色種類數多，就要通過聚類算法對多出的顏色種類進行合併，以保證所述顏色分類的種類數不多餘預設的顏色種類數。
[0070]步驟15、根據所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素數據和標誌數據，通過拆分使得所述像素數據和標誌數據都由二維矩陣變為多個長度不一的一維數組。
[0071]步驟16、採用無損壓縮算法對所述標誌數據進行壓縮，採用有損算法對所述像素數據進行壓縮。
[0072]步驟17、將各壓縮數據按照預設順序寫入文件，得到壓縮圖像。
[0073]將原圖像的長度、寬度、色彩位數、壓縮後的標誌數組的長度及數據、每類像素數組的原始長度、壓縮後的各個像素分量數據依次寫入文件，得到壓縮圖像。
[0074]本實施例對圖像的顏色信息進行分類並聚類，使顏色種類滿足設定值，在減少圖像信息損失的同時，實現高壓縮比。本實施例還對顏色數據和標誌數據進行了拆分，降低數據維數，減少計算量，實現壓縮速度的提高，達到快速壓縮的目的。另外，本發明充分發揮無損壓縮算法和有損壓縮算法的優勢並將其有機結合，達到最大效能，從而實現高質、高速和高壓縮比。
[0075]實施例二
[0076]圖2是本發明第二實施例對彩色圖像進行壓縮的方法流程圖。如圖2所示，本實施例對彩色圖像進行壓縮的方法包括:
[0077]步驟21、獲取原始圖像，並為所述原始圖像建立標誌矩陣。
[0078]所述原始圖像為彩色圖像，此時獲取的是每個像素點的R、G、B值，同時還得到了所述原始圖像的尺寸、顏色位數等信息。
[0079]所述標誌矩陣與所述原始圖像的像素矩陣大小相同，且所述標誌矩陣的初值設為
【權利要求】
1.一種基於顏色分類與聚類的圖像壓縮方法，其特徵在於，所述方法包括: 51、獲取原始圖像，並為所述原始圖像建立標誌矩陣； 52、對所述原始圖像進行顏色分類； 53、判斷所述顏色分類的種類數是否多於預設的顏色種類數，若是，執行步驟S4，否則直接執行步驟S5 ； 54、對所述顏色分類中多出的顏色種類進行聚類； 55、根據所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素數據和標誌數據； 56、採用無損壓縮算法對所述標誌數據進行壓縮，採用有損算法對所述像素數據進行壓縮； 57、將各壓縮數據按照預設順序寫入文件，得到壓縮圖像。
2.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特徵在於，所述標誌矩陣與所述原始圖像的像素矩陣大小相同，且所述標誌矩陣的初值設為O。
3.如權利要求2所述的圖像壓縮方法，其特徵在於，所述對原始圖像進行顏色分類包括: 521、將所述標誌矩陣的第一個元素設為1，獲取所述原始圖像第一個像素的像素數據； 522、以所述第一個像素的像素數據為基準，依次計算所述原始圖像剩餘像素的保真度值，若所述保真度值大於設定閾值，將所述標誌矩陣中相應位置的元素設為I ; 523、將所述標誌矩陣中第一個O元素設為k，並獲取所述原始圖像中相應位置像素點的像素數據作為基準，依次計算所有O元素對應像素點的保真度值，若所述保真度值大於設定閾值，將所述標誌矩陣中相應位置的元素設為k ； 524、重複步驟S23，直至所述標誌矩陣中不再包含O元素，其中k是大於I小於等於p的正整數，P為所述顏色分類的種類數； 525、計算所述標誌矩陣中每種顏色分類的元素數量，按照所述元素數量由多到少的順序對所述k值進行升序排列和重置，使得元素數量最多的顏色分類的k值為1，元素數量最少的顏色分類的k值為p。
4.如權利要求3所述的圖像壓縮方法，其特徵在於，所述對所述顏色分類中多出的顏色種類進行聚類包括: 541、以所述標誌矩陣中k值大於預設顏色種類數的元素為中心，統計其鄰域內k值小於等於預設顏色種類數的各類顏色的數量，將數量最多的顏色種類的k值作為所述標誌矩陣中k值大於預設顏色種類數的元素值； 542、對所述標誌矩陣中k值大於預設顏色種類數的元素重複步驟SI，直至所述標誌矩陣中不再包含k值大於預設顏色種類數的元素； 543、計算所述標誌矩陣中每種顏色分類的元素數量，按照所述元素數量由多到少的順序對所述k值進行升序排列和重置，使得元素數量最多的顏色分類的k值為1，使得元素數量最少的顏色分類的k值為預設的顏色種類數。
5.如權利要求4所述的圖像壓縮方法，其特徵在於，所述鄰域是不小於5X5的矩陣，且所述鄰域內必須包含k值小於預設顏色種類數的元素。
6.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特徵在於，所述根據所述顏色分類的類別，拆分所述原始圖像的像素數據和標誌數據的方法是二叉樹法，包括: S51、按照先行後列的順序，提取所述標誌矩陣中k值為I的元素所對應的所述原始圖像的像素組成一維像素數組A1，所述原始圖像的其餘像素組成一維像素數組A11 ； S52、按照先行後列的順序，提取所述標誌矩陣中k值非I的元素組成一維標誌數組fn，將所述標誌矩陣中k值非I的元素置為O，並將所述標誌矩陣按照先行後列的順序排列成一維標誌數組，其中所述一維標誌數組的值為O或I ; S53、依次提取所述一維標誌數組fn中k值為2的元素所對應的所述一維像素數組A11的像素組成一維像素數組A2，所述一維像素數組A11的其餘像素組成一維像素數組A22 ； S54、依次提取所述一維標誌數組fn中k值非2的元素組成一維標誌數組f22,將所述一維標誌數組fn中k值非2的元素置為0,將k值為2的元素置為I，組成一維標誌數組f2，其中所述一維標誌數組f2的值為0或I ; S55、重複步驟S53和S54，直至所有顏色分類的像素數據和標誌數據分別完成拆分，其中各標誌數組的值為0或I。
7.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特徵在於，所述採用有損算法對所述像素數據進行壓縮包括: S61、將所述像素數據中所有像素的所有分量分別進行直流電平位移； S62、當所述原始圖像為彩色圖像時，將所述像素數據中所有像素由RGB色彩空間轉換到YUV色彩空間； S63、對像素數據中每個數組分別按照各個分量進行一維小波變換； S64、對變換後的各分量分別進行編碼處理。
8.如權利要求7所述的圖像壓縮方法，其特徵在於，所述當所述掃描圖像為彩色圖像時，將所述像素數據中所有像素由RGB色彩空間轉換到YUV色彩空間之後還包括:對所述像素數據中各像素的Y、U和V分量分別進行重採樣，重採樣比例為4:1或4:2。
9.如權利要求7所述的圖像壓縮方法，其特徵在於，所述將所述像素數據中所有像素的所有分量分別進行直流電平位移具體為:將所述像素數據中所有像素的各分量分別減去預設值，其中所述預設值優選為128。
10.如權利要求7所述的圖像壓縮方法，其特徵在於，所述對變換後的各分量分別進行編碼處理採用的是差分脈衝編碼方式。
11.一種圖像解壓縮方法，其特徵在於，所述方法包括: S1、獲取壓縮圖像； S2、對壓縮後的標誌數組和圖像數據進行編碼解壓； S3、根據解壓後的標誌數據，合併解壓後的圖像數據； S4、將所述解壓後的圖像數據寫入文件，得到解壓的圖像。
12.如權利要求11所述的圖像解壓縮方法，其特徵在於，所述對壓縮後的圖像數據進行編碼解壓包括: S21、對所述壓縮後的圖像數據的每一類數組的數據進行差分脈衝反編碼； S22、將差分脈衝反編碼後的數據分別補零，並進行一維小波逆變換； S23、當所述壓縮圖像為彩色圖像時，將所述像素數據中所有像素由YUV色彩空間轉換到RGB色彩空間；S24、將所有像素分別進行直流電平位移，得到新的分量。
13.如權利要求12所述的圖像 解壓縮方法，其特徵在於，所述當所述壓縮圖像為彩色圖像時，將所述像素數據中所有像素由YUV色彩空間轉換到RGB色彩空間之前還包括；對變換後的每一類數組中的分量分別按照1:4或1:2的比例進行還原，使其數據量增加到之前的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 優先權日:2013年7月2日
【發明者】張修寶, 高昊江 申請人:北京京北方信息技術有限公司