一種基於雙重奇異值分解的視頻圖像壓縮方法
2023-05-15 00:39:26 2
一種基於雙重奇異值分解的視頻圖像壓縮方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於雙重奇異值分解的視頻圖像壓縮方法。設備包含一臺外部設備（如數位相機）及一臺測試儀器（如個人電腦）。外部設備（如數位相機）主要用於搜集我們需要壓縮的視頻圖像數據，測試儀器（如個人電腦）主要用於算法的驗證，即對外部設備（如數位相機）所採集的視頻圖像數據進行壓縮測試，從而驗證算法的高效性及可靠性。
【專利說明】一種基於雙重奇異值分解的視頻圖像壓縮方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及數字圖像處理【技術領域】，具體涉及一種基於雙重奇異值分解的視頻圖像壓縮方法。
[0002]背景
[0003]視頻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。視頻圖像數據之所以能被壓縮，就是因為原始視頻圖像數據中存在著大量的冗餘。而視頻圖像數據的冗餘有:空間冗餘，由於視頻圖像相鄰像素存在的相關性引起；時間冗餘，由視頻圖像序列中不同幀之間存在相關性引起；頻譜冗餘，由不同彩色平面或頻譜帶的相關性引起。
[0004]對視頻圖像進行壓縮處理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。由於圖像數據量的龐大，在存儲、傳輸、處理時非常困難，因此圖像數據的壓縮就顯得非常重要。
[0005]從上個世紀50年代開始，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，視頻圖像壓縮作為圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動範圍的不斷擴大，視頻圖像壓縮的應用領域也將隨之不斷擴大。
[0006]而視頻圖像通常需要處理信息量很大，例如一幅256X256低解析度黑白圖像，要求約64kbit的數據量；對高解析度彩色512X512圖像，則要求768kbit數據量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit?22.5Mbit數據量；因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。而且，視頻圖像處理佔用的頻帶較寬。與語言信息相比，佔用的頻帶要大幾個數量級；如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上，技術難度較大，成本亦高，這就對視頻圖像壓縮技術提出了更高的要求。並且，視頻圖像中各個像素是不獨立的，其相關性大；在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度；就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，其相關係數可達0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關性比幀內相關性一般說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。
[0007]傳統的視頻圖像壓縮方法，都是任意給出兩個初始像素矩陣，直接進行壓縮，而忽視了視頻圖像本身所包含的信息。因此，通常都要花費比較長的時間才能得到我們想要的壓縮信息。
【發明內容】
[0008]為對本發明有一全面了解，在下面提供了若干具體描述，對於熟悉本領域的人而言，在沒有這些描述的情況下同樣可以實現所提發明。另外，為了不對本發明的內容產生混淆，對一些知名的算法、程序並未具體討論。
[0009]本方法最主要的貢獻在我們所提出的雙重奇異值分解算法，因而在此處我們需要對這個算法進行詳細的描述。[0010]由於輸入的視頻圖像可以抽象的等同於矩陣，所以我們可以把對圖像數據的處理等同於對矩陣的處理。
[0011 ]雙重奇異值分解算法:
[0012]輸入:由人臉圖像所生成的非負矩陣n，正整數k，最大迭代數maxiter ;
[0013]輸出:非負矩陣iC"，V^ Rk/ο
[0014]I)判斷輸入矩陣A是否非負，如果是則繼續步驟2);否則，算法終止；
[0015]2)給定初始的 U=zeros (m，k)，V=zeros (k，η)；
[0016]3)對矩陣A作部分奇異值分解[W，S，H]=svds(A，k);
[0017]4)對U和V的第一列賦值:
[0018]U(:，I) =sqrt (S(I, l))*abs(W(:，I));
[0019]V (I,:) =sqrt (S (I, l))*abs(H(:，I)，)；
[0020]5) for i=2:k
[0021 ]ww=W (:，i) ; hh=H (:，i);
[0022]wwp=pos (ww) ;wwn=neg(ww);
[0023]hhp=pos (hh) ; hhn=neg (hh);
[0024]n_wwp=norm (wwp);
[0025]n_hhp=norm (hhp)
[0026]n_wwn=norm (wwn);
[0027]n_hhn=norm (hhn);
[0028]termp=n—wwp氺n—hhp;termn=n—wwn氺n—hhn;
[0029]if (termp>=termn)
[0030]U(:，i) =sqrt (S (i, i) ^termp) ^wwp/n_wwp;
[0031]V(i,:) =sqrt (S(i，i)*termp)*hhp』/n—hhp;
[0032]else
[0033]U(:，i) =sqrt (S (i, i) ^termn) ^wwn/n_wwn;
[0034]V (i,:) =sqrt (S(i, i) *termn) *hhn』/n—hhn;
[0035]end
[0036]end
[0037]6)將矩陣U和V中小於0的值賦值:
[0038]U (find (U〈0.0000000001)) =0;
[0039]V (find (V<0.0000000001)) =0;
[0040]7)設置:
[0041]indl=find (W==O);
[0042]ind2=find (H==O);
[0043]average=mean (A (:));
[0044]U (indl) =average;
[0045]V (ind2) =average;
[0046]8) for i=l:maxiter[0047]U=U.* (UtA)./ (UtUV+ ε ) ； V=V.* (AVt)./ (UVVt+ ε )；
[0048]end
[0049]從上述算法的描述可以看出，同傳統的視頻圖像壓縮方法相比較；基於雙重奇異值分解算法的視頻圖像壓縮方法增加了一個初始化的過程，通過這個步驟，使初始的壓縮矩陣包含了原來圖像的信息，這樣的話，在相同迭代步驟的情況下，我們的方法可以得到比傳統方法更好的效果。
[0050]本發明要解決的技術問題是提供一種基於雙重奇異值分解算法的視頻圖像壓縮方法，使其能夠儘可能的保持原始圖像的信息，並快速的對視頻圖像進行壓縮。
[0051]為了實現發明的目的，本發明採用的技術方案如下:
[0052]發明提供一種基於雙重奇異值分解的視頻圖像壓縮方法，包括:
[0053]採集視頻圖像數據，並將視頻圖像數據信息輸入處理器；將輸入的視頻圖像數據轉換為矩陣的形式存儲；
[0054]利用基於雙重奇異值分解算法分析和處理輸入的視頻圖像數據，從而對視頻圖像數據進行壓縮；
[0055]輸入將要測試的視頻圖像數據，轉換成矩陣形式，並將其進行壓縮處理；選擇適當的解壓方法，對壓縮的視頻圖像進行還原。
[0056]上述技術方案可以看出，本發明具有以下優點:
[0057]I)將具體的視頻圖像抽象化成矩陣處理，這樣我們就可以對數據很方便的處理；
[0058]2)將雙重奇異值分解算法應用於視頻圖像壓縮，同傳統的視頻圖像壓縮算法相比較，這個算法不僅能夠儘可能的保持原始圖像的信息，並快速的對視頻圖像進行壓縮。
[0059]3)算法簡單，穩定性好。
[0060]上述技術方案可以看出，本發明的方法將視頻圖像抽象成矩陣，並將雙重奇異值分解算法應用於其中，對生成的矩陣進行分解壓縮；由於雙重奇異值分解算法是可以保留原始矩陣，即原始視頻圖像的一些信息，所以同傳統的方法比較，這種方法可以更加的快捷，更加的有效。所以，我們將這個算法應用於視頻圖像壓縮當中，可以快速的對視頻圖像進行壓縮。
[0061]以上對本發明所提供的一種基於雙重奇異值分解的視頻圖像壓縮方法進行了詳細介紹，本文通過對雙重奇異值分解算法進行了詳細的描述，對本發明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用於幫助理解本發明的方法及其核心思想；同時，對於本領域的一般技術人員，依據本發明的思想，在【具體實施方式】及應用範圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發明的限制。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0062]附圖是基於雙重奇異值分解的視頻圖像壓縮方法及系統流程圖。
【具體實施方式】
[0063]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的步驟僅僅是本發明一部分，而不是全部操作過程。基於本發明中的實施步驟，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施，都屬於本發明保護的範圍。
[0064]實施步驟:
[0065]1、外部設備採集視頻圖像數據；
[0066]2、將採集的視頻圖像數據導入測試設備；
[0067]3、將輸入的數據全部轉換成矩陣的形式存儲；
[0068]4、將雙重奇異值分解算法應用於視頻圖像壓縮；
[0069]5、當需要用到原始的視頻圖像的時候，選擇適當的解壓方法，對壓縮的視頻圖像進行還原。
[0070]以上對本發明所提供的一種基於雙重奇異值分解算法視頻圖像壓縮方法的步驟進行了詳細介紹，本文通過對擴展的雙重奇異值分解算法進行了詳細的描述，對本發明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施步驟的說明只是用於幫助理解本發明的方法及其核心思想；同時，對於本領域的一般技術人員，依據本發明的思想，在【具體實施方式】及應用範圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發明的限制。
【權利要求】
1.通過行動裝置(如數位相機)採集視頻圖像數據信息；並將採集的信息導入測設的設備中(如個人電腦)；將獲取的視頻圖像經過一些簡單的去噪或者過濾處理；將基於雙重奇異值分解的圖像壓縮算法應用於視頻圖像壓縮中；在本發明中，我們還提供一個圖像還原算法，用於解壓被壓縮的視頻圖像。
2.聲明I方法中包括了一個用於採集視頻圖像的外部設備。
3.聲明I方法中所採集的數據必須導入到測試設備當中，此設備可以是個人電腦；也可以是別的設備，如伺服器等設備。
4.聲明I方法中所編寫的算法可以由matlab、C或者C++等編寫。
5.聲明I方法中所採集的視頻圖像在測試設備中會以矩陣的形式存儲。
6.在聲明I方法中，我們將基於雙重奇異值分解的視頻圖像處理方法應用於視頻圖像壓縮當中，其特徵在於:利用擴展的雙重奇異值分解算法分析和處理輸入的數據，可以快速的對原始的視頻圖像進行壓縮。
7.在聲明I方法中，我們將提供一種圖像還原算法，用於對壓縮的視頻圖像進行解壓。
【文檔編號】H04N19/85GK103873879SQ201410101782
【公開日】2014年6月18日 申請日期:2014年3月18日 優先權日:2014年3月18日
【發明者】羅笑南, 王炫盛, 楊艾琳 申請人:中山大學深圳研究院