[发明专利]一种图像压缩方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，本发明涉及一种图像压缩方法和装置。

背景技术

对图像信息(数据)执行人为压缩的过程称为图像压缩。图像压缩是一种以尽可能少的比特数表示图像或图像中所包含信息的技术。压缩方案可以保持原信息，即能够从压缩图像中没有误差地重建原图像。压缩方案也可以非信息保持，即允许与原图像有某种合理程度的失真。目前，常用的压缩方法有：图像变换、预测压缩技术、自适应压缩技术、彩色影像压缩、二值影像压缩、游程编码、“高频分量”和“低频分量”法等，这些方法的目的都是压缩数据。

首先，图像压缩是为了减少存储容量以利信息的保存。一般而言，单位数据的体积越小，同一数据库存储的图像信息也就越多。其次，图像压缩有利于数据传输。由于数据压缩是一种“去伪存真，去粗取精”的筛选，又由于可以用“代码”表示一组数据，所以压缩后的数据非常“精干”，这样就可以极大地减少必须传输的数据量，以满足人眼和机器分析的要求。第三，图像压缩便于特征提取，以利计算机模式识别。如用计算机对图像中不同类型的农作物进行分类时，使用图像压缩方法，只要考虑区分植物与非植物的特征以及区分植物类型特征即可，从而减少了数据量又满足了实际需要。

通常情况下，图片文件或图像数据可以分为计算机图像和自然风景图像两大种类。只包含简单点线面、简单图形的图像称为计算机图像，计算机图像具有颜色数少，且颜色值有某些方向性相同的特征。拍摄的自然风景或人物等称为自然风景图像，自然风景图像具有颜色数多，且颜色值变化频率快等特征。

图1为典型的计算机图像示意图。由图1可示意性地看出，计算机图像的颜色数较少。图2为典型的自然风景图像示意图。由图2可示意性地看出，自然风景图像的颜色数较多。

对于计算机图像，选用无损压缩算法能达到最佳压缩比和还原效果。对于自然风景图像，采用有损压缩算法能达到最大压缩比和可接受效果。Deflate是现有公开的典型无损压缩算法之一，离散余弦变化(DCT)是现有公开的典型有损图像压缩算法之一。

在现有技术中，当压缩图像时，首先对图像采用压缩为JPEG图像格式的压缩算法(DCT)，压缩完成后再计算压缩后图像大小和压缩前图像大小的压缩比，如果压缩比在一定倍数以上(比如按经验值一般在25倍以上)则认为该图像是自然风景图像，适合采用压缩为JPEG的有损压缩算法，否则认为该图像为计算机图像，适合使用Deflate等无损压缩算法进行压缩。

然而，这种方案的缺点是：在这种技术中，在压缩图像的时候，对于计算机图像需要压缩两次，第一次使用DCT算法进行压缩以得到压缩比倍数，当判定为计算机图像，还需要采用Deflate等无损压缩算法进行压缩，因此图像压缩处理效率低，同时还会极大地浪费计算机运算能力。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的是提出一种图像压缩方法，以提高图像压缩的处理效率。

本发明的另一目的是提出一种图像压缩装置，以提高图像压缩的处理效率。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种图像压缩方法，该方法包括：

将图像的对角线均分为N等分，其中N为大于等于2的正整数，然后分别从每一等分的对角线中选取统计点，使得选取的统计点至少为两个，判断所选取的统计点的颜色数之和是否大于预先设置的颜色数阀值，如果大于，采用有损压缩算法对该图像进行压缩；如果不大于，采用无损压缩算法对该图像进行压缩。

所述预先设定的颜色数阀值为16、32、64、128、或256。

所述无损压缩算法为：Deflate压缩算法、ABO布落格压缩算法、LZW压缩算法、ZIP压缩算法、RAR压缩算法、或算术编码压缩算法。

所述有损压缩算法为：离散余弦变化DCT压缩算法。

一种图像压缩装置，该装置包括：统计点选择模块、图像类型判别模块和图像压缩模块，其中：

统计点选择模块，用于将图像的对角线均分为N等分，其中N为大于等于2的正整数，然后分别从每一等分的对角线中选取至少统计点，使得选取的统计点至少为两个；

图像类型判别模块，用于判断所选取的统计点的颜色数之和是否大于预先设定的颜色数阀值；

图像压缩模块，用于当图像类型判别模块判定所选取的统计点的颜色数之和大于预先设定的颜色数阀值时，采用有损压缩算法对该图像进行压缩；并用于当图像类型判别模块判定所选取的统计点的颜色数之和不大于预先设定的颜色数阀值时，采用无损压缩算法对该图像进行压缩。