[发明专利]基于块分类的混合图像压缩方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种对混合图像的压缩方法，具体地说是涉及一种基于块分类的混合图像压缩方法。

背景技术

在现实生活中，包含有文本/图形和自然图像的混合图像很常见，如计算机桌面图像和扫描图像。由于这类图像包含有具有锐利边缘的文本/图形，对其如果采用常用的基于DCT变换的有损压缩方式会使得文本/图形的边缘模糊，影响视觉效果。这是因为人眼对图像边缘区域的失真很敏感造成的。而如果对其采用单纯的无损压缩方式则又降低了压缩效率。因此，有很多学者对混合图像压缩问题进行了研究，也提出了一些有效的解决方式。

目前对混合图像的压缩方法主要分为基于层和基于块两类。基于层的算法根据三层MRC(mixed raster content)图像模型，将混合图像分解为前景层、遮罩层和背景层，再分别编码。具体可参考ITU-T的建议标准“ITU-TRecommendation T.44，Mixed Raster Content(MRC)”，ITU-T Study Group 16，2005.商用软件DjVu、Digipaper、LuraDocument都是属于这类方法。这种基于分层的方法精确度较高，但运算速度慢，限制了其在实时性要求较强的应用。

基于块的算法则是将图像分成不重叠的大小相同的块，并基于块的特征进行分类编码。AT&T的VNC(virtual network computing)采用了基于子矩形分类的无损压缩算法，但其应用于自然图像时，压缩效率过低。作为改进，Amir Said在“Compression of compound images and video for enabling rich media inembedded systems”，International Conference on Visual Communications and ImageProcessing，SPIE，2004，5308：69-82.中提出了一种混合的桌面图像压缩算法。将8×8的块分为文本/图形块和图像块，并分别采用JPEG-LS和动态的JPEG压缩。此算法对于纯文本或图像均有较好的压缩效果，但当两者混合在一起的时候，JPEG压缩在文本处引起了强烈的振铃效应。另一种分类更精细的混合压缩算法由Tony Lin在“Compound image compression for real-time computer screen imagetransmission”，IEEE Transactions on Image Processing，2005，14(8)：993-1005.中提出，其在图像块中进行了文本/图形元素的提取和分类编码，极大地提高了编码图像的质量。但是，该算法应用于边缘渐变的文本图像时，仍会产生较强的振铃效应，并且对于实时传输系统来说，编码速度较慢，处理的帧数较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种对含有文本/图形和自然图像的混合图像进行有效压缩的方法，解决现有的压缩算法对文本/图形和自然图像同一处理，造成文本/图形边缘模糊，视觉效果差的缺陷，提供一种快速的压缩方案。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案的步骤如下：

1)将原始图像进行相同大小的不重叠分块；

2)对每个块的色彩和纹理特征进行统计，将其分成三类：文本/图形块、自然图像块和混合块；

3)对不同类型的块，分别采用了不同的压缩编码方法。

所述的对每个块的色彩和纹理特征进行统计，是依据块内的颜色种类和块内各像素的梯度值的分布情况，将块分成文本/图形块、自然图像块和混合块，其步骤如下：

1)先根据块内的颜色种类N_color判断出文本/图形块：颜色种类N_color≤T_color的块为文本/图形块；颜色种类N_color＞T_color的块为自然图像块或混合块。其中，T_color是用于颜色种类判断的阈值；

2)参照块内的各像素梯度值G(x，y)来区分自然图像块和混合块。若所有的像素梯度值都满足G(x，y)≤T_gradient，判断为自然图像块；若存在着某像素梯度值G(x，y)＞T_gradient，则块内可能存在文本或图形像素，应判断为混合块。其中，T_gradient是用于梯度判断的阈值。

所述的对不同类型的块，分别采用了不同的压缩编码方法：