[发明专利]图像编码方法和图像编码装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像压缩技术，特别涉及一种图像编码方法和图像编码装置。

背景技术

遥感技术的发展使得遥感数据量急剧膨胀，给遥感数据的存储和传输带来不便，通常需要采取有效的编码技术对遥感数据量进行压缩。分形编码技术和小波编码技术是新一代编码技术，是目前静态图像编码研究的主要方向。分形编码理论是在上世纪70年代由Mandelbrot提出，经过不断的发展和演变，Fisher在90年代中期提出了分形编码中的一个新的图像划分方法，他把给定的域块和值块分成四个象限，分别按照象限的灰度等级平均值和方差的大小，把整个图像分成72类；分形编码具有高压缩比、解码速度快和分辨率无关性等优点。小波理论的发展经历了传统小波到第二代小波，1989年Mallat第一次把小波变换应用到图像压缩领域，基于小波变换的压缩方法经过十多年的发展已经达到了商用化的程度。

但是，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术的图像编码方法至少存在以下技术缺陷：首先，分形编码的最大缺陷即为耗时，编码时间长是制约分形编码应用的主要因素；其次，小波编码方法也存在不足，小波编码的图像压缩比率仍没有达到人们的期望值，而且，小波编码方法在解码图像处理图像边界时容易产生边界模糊，解码图像的质量不高。而目前的图像压缩编码，或者只采用分形编码，或者只采用小波编码，由此在一定程度上将会存在编码性速度慢、图像压缩比率低和解码图像质量较低等问题，不利于有效进行遥感图像的压缩。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像编码方法和图像编码装置，解决图像压缩中出现的编码性速度慢、图像压缩比率低或解码图像质量较低等问题，实现提高图像编码的综合性能，使得同时达到编码速度较快、压缩比率较高和解码图像质量较高。

为实现上述目的，本发明提供了一种图像编码方法，包括：

步骤1、设定图像中值块的尺度范围，所述尺度范围包括最小尺度和最大尺度；

步骤2、根据所述图像中值块的尺度范围将所述图像划分为多个域块；

步骤3、对所述域块进行k+1提升小波变换得到值块，并对所述提升小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换，对所述域块进行分类；

步骤4、对所述值块进行递归划分，直到所述值块的尺度小于所述最大尺度；

步骤5、对所述值块进行k级提升小波变换，得到4个低频系数，并根据所述4个低频系数计算所述值块的方向k₁，根据所述域块的4个低频系数计算所述域块的方向k₂，若所述值块的方向和域块的方向满足条件|(k₁-k₂)/(1+k₁k₂)|＜1，其中，1+k₁k₂≠0，则计算亮度因子和亮度偏移因子，以及所述亮度因子和亮度偏移因子的误差rms，判断所述误差是否满足rms≤5，若是，则继续执行步骤6；否则执行步骤7；

步骤6、将所述值块和所述域块的位置信息写入码流文件，并且写入所述域块至所述值块的变换信息、所述值块的亮度因子和亮度偏移因子以及所述值块的尺度信息，并在所述值块处理完毕时执行步骤8；

步骤7、将树结点信息写入码流文件，对所述值块进行四叉树划分，再对所述四叉树划分得到的值块返回步骤4进行执行；

步骤8、当所述图像中的所有值块都找到了对应的域块时，则向码流文 件写入结束信息。

本发明还提供了一种图像编码装置，包括：设定模块、划分模块、分类模块、递归模块、判断模块、记录模块、处理模块和结束模块；

所述设定模块，用于设定图像中值块的尺度范围，所述尺度范围包括最小尺度和最大尺度；

所述划分模块，用于根据所述图像中值块的尺度范围将所述图像划分为多个域块；

所述分类模块，用于对所述域块进行k+1提升小波变换得到值块，并对所述提升小波变换得到的4个低频系数组成的矩阵作同构变换，对所述域块进行分类；

所述递归模块，用于对所述值块进行递归划分，直到所述值块的尺度小于所述最大尺度；