[发明专利]基于JPEG压缩原理的票据类图像压缩方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于JPEG压缩原理的票据类图像压缩方法。

背景技术

随着经济的高速发展，票据类图像在金融、统计等领域应用越来越广泛，每天都有大量的这类数字图像产生，这类图像的如果不经过大量的压缩，将会消耗巨大的储存器。人们提出了许多压缩算法，如小波压缩，jpg压缩、分形压缩等。

但是这些压缩方法都是针对一般图像的，没有专门的压缩方法来压缩单据类图像。这类图像数据庞大而且重要，要求我们在保证一定质量的基础上，大幅度的提高压缩比。

图像压缩可以划分为有损压缩和无损压缩。有损压缩把图像变换到变换域，再经过量化，减少非零个数，从而达到压缩图像目的。这种压缩方式的特点是压缩是有损的，图像质量比原来略差，但是压缩比非常高，它是以保存图像主要部分，去除次要部分为代价的。无损压缩一般是通过像素重排等方法，增大图像冗余，再通过编码较大程度去除冗余从而达到图像压缩的目的。无损压缩的特点是压缩后图像质量比较好，缺点是压缩比比较低。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种基于JPEG压缩原理的票据类图像压缩方法。

本发明方法包括以下步骤：

1）票据图像预处理步骤：

(1)色彩空间转换；将票据图像从RGB通道转化为YCbCr通道。

(2)图像分块；将上述每个通道进行8*8的像素值分块。

(3)计算3个通道里每个8*8块的方差。

(4)对于方差小于某个阈值的块，所有像素值变为该块的均值。

2）票据类图像JPEG压缩步骤：

(1)将预处理结果图像的Y通道进行DCT变换后，利用经优化的亮度量化表进行量化。

(2)将预处理结果结果图像的Cb通道和Cr通道进行DCT变换后，利用标准色度量化表进行量化。

(3)将上述得到的量化数据根据熵编码表进行熵编码，即可得到压缩图像数据。

本发明从JPEG标准压缩过程出发，根据票据类图像特点，通过图像重排等方法的探索与研究，找到了一种根据图像块的方差，均值化图像块的预处理方法；并采用经过优化的适合票据类图像的量化表进行JPEG方法压缩图像。图像预处理和新量化表结合起来，形成了一种适合票据类图像压缩的JPEG压缩方法，使保证一定图像质量的情况下，压缩比更高。

具体实施方式

在基于JPEG压缩的票据类图像压缩技术中，我们根据扫描得到的电子票据图像的特点，将票据图像先进行增大冗余性的预处理，然后再用新提出的量化表进行JPEG压缩操作。票据图像压缩的方法主要有两大步骤：

1．图像预处理。具体步骤如下：

1）对原始票据图像I首先进行色彩空间转换，从RGB通道转换到YCbCr通道，分别为Y，Cb，Cr，公式如下：

Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

Cb = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128

Cr = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128

2）对Y，Cb，Cr三个矩阵都进行分块，每个8*8块为一块，若不足8*8，算作一块。

3）计算Y，Cb，Cr三个矩阵每个块像素值的方差。

4）若某个块的方差小于30，计算该块的平均值，则该块的像素值都变为它的块的平均值。

经过上述预处理过程的票据图像，Y变成了Y1，Cb变成了Cb1，Cr变成了Cr1。

2．票据图像JPEG 压缩。具体步骤如下：

1）将上述的Y1，Cb1和Cr1分别进行快速DCT变换，得到DCT频率系数（包括亮度DCT系数Y2和色度DCT频率系数C2）。DCT变换全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)。

2）量化。JPEG压缩量化表有一套标准量化表，但是针对一般图像，并没有专门时候票据图像特点进行过优化。本发明通过探索量化表选取规律和大量实验，提出适合票据图像的亮度量化表，如表1所示。用得到的亮度DCT频率系数Y2除以我们提出的优化亮度量化表，并且取整后，即可以得到压缩后的亮度DCT系数的量化数据Y3。用得到的色度DCT系数C2除以标准色度量化表并且取整后，即可以得到量化数据C3。

3）后续步骤按照JPEG标准压缩方法中的哈夫曼编码方法进行压缩。

表1

263548627690104118  3548627690104118132  48627690104118132146  627690104118132146160  7690104118132165160150  90104118132146160174188  104118132146160217216202118132146160174188202202