[发明专利]云桌面图像分类与编码方法

说明书

技术领域

本发明属于云桌面图像技术领域，特别涉及一种云桌面图像分类与编码方法。

背景技术

云桌面技术是指当前服务器主机的桌面内容通过虚拟方式提供给远程客户端。用户远程访问服务器，跟操作自己的计算机一样。通过在服务器屏幕拷贝，用户可以获取云桌面图像序列；图像经过压缩后，通过网络传输到云终端；终端解码可以得到云桌面图像内容。用户通过云终端操控使用云桌面，云桌面和云终端需要通过远程传输协议实现两者的交互。在云桌面系统中，终端如何高效、快速展现云端桌面，极大的依赖于桌面图像的传输。桌面图像数据量十分巨大，必须经过压缩后才可以在网络上传输。

桌面图像不同一般自然图像，有着自己的特点。自然图像灰度和颜色的变化一般是连续的，而桌面图像组成成分复杂，包含了文本和图形信息，往往像素值的变化是不连续的。桌面图像编码也有特别的要求，就是不能损失文本和图形的边缘信息。一般的图像和视频压缩标准是基于自然图像在空间域和时间域有很强的相关性来编码的，而这一点桌面图像并不满足。一般的压缩方法也没有考虑桌面图像对文本和图形清晰度有特别地要求，因而不能保证其清晰度，更严重的时候会影响文字语义。

因此，云桌面图像技术领域急需一种保证高清晰度、减少压缩比特数的云桌面图像分类与编码方法。

发明内容

本发明提供了一种云桌面图像分类及其编码方法，技术方案如下：

云桌面图像分类与编码方法，其特征在于，包括：将云桌面图像分为图形块、似图形块、混合块和自然图像块；具体方法为：

将云桌面图像分成N×N块，输入RGB图像，统计块内颜色个数，若颜色个数小于第一阈值，为图形块。

如上所述的云桌面图像分类与编码方法，其中，还包括：

若颜色个数大于等于第一阈值，则执行步骤2：将块内像素值分类，计算块聚类误差和每个像素点的梯度模值，块聚类误差为块内所有像素到其属类中心点的距离之和，梯度模值为像素值与块内其3x3邻域像素值的最大距离，判断是否聚类误差小于第二阈值且块内所有像素的梯度模值不落入第三阈值范围，若是，则为似图形块。

如上所述的云桌面图像分类与编码方法，其中，还包括：

若该步骤2的判断结果为否，则执行步骤3：进行颜色行和列统计，判断是否存在一行或者一列像素值相同且可以被颜色库索引，若是，为混合块；若否，则为自然图像块。

如上所述的云桌面图像分类与编码方法，其中，还包含：

对该图形块采取动态颜色表编码方法：

首先，对于当前块中的每个像素值，记录其在颜色表的索引值，并对索引值块进行编码；

然后，进行颜色表更新，用最新使用的颜色替代最久没有使用的颜色，利用相邻颜色表的空间相关性对其进行编码；

最后，压缩码流输出。

如上所述的云桌面图像分类与编码方法，其中，还包含：对似图形块采取动态颜色表和传统相结合的编码方法，具体为：

将似图形块分解成聚类中心值块和聚类误差块；

对聚类中心值组成的块，采用动态颜色表编码方法；

对聚类误差组成的块，则采用传统编码方法；

最后压缩码流输出。

如上所述的云桌面图像分类与编码方法，其中，还包含：对混合块采取如下编码方法：

如果满足图形条件的行数大于等于列数，则对满足图形条件的行采取图形块编码方法；

如果满足图形条件的行数小于列数，则对满足图形条件的列采取图形块编码方法；

对剩下的自然图像部分，先进行像素值填充，然后采取自然图像块编码方法；

最后压缩码流输出。

如上所述的云桌面图像分类与编码方法，其中，该自然图像块编码方法为：输入图像块，然后将其颜色值从RGB颜色空间转到YUV空间，分成亮度Y分量和彩色UV分量，并对亮度Y分量进行快速帧内预测，得到预测方向，UV分量采用与Y分量一样的预测方向，最后亮度Y分量同彩色UV分量一起采用预测残差编码方法，压缩码流输出。

本发明优点：一种云桌面图像分类及其编码方法，对图像中重要和人眼比较敏感的信息采取无损或者接近无损压缩，而对不敏感的连续变化的信息采取有损压缩。使用该种云桌面图像分类及其编码方法既不损失图像的重要信息，又能保证图像高清晰度、减少压缩比特数。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；

图1是本发明的云桌面图像分类流程图。

图2是本发明的图形块编码方法流程图。