[发明专利]一种Bayer图像压缩方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种Bayer图像压缩方法。

背景技术

无线内窥镜系统是用于在生物体腔内采集图像的重要系统，它的出现不仅给胃肠道的检查带来了极大方便，同时还消除了接受检查的患者的痛苦，并且可以检查常规内窥镜检查的无法检查的盲区小肠部位。

在无线内窥镜系统中，图像压缩技术可以有效地提高系统的性能瓶颈，例如，提高图像采集的帧率以及降低体内系统的功耗等等。现有的应用于图像压缩的技术主要包括以下两类：一是无损/准无损图像压缩，该类图像压缩方法能够提供较高的还原图像质量，但其压缩比较低；二是基于分块变换、量化以及熵编码的有损图像压缩方法，该类图像压缩方法可提供较高的图像压缩比，虽然一定程度上提高了图像压缩比，但是提高了体内系统的运算复杂度，与此同时，在压缩比较高的情况下，还原图像引入了块效应，降低了还原图像的主观质量。

同时，由于内窥镜所采集的图像在RGB颜色空间中R、G、B颜色分量互相之间相关性很高，所以直接在RGB颜色空间进行颜色空间进行压缩和编码是效率较低的，转换到图像处理中常用的YCbCr空间需要对每个像素进行浮点运算，颜色空间转换公式如下：

对于要求低计算复杂度、低功耗的胶囊内窥镜来说这种浮点运算是致命的，而且由于内窥镜采集的为Bayer格式图像，需要插值成全彩才能进行颜色空间变换。

综上所述，一种既能够提供较高的图像压缩比，又能够提高还原图像的主观质量的，基于合适颜色空间的图像压缩方法是亟待提供的。

发明内容

（一）要解决的技术问题

本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种Bayer图像压缩方法，以克服现有技术不能以较小的计算复杂度同时获得较高的压缩比以及较好的还原图像质量的问题。

（二）技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种Bayer图像压缩方法，包括如下步骤：

S1、将Bayer图像的RGB颜色空间变换到新的颜色空间，以消除RGB颜色空间的相关性，记新的颜色空间为Bayer-YCgCo颜色空间；

S2、分别对所述Bayer-YCgCo颜色空间的各个分量矩阵进行正交变换，得到频率系数矩阵，对所述频率系数矩阵进行量化处理；

S3、对量化后的频率系数矩阵进行重新编排，转化为一维向量，对所述一维向量进行熵编码后转化为帧数据，并发送；

S4、接收帧数据，进行反量化以及反变换，重构图像。

进一步地，所述步骤S1具体包括：

S11、对Bayer图像进行扩展，使其行数为8或16的倍数且列数也为8或16的倍数；

S12、对扩展后的Bayer图像进行三色分离，将其分解为四个分量矩阵：

R(m,n)＝S(2m-1,2n-1)

G₁(m,n)＝S(2m-1,2n)

G₂(m,n)＝S(2m,2n-1)

B(m,n)＝S(2m,2n)

其中S表示原Bayer图像矩阵，R表示红色分量矩阵，G₁表示奇数行偶数列的绿色分量矩阵，G₂表示偶数行奇数列的绿色分量矩阵，B表示蓝色分量矩阵；

S13、对四个分量矩阵进行如下矩阵运算，

获得四个新的分量矩阵Y、C_g1、C_g2、C_o，从而将RGB颜色空间变换到Bayer-YCgCo颜色空间。

采用Bayer-YCgCo颜色空间去除了RGB颜色空间的相关度，能够大大提高压缩比率。

进一步地，所述步骤S2具体包括：

S21、将Y、C_g1、C_g2、C_o分量矩阵中的每一个分割成多个维数相同的单元方阵；

S22、对每一个单元方阵进行正交变换，得到该单元方阵的频率系数矩阵Ｆ，正交变换公式为：

F＝MIM^T

其中，I为一个单元方阵，Ｍ为变换矩阵，M^T为Ｍ的转置矩阵；

S23、对上述步骤得到的每个频率系数矩阵进行量化处理：

F_Q＝F⊙Q