[发明专利]一种基于显式混合调和扩散的卡通图像压缩方法

说明书

一种基于显式混合调和扩散的卡通图像压缩方法，涉及图像处理应用。特征线条提取；特征线条归类；特征线条位置编码；图像颜色编码；特征线条位置解码；图像颜色解码。针对现有基于偏微分方程的第二代图像压缩算法存在的色彩表现能力有限，解码时间冗长等问题而导致的实用性比较低等问题，提出一种基于显式混合调和扩散的卡通图像压缩方法，通过同时采用调和及双调和扩散能够更好的编码图像中存在的丰富颜色变化，避免在解码时求解庞大线性系统，实现实时解码。通过采用格林函数对双调和过程进行显式逼近，大幅提高解码速度。算法明确、效果显著，实时性强、结果鲁棒，在产业化后可以极大的提高手机动漫产业单位流量的业务价值，改善用户体验。

技术领域

本发明涉及图像处理应用，特别是涉及一种基于显式混合调和扩散的卡通图像压缩方法。

背景技术

随着移动互联网的发展，图像的传输越来越频繁。由于位图是以像素为单位存储的点阵图，容量较大，受网络带宽的限制，图像的传输使得网络负担大，并且加载的耗时严重影响了交互的实时性。在注重单位流量业务价值的移动互联环境，如何有效地压缩图像而又不影响图像质量，显得尤为重要。

传统上，大部分的图像压缩方法(第一代压缩方法)都依赖于基于经典信息理论的相关技术，采用先变换后熵编码的架构，利用图像中存在的统计冗余达到对图像数据的压缩，典型的代表如JPEG2000^[1]。然而，经过20多年的发展，这样的架构已经趋于成熟，压缩性能难以进一步提升。

在图像中，除了统计冗余之外，还存在着视觉冗余，即人的视觉系统对图像不同区域的损失的感知敏感程度是有区别的。近年来，研究人员更多的关注于如何利用图像中存在的视觉冗余以进一步提高压缩率，提出了一系列压缩方法，统称为第二代图像压缩方法^[2]。这些方法在压缩机制的设计过程中融合了人类视觉系统，试图通过消除视觉冗余的方式以进一步提高编码效率，同时又保持较好的视觉质量。有损图像压缩的本质可归结为离散数据的插值问题，第一代方法大都采用诸如离散余弦变换或离散小波变换之类的方法。尽管也是一种经典的插值方法，偏微分方程传统上更多的被用于前/后处理阶段以改进图像视觉质量^[3,4]。近年来，一些研究者开始尝试将之用做一种编解码的核心工具，提出了各基于图像修复(inpainting)或者热扩散(diffusion)的压缩方法^[5,6]。此外，他们注意到人的视觉系统对轮廓、边缘的特殊敏感性和方向感知特性提出了各种边缘保持的压缩方法^[7,8]，以最大程度减少压缩所带来的视觉质量下降。需要指出的是，已提出的几种基于偏微分方程的方法大都采用二阶偏微分方程，通过求解泊松方程进行离散数据插值。然而这些方法能较好的捕捉颜色急剧变化的区域情况，对于一些颜色变化比较平滑的区域则效果比较差。相较而言，四阶偏微分方程(双调和方程)可以更好的模拟这种光滑变换的情况，因而也受到了研究人员的关注，然而目前的研究更多的集中在于矢量图形的表示^[9,10]。最后，这些方法在解码的时候，需要求解一个庞大的线性系统，整个过程较为缓慢，难以满足实时解码的要求。

参考文献：

[1]David Taubman and Michael Marcellin,JPEG2000:Image CompressionFundamentals,Standards and Practice.Boston:Springer,2001.

[2]M.M.Reid,R.J.Millar,and N.D.Black,“Second-generation image coding:an overview,”ACM Comput.Surv.,vol.29,no.1,pp.3–29,1997.

[3]Ivan Kopilovic and T.Szirányi，,“Artifact Reduction with DiffusionPreprocessing for Image Compression,”Opt.Eng.,vol.44,no.2,pp.1–14,2005.