[发明专利]基于树的图像存储系统

说明书

技术领域

本公开总体涉及用于将图像存储在计算机存储器中的方法和计算机程序产品，具体涉及用于以树形数据结构存储多个JPEG编码图像的方法和计算机程序产品，其中，使用上部树节点中的图像的共同部分压缩树的下部中的图像。

相关申请的交叉引用

本申请要求2015年2月9日提交的美国第14/617325号专利申请的优先权，在此以引证的方式将该申请的整个公开并入。

背景技术

大型社交网络公司例如Facebook每月取得提交的非常大量的图像。在2013年，Facebook每天从用户接收到3亿5千万张相片，总计达到2500亿张相片或300拍字节(petabyte)。

而且，可穿戴照相机(也被称为生活记录照相机)在增加，并且因为这些装置总是在工作中，所以它们在普通的一天期间生成大量图像。

这意味着用户越来越可能用相似的内容收集相片。低存储成本和普遍存在的移动电话照相机意味着许多用户存储有大量图像但很少检索它们。即使存储成本多年以来已经降低，但相片的尺寸(分辨率)和数量以相同速率增加，这仍然限制用户。考虑用户每天可能存储多于1000张图像的生活记录场景，优化存储是有必要的。

发明内容

本发明总体致力于消除或至少减少上面讨论的问题以及其他问题。这用根据所附独立权利要求的方法和软件来完成。

根据第一方面，本发明由一种用于以树形数据结构存储多个JPEG编码图像的方法来实现，该方法包括以下步骤：针对每个JPEG编码图像，计算仅一个特征向量，每个特征向量表示JPEG编码图像的内容；使用针对每个JPEG编码图像的所计算的一个或更多个特征向量，计算多个JPEG编码图像中的每个JPEG编码图像之间的距离量度；基于所计算的距离量度以树形数据结构对所述多个JPEG编码图像排序，其中，所述多个JPEG编码图像中的每个JPEG编码图像对应于所述树形数据结构中的节点，并且其中，所述多个JPEG编码图像中的一个JPEG编码图像对应于所述树形数据结构中的根节点。

方法还包括以下步骤：对于树形数据结构中不是根节点的每个节点，通过以下对对应的JPEG编码图像进行编码：对于JPEG编码图像中的DCT块中的至少一些DCT块，计算到与节点的父节点对应的JPEG编码图像中的至少一个图像块的经DCT编码的差异，并且如果至少一个经DCT编码的差异小于阈值差异，则用与经DCT编码的差异中的最小的经DCT编码的差异有关的数据代替DCT块。

可以提取图像中的关注点，以提供特征描述符，例如，图像中的点、边缘或物体。

术语“特征向量”在本说明书的语境中应被理解为定义图像的特征描述符的一个描述符或组合。特征向量可以具有任意维数。描述符的示例可以为图像中颜色的直方图或SIFT/SURF向量的集合。

术语“距离量度”在本说明书的语境中应被理解为定义在考虑图像的内容时两个图像多么相似。通过使用特征向量来计算这种距离量度，在计算距离量度时不考虑无关的事情，如图像中的噪声或图像之间叶子位置的小差异等。

术语“图像块”在本说明书的语境中应被理解为具有当前被看的(例如，到图像的差异对应于节点的父节点的)DCT块对应的尺寸的块。图像块可以在像素域中或在DCT域中。

通过建造基于图像之间的距离(或差异)对图像排序的这种树形数据结构，树结构的根节点将为最一般的图像，然后可以基于该根节点图像有利地压缩剩余图像。

因为树形数据结构如上的来排序，所以可能JPEG编码图像中的图像区块(patch)(即，DCT块)相似于树结构中的父节点的JPEG编码图像中的图像区块。因此，有可能的是，对于JPEG编码图像中过的至少一些块，存储DCT块之间的差异比存储DCT块的实际内容需要的存储量少。

因此，通过使用用于表示图像内容的经DCT编码的差异而不是表示初始编码DCT块来执行的压缩是基于相似性的，面不是基于时间的(如视频编码算法)。这使得可以压缩相似(诸如坐在计算机前面)但在完全不同的场合下拍摄的图像。