[发明专利]基于编码顺序已知图像集的多参考图像确定方法

说明书

本发明公开了一种基于编码顺序已知图像集的多参考图像确定方法。解决了充分利用图像间相关性提高编码效率的技术问题。实现步骤有：建已知编码顺序图像集HE；判断图像集编码结构中L层所有图像的编码顺序和参考图像是否都已确定；若没，通过循环完成对该层中所有图像的参考图像搜索；计算该层未确定编码顺序图像的平均权重；平均权重最小的作为待编码图像放入HE中；若该层图像的参考图像都已确定，输出该层图像参考图像信息，完成L层的确定；上述步骤遍历整个图像集，完成参考图像确定。本发明充分利用了图像间相关性，明显提高编码效率。实验也证明本发明对编码效率提高明显。可用于个人相册压缩、计算机视觉和云端图像存储等。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及对群体图像编码中确定多参考图像的方法，具体是一种基于编码顺序已知图像集的多参考图像确定方法，可用于个人相册压缩、计算机视觉和云端图像存储等。

背景技术

随着科技的进步发展，图像出现了爆发式的增长，使得图像的存储管理成本不断增大。但是图像编码中可以挖掘的冗余性还很大，特别是针对互联网中内容相关的图像。对于这些内容相关的图像，可以采用群体图像编码，以节省存储空间，所以近几年来对群体图像编码的研究成为了一个热点。

目前，在群体图像编码方面的研究文献如下：

Zhongbo Shi,Xiaoyan Sun,and Feng Wu在其发表的论文“Photo AlbumCompression for Cloud Storage Using Local Features”(《IEEE Journal on Emergingand Selected Topica in Circuits and Systems》，2014)中介绍了基于单参考图像的编码框架和流程。此论文利用单个参考图像进行编码，所以参考图像的确定也是针对单参考图像进行的。

Xinfeng Zhang，Yabin Zhang，Weisi Lin在“An Inter-image RedundancyMeasure for Image Set Compression”(《IEEE International Symposium on Circuitsand Systems》，2015)中，在SIFT匹配相似度的基础上，提出了使用匹配面积表征匹配程度，进一步描述图像之间的冗余，找出一幅代表图像，其余图像都以该图像作为参考，其编解码时间快，但编码效率提升不高。

Yonggen Ling，Oscar C.Au，Ruobing Zou在“Photo Album Compression ByLeveraging Temporal-spatial Correlations and HEVC”(《IEEE InternationalSymposium on Circuits and Systems》，2014)中提出得到最小生成树后，再通过吸引子传播聚类方法对最小生成树进行深度限制，此类方法利用聚类对群体图像进行深度限制，通常复杂度较高。

Oscar Au，S Li，R Zou在“Digital Photo Album Compression Based on GlobalMotion Compensation and Intra/Inter prediction”(《International Conference onAudio》，2012)中分析了相机和图像集中相似图像上运动物体的特点，提出了一个将全局运动估计、局部运动补偿以及帧内预测应用到视频编码技术中的方案。