[发明专利]一种高精度图像混合压缩的方法

权利要求书

1.一种高精度图像混合压缩的方法，所述图像包括关注ROI区域和环境背景区域，其特征在于，包括：

对关注ROI区域执行无损压缩，得到ROI压缩数据；

对环境背景区域执行有损压缩，得到背景压缩数据；

将ROI压缩数据与背景压缩数据组合得到混合压缩数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关注ROI区域为从被处理的图像以几何图形或目标分割宏块方式勾勒出需要处理的感兴趣区域，即图像中所要关注的重要信息；所述环境背景区域为图像中除关注ROI区域之外的其他区域，即不包含重要信息的区域。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括判断当前待压缩区域类型是关注ROI区域还是环境背景区域。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，无损压缩包括采用RLE算法、哈夫曼算法、Rice算法、LZ77算法或自定义无损压缩算法之一进行压缩。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，当无损压缩为采用哈夫曼算法进行压缩时，所述对关注ROI区域执行无损压缩，具体为：

统计关注ROI区域的原始数据中各字符出现的频率；

将所有字符按频率降序排列，构造哈夫曼树；

将哈夫曼树存入结果数据，重新编码原始数据到结果数据。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，构造哈夫曼树具体为，将关注ROI区域的原始数据初始化为哈夫曼节点，将所有的哈夫曼节点放到一个队列中，用一个节点替换两个频率最低的节点，新节点的频率就是这两个节点的频率之和，即两个被替换节点的父节点；如此循环，直到队列中只剩一个树根节点。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，有损压缩包括采用脉冲编码，预测编码，变换编码，统计编码，量化编码和子带编码之一进行压缩。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当有损压缩为采用量化编码进行压缩时，所述对环境背景区域执行有损压缩，具体为：对环境背景区域进行分块，利用量化矩阵对各子块进行量化；对量化后的像素子块游程编码。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，对各子块进行量化，具体为，将环境背景区域中多个分块的离散取值近似为有限个或更少数量的离散值。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于有损压缩，采用极限处理方法，将环境背景区域宏块直接置0。