[发明专利]自适应图像压缩编码方法及存储介质

说明书

本发明涉及一种自适应图像压缩编码方法及存储介质，(a)获取原始图像；(b)计算所述原始图像的梯度分级，若所述梯度分级为第一梯度则采用基于搜索窗口的预测方法获得第一预测残差作为最终预测残差；否则，若所述梯度分级为第二梯度，则采用基于宏块分割的预测方法获得第二预测残差作为最终预测残差；(c)根据所述最终预测残差获得最终量化残差以形成压缩码流。本发明通对原始图像的复杂度梯度进行分级，设计不同复杂度对应的压缩编码方案，提高图像压缩编码的适应性和压缩性能。

技术领域

本发明属于视频图像压缩编码技术领域，具体涉及一种自适应图像压缩编码方法及存储介质。

背景技术

随着视频服务的普及，各种分辨率的视频得到越来越多的应用，尤其是高清分辨率及超高清分辨率的视频逐渐开始进入网络视频服务，相应地，高清分辨率及超高清分辨率视频压缩编码技术成为提高视频服务质量的关键技术。目前，H.264或AVS标准已经成为当前市场上应用的主流视频压缩编码标准。相对于MPEG2等以往的标准而言，H.264或AVS标准由于运算复杂度的大幅提高，高清分辨率及超高清分辨率的视频实时压缩编码成为推广高清分辨率及超高清分辨率视频服务的瓶颈。

视频图像压缩主要由4个部分组成，包含：预测模块，量化模块，码控模块，熵编码模块。预测模块和量化模块作为视频图像压缩过程中重要的两个模块，其中，预测模块是利用图像相邻像素间存在的空间冗余度，根据邻近像素信息对当前像素值进行预测，预测差值的标准差要远小于原始图像数据的标准差，因此对预测差值进行编码，更有利于使图像数据的理论熵达到最小，从而达到提高压缩效率的目的。量化模块是根据码率控制得到的量化参数(Quantization Parameter,简称QP)，对预测残差进行量化。现有的压缩编码方法通常对于不同复杂度的原始图像通常采用相同的压缩流程，不能根据原始图像的复杂度进行调整采用对应的压缩编码方式进一步降低精确度和压缩损失。

因此，如何根据原始图像的复杂度设计合适的压缩编码算法，提高压缩编码的准确性同时降低压缩编码的损失，且能进一步减少压缩编码后的数据量是视频压缩编码领域至关重要的研究方向。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种自适应图像压缩编码方法及存储介质。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明实施例提供了一种自适应图像压缩编码方法，包括如下步骤：

(a)获取原始图像；

(b)计算所述原始图像的梯度分级，若所述梯度分级为第一梯度则采用基于搜索窗口的预测方法获得第一预测残差作为最终预测残差；否则，若所述梯度分级为第二梯度，则采用基于宏块分割的预测方法获得第二预测残差作为最终预测残差；

(c)根据所述最终预测残差获得最终量化残差以形成压缩码流。

在本发明的一个实施例中，所述基于搜索窗口的预测方法包括如下步骤：

(x1)确定预测搜索窗口和待预测像素；

(x2)在所述预测搜索窗口内确定所述待预测像素的参考像素；

(x3)根据所述参考像素计算所述待预测像素的预测残差以获得所述原始图像的第一预测残差。

在本发明的一个实施例中，所述预测搜索窗口为十字型窗口。

在本发明的一个实施例中，步骤(x2)包括：

(x21)获得所述待预测像素的预测像素分量；

(x22)计算所述预测像素分量的子权重获得所述待预测像素的权重；

(x23)根据所述权重获得所述待预测像素的参考像素。

在本发明的一个实施例中，所述基于宏块分割的预测方法包括如下步骤：