[发明专利]一种基于相邻差值图像压缩的方法

说明书

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于相邻差值图像压缩方法；导入图像，对图像中的像元进行重新排序，将二维图像或三维图像的所有像元排列成为一维序列数组；对这个一维数组相邻的像元值进行差值计算得到差值序列并单独保留图像序列表头和表尾的两个数组值，将差值序列进行Huffman编码，得到编码表；根据编码表对差值序列进行编码得到压缩数据。基于编码表将压缩数据进行Huffman解码得到差值序列，将差值序列结合图像序列表头和表尾的两个数组值得到原始图像的一维序列数组；最后对一维数组进行重新组合，恢复原始图像。本发明经过相邻差值算法的图像压缩效果会比直接使用Huffman压缩方法的图像压缩效果要优秀。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于相邻差值图像压缩的方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

随着信息技术的不断发展的现在，人们开始在享受数据时代带来的好处，对图像的要求也越来越高，各种高清相机和高清电视已经走进了千家万户；随着遥感技术、航天遥感技术、各种新型传感器的快速发展，导致了越来越多高质量、高分辨率的图像数据出现，其带来的技术困难也随之而来。各种图像、视频、软件安装包等数据需要被存储、传输、下载、使用。就如一段2个小时的高清电影其大小就有一个1.5G左右，按照每秒10M的下载速度来计算需要等150秒。但是基于目前，我国4G网络速度存在时间差异，和区域差异，国内很多地方的下载速度不超过3M每秒，其下载时间也就450秒到1500秒。数据的传输需要考虑用户的体验，这就要求数据在下载速度较慢的情况下用较短的时间完成传输的过程，也就是需要对数据进行压缩，来缩短下载的时间。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有技术中，由于各种新型传感器的出现，图像质量得到了巨大的提升，但是同时带来了数据量急剧增大，图像传输耗时过长，以及存储需要更多设备等众多问题。例如在遥感探测领域，随着卫星影像数据规模的日益增长，有限的卫星信道容量与传输大量遥感数据之间的矛盾日益突出，图像压缩技术成为解决这一问题的有效途径，其必要性和经济社会效益越来越明显。

解决上述技术问题的难度和意义：

信息科学技术的不断成熟，相应的硬件设备也在快速发展、更新。以前无法实现的理论、方法现在可以慢慢实现，现在电脑的运行速度和处理数据的相关软件功能都很强大。图像压缩也必然会出现新的思路、新的方法，这样才能解决现在科技时代的人们对高效的需求。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于相邻差值图像压缩的方法。

本发明是这样实现的，一种基于相邻差值图像压缩的方法，首先对图像进行相邻差值处理，然后再对差值处理结果进行Huffman编码。

具体包括以下步骤：

步骤一，导入图像；

步骤二，用自定义函数使用yasuo函数对图像进行相邻差值方法的压缩，自定义函数yasuo首先对图像中的像元按照一定的序列方式进行重新排序，将二维图像或三维图像的所有像元排列成为一维序列数组；对这个一维数组相邻的像元值进行差值计算得到差值序列并单独保留图像序列表头和表尾的两个数组值，将差值序列进行Huffman编码，得到编码表；根据编码表对差值序列进行编码得到压缩数据；

步骤三，用自定义函数jieya实现对图像进行相邻差值方法解压，自定义函数jieya基于编码表将压缩数据进行Huffman解码得到差值序列；将差值序列结合图像序列表头和表尾的两个数组值得到原始图像的一维序列数组，最后对一维数组进行重新组合，恢复原始图像。

进一步，步骤二和步骤三中，用自定义函数yasuo，jieya实现对图像进行相邻差值方法压缩、解压，具体为：

导入原始图像；

[h,e,o,p,w,M,N,Z]＝yasuo(原始图像)；