[发明专利]一种红外温度数据压缩方法及系统

说明书

本发明公开了一种红外温度数据压缩方法及系统，方法包括：判断红外温度数据本帧数据类型，即判断该帧为I帧还是P帧；如果该帧为I帧时，则将红外温度数据分成多个x*y大小的数据块，如果该帧为P帧时，则计算该帧与上一I帧每一相同位置数据的差值，然后将差值分成多个x*y大小的数据块，其中x为≥1的整数，y为≥1的整数；计算出每一数据块中的最大值AD_max、最小值AD_min以及数据AD与最小值AD_min的差值AD_diff；计算出存储差值需要的位数Data_bits；记录最小值AD_min、位数Data_bits以及差值AD_diff。本发明可将红外温度数据分成许多的数据块，计算得到每一数据块中的最小值AD_min，位数Data_bits以及数据AD与最小值AD_min的差值AD_diff，该种压缩方法简单，可以对红外温度数据进行无损压缩。

技术领域

本发明属于热红外技术领域，具体涉及一种红外温度数据压缩方法及系统。

背景技术

随着技术的不断发展，日益成熟的视频监控系统广泛应用于各个行业。视频压缩算法作为视频监控系统中核心技术之一，直接影响视频监控系统的性能和整体体现。因此，研究视频压缩算法以提高其实时性和压缩比，并降低其码流速率对于提升视频监控系统的表现和其它方面应用有较大作用。

根据压缩过程有误信息损失，图像压缩编码可以分为有损压缩和无损压缩。有损编码又称为不可逆编码，是指对图像进行有损压缩，致使解码重新构造的图像与原始图像存在一定的失真，即丢失了部分信息。由于允许一定的失真，这类方法能够达到较高的压缩比。无损压缩又称可逆编码，是指解压后的还原图像与原始图像完全相同，没有任何信息的损失，这类方法能够获得较高的图像质量，但所能达到的压缩比不高，常用于工业检测、医学图像、存档图像等领域的图像压缩中。

红外图像是红外探测器对场景红外热辐射分布感应生成的温度图像，由于受探测器性能限制，以及场景中的目标与背景之间的温差相对较小，红外图像往往表现为信噪比低，对比度低，细节不明显等特点。由于红外图像自身存在的缺陷，在传输过程中，如果采用有损压缩技术，势必会造成红外图像的细节的丢失、图像信息的不完整，对后续目标检测和图像处理造成影响，所以需要进行无损压缩。

基本的图像无损压缩方法有以下3种：去除图像统计冗余的熵编码算法、去除像素间冗余信息的预测压缩算法和去除图像全局相关性的变换编码算法。第一代图像编码方法是基于Shannon信息论的熵编码，代表方法包括Huffman编码、算术编码、Lempel-Ziv字典编码等，这类方法压缩效率有限，压缩比普遍不高；随后，人们认识到图像像素之间有一定相关性，可以通过预测的方法去除信息冗余，提出了以差分脉码调制(DPCM)为代表的各种预测编码方法，静态图像无损压缩新标准JPEG-LS[2]就是采用基于上下文预测编码的思想，这类方法硬件实现容易，压缩比相对较高，但是使用范围较窄；20世纪90年代，小波变换被用于图像编码领域，它通过将图像信号分解成不同空间分辨率、不同频率特征和方向特征的子图像，有效的去处图像的全局相关性，1996年，Sweldens提出的小波提升方案，实现从整数到整数的小波变换，被目前公认的具有最好压缩性能的JPEG2000标准算法纳入到核心无损压缩框架中，这类方法的压缩比相对最高，算法相对复杂。

除此之外，还有其他多种图像无损压缩方法，例如基于矢量量化、分形理论、以及人工神经网络理论压缩方法，复杂度太高，很少用于红外图像压缩。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种红外温度数据压缩方法，对红外温度数据进行无损压缩。

本发明的技术方案为：一种红外温度数据压缩方法，包括以下步骤：

S1、判断红外温度数据本帧数据类型，即判断该帧为I帧还是P帧；