[发明专利]一种全息图压缩方法、编码器和再现像输出系统

说明书

本发明涉及一种全息图压缩方法、编码器和再现像输出系统，属于全息图像处理和三维显示领域。将全息图频谱分解成振幅和相位矩阵，利用小波包Mallat分解和一种小波新型分解模式对振幅和相位矩阵进行分解，得到高低频分离的子矩阵；根据高低频分离的子矩阵获得小波分层或者全局阈值，将阈值作用于振幅和相位矩阵，再将处理后的两个矩阵重新组合成新全息图频谱从而生成新全息图；利用矢量量化处理新全息图，完成压缩；全息图像编码器包含：读入模块，预处理模块，处理模块和熵编码模块，在所示全息图压缩方法的基础上完成全息图的压缩编码；全息再现像输出系统包括数据读入模块，解码模块，再现模块和输出模块，可以提供解码和再现像码流输出功能。

技术领域

本发明涉及一种全息图压缩方法、编码器和再现像输出系统，属于全息图像处理和三维显示领域。

背景技术

全息成像技术的应用使得真三维显示成为可能，是新一代显示技术的关键。传统三维显示多是基于人眼双目视差的“伪3D”，相比之下全息三维显示能够还原真实场景，可以给人们带来无与伦比的视觉体验。同时全息三维显示可以提供连续的头部运动视差，人眼自然聚散调节和物场的所有深度提示，消除人眼的疲劳感和心里眩晕。而由于全息图像记录了物场的全部信息，因此包含了极大的数据量，这对于全息图像及视频的运算、传输和存储十分不利。一幅记录单一物体，以1920×1280像素保存的全息图大约需要8～50M左右的存储空间，若以24帧/s的速率组成全息视频，在网络中传输的速度需要约10G/s，这些显然不能满足实际应用的要求。因此对全息数据的编码压缩显得十分重要。

现有的JPEG及JPEG2000编码标准用于普通数字图像有着高效的压缩效率，而由于全息图是由包含大量不同亮点的干涉条纹组成的，相比于普通图像具有像素相关性弱、高频信息分布不均匀等特点，现有的图像压缩方式难以有效的应用于全息图。此外，最终用于显示输出的是全息图的再现像而非全息图，因此现有的图像及视频编解码框架也无法用于全息图的数据流输出。

全息图像无论在空域或者频域中都有着较为复杂的信息成分，而小波变换具有较强的局部变化能力，非常适合用于分析全息图的特性。因此本发明中的全息图压缩方法和编码器的核心选用小波变换、分解和阈值。

相关技术中，2016-2018年间EAKurbatova，PACheremkhin和NNEvtikhiev带领的莫斯科国立核能大学团队测试了小波变换配合矢量量化和均匀量化混合的压缩方式对灰度全息图处理，得到了约190的压缩率。

本发明提出一种创新性的全息图压缩方法，在全息图频谱中利用小波包Mallat分解和一种小波新型分解模式分别处理振幅和相位矩阵，结合小波阈值和k-means矢量量化可以达到高效的压缩效果。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种高效的全息图压缩方法、全息图编码器和全息再现像输出系统，用以解决上述问题。

本发明的技术方案是：根据本发明的第一方面，提供一种全息图压缩方法，包括：

对原始全息图进行傅里叶变换，得到全息图对应的频谱，确定频谱矩阵；

根据所述频谱矩阵，提取其振幅和相位矩阵；

通过离散小波变换分解，对所述振幅和相位矩阵进行一级或者多级分解，得到高频和低频分离的各层子矩阵；

所述离散小波变换分解模式包括小波包Mallat分解和一种小波新型分解方式；

所述一种新型小波分解模式是在小波变换Mallat分解的基础上，将一级分解后的三组高频分量中频率能量占比最多的一组再次分解，分解层数与低频分量的分解层数一致，确定高频分解子矩阵；

根据所述高频和低频分量分离的各层子矩阵，建立与各层矩阵对应的回归模型；