[发明专利]一种图像编码方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种图像编码方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对训练图像进行分块处理，得到L个训练矢量，在L个训练矢量中选择N个训练矢量作为模式矢量，将N个模式矢量以三维立体结构排列，其中，N小于L；根据所述L个训练矢量，以及预设的邻域函数NE(t)，对N个模式矢量的权重值进行学习训练，得到最佳模式库；获取待编码的目标图像，并对所述目标图像进行分块处理，得到至少一个测试矢量；根据所述最佳模式库，对所述至少一个测试矢量进行编码，得到与所述目标图像对应的编码结果。使用本发明的技术方案，可以提高模式库训练的速度和效率，提高SOM算法的性能。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像编码方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

图像编码也称图像压缩，是指在满足一定质量的条件下，以较少比特数表示图像或图像中所包含信息的技术。图像编码在图像处理、特征提取等领域都有广泛的应用。

SOM(Self-organizing map,自组织映射)算法是应用于图像编码的一种常见算法，在SOM算法中，用随机值或从输入中随机采样对连接权重进行初始化，网格中的每个节点都被赋予一个位置。数据输入后，测量输入向量和所有节点权向量之间的距离，与输入向量距离最小的节点为获胜节点。在训练的过程中,不断对获胜结点的连接权值作调整,同时对获胜结点的邻域结点的连接权值作调整；随着训练的进行,这个邻域范围不断缩小,直到最后,只对获胜结点进行细微的连接权值调整。其中，邻域函数的作用就是确定邻域节点的范围，现有技术中邻域函数多采用指数函数。但是，在输入的样本图像较为复杂的情况下，邻域函数采用指数函数收敛较慢，容易导致过调整，使模式库训练速度慢，训练效率低，影响SOM算法的性能。

发明内容

本发明实施例提供一种图像编码方法、装置、计算机设备和存储介质，以实现提高模式库训练的速度和效率，提高SOM算法性能。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像编码方法，该方法包括：

对训练图像进行分块处理，得到L个训练矢量，在L个训练矢量中选择N个训练矢量作为模式矢量，将N个模式矢量以三维立体结构排列，其中，N小于L；

根据所述L个训练矢量，以及预设的邻域函数NE(t)，对N个模式矢量进行学习训练，得到最佳模式库；

其中NE(t)＝NE(t-1)*(C₁-C₂*t)；C₁和C₂为常数，t为训练次数；

获取待编码的目标图像，并对所述目标图像进行分块处理，得到至少一个测试矢量；

根据所述最佳模式库，对所述至少一个测试矢量进行编码，得到与所述目标图像对应的编码结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种图像编码装置，该装置包括：

训练图像分块模块，用于对训练图像进行分块处理，得到L个训练矢量，在L个训练矢量中选择N个训练矢量作为模式矢量，将N个模式矢量以三维立体结构排列，其中，N小于L；

模式矢量训练模块，用于根据所述L个训练矢量，以及预设的邻域函数NE(t)，对N个模式矢量进行学习训练，得到最佳模式库；

其中NE(t)＝NE(t-1)*(C₁-C₂*t)；C₁和C₂为常数，t为训练次数；

目标图像分块模块，用于获取待编码的目标图像，并对所述目标图像进行分块处理，得到至少一个测试矢量；

测试矢量编码模块，用于根据所述最佳模式库，对所述至少一个测试矢量进行编码，得到与所述目标图像对应的编码结果。