[发明专利]基于梯度方向直方图的递归预测图像压缩方法

摘要

本发明公开了一种基于频域方向滤波器的递归预测图像压缩方法，主要解决现有技术中纹理方向检测准确度低，时间复杂度高，预测系数数目多的问题。其步骤为：1)设计原型方向滤波器；2)根据原型方向滤波器生成一组方向滤波器；3)读入原始灰度图像数据，并进行纹理方向判断；4)扩展原始灰度图像数据；5)对扩展图像数据以块为单位进行读取；6)根据读取的块数据建立马尔可夫预测模型；7)对读取的块数据进行预测压缩；8)判断是否完成所有块数据的预测，如果是，则结束压缩，否则数据读取地址跳变，返回步骤5)。本发明能灵活准确地检测纹理方向，时间复杂度低，预测系数数目少，提升了压缩性能，可用于对各种数字设备的图像压缩编码。

主权项

1.基于梯度方向直方图的递归预测图像压缩方法，具体步骤包括如下：/n(1)从自然图像集中读入一幅大小为M×M、后缀为.raw格式的原始灰度图像，其中，M表示原始灰度图像的宽度和高度，×表示相乘操作；/n(2)对原始图像进行纹理方向判断：/n(2a)对步骤(1)中的原始灰度图像进行上下各一行，左右各一列的边界扩展，得到大小为(M+2)×(M+2)的扩展图像；/n(2b)按照由左至右，由上至下的顺序，利用Sobel梯度算子对扩展图像的不包括边界扩展的各个像素点的梯度方向角进行计算，进而得到原始灰度图像的梯度方向角矩阵G；/n(2c)将梯度方向角矩阵G均匀分成大小为N×N的块矩阵，读取这些块矩阵，并将读取次数k初始化为1，其中，N表示块矩阵行数和列数，取值为4或8；/n(2d)统计第k个块矩阵的梯度方向直方图，得到梯度方向直方图峰值对应的角度