СПОСОБ И УСТРОЙСТВО СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ И СЕРВЕР Российский патент 2018 года по МПК H04N19/124 G06T7/10 H04N19/85 H04N19/60 H04N19/119 H04N19/17 

[0001] Настоящая заявка испрашивает приоритет китайской патентной заявки №2015108156332, поданной 23 ноября 2015 года, полное содержание которой включается в настоящий документ посредством ссылки.

ОБЛАСТЬ ТЕХНИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ

[0002] Настоящее изобретение относится к области компьютерных технологий, в частности, к способу и устройству сжатия изображения, и серверу.

ПРЕДПОСЫЛКИ

[0003] С быстрым развитием сетевых технологий, облачные системы хранения данных постепенно становятся одним из важных способов хранения для людей. Пользователи могут хранить свои данные в облаке и проверять информацию, сохраненную в облаке, с помощью терминального устройства. Например, пользователи могут загружать фотографии с мобильных телефонов в облако для резервного копирования.

[0004] Тем не менее, учитывая то, что в облаке сохраняется все больше изображений, оно находится под возрастающим давлением хранения, поэтому необходимо сжатие изображений для уменьшения объема хранения изображения. Способ сжатия согласно стандарту объединенной экспертной группы по изображению (JPEG) в предшествующем уровне техники может уменьшить объем для хранения изображения, но также он снижает и качество изображения.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ

[0005] В целях преодоления вышеуказанных проблем в предшествующем уровне техники, настоящее изобретение предлагает способ и устройство сжатия изображений, и сервер.

[0006] Для решения вышеуказанных технических задач, варианты осуществления настоящего изобретения отражают следующие технические схемы.

[0007] Согласно первому аспекту вариантов осуществления настоящего изобретения, предлагается способ сжатия изображения, содержащий следующие этапы:

[0008] получают изображение объекта, подлежащее сжатию;

[0009] разделяют изображение объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;

[0010] разделяют изображение объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразуют данные в каждом пиксельном блоке на частотные данные;

[0011] получают таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;

[0012] квантуют частотные данные, соответствующие пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и

[0013] кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения.

[0014] Согласно способу сжатия изображений, предлагаемому первым аспектом, таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются некоторыми областями, подлежащими сжатию так, чтобы сохранить более подробную информацию; и в то время как таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются другими областями, подлежащими сжатию, таким образом, чтобы значительно уменьшить пространство для хранения изображений. Путем использования способа сжатия изображений для сжатия изображений, гарантируется не только качество изображения некоторых областей, но также значительно снижается и пространство для хранения изображений.

[0015] В некоторых случаях, разделение изображения объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию, содержит:

[0016] определяют Видимую область (ВО) и не-ВО в изображении объекта;

[0017] и получают таблицу квантования, соответствующую каждой области, подлежащей сжатию, содержит:

[0018] получают первый тип таблиц квантования, соответствующих ВО и получают второй тип таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования второго типа таблиц квантования больше, чем у первого типа таблиц квантования.

[0019] Согласно способу сжатия изображений, предлагаемому вариантом осуществления настоящего изобретения, ВО принимает таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования, и не-ВО принимают таблицы квантования со сравнительно большими шкалами квантования. После такой обработки более подробная информация может быть сохранена в эффективной области изображения, и тем временем, не-ВО сильно сжимается. Способ сжатия изображений гарантирует качество изображения не-ВО при допущении значительного сокращения пространства для хранения изображений.

[0020] В некоторых случаях, определение ВО и не-ВО в изображении объекта содержит: определяют характерную область изображения в изображении объекта;

[0021] выполняют сегментацию изображения в определенной характерной области изображения;

[0022] фильтруют и сводят воедино результаты сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО; и

[0023] определяют ВО из по меньшей мере одного претендента ВО, и определяют область за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.

[0024] В некоторых случаях, получают таблицу квантования, соответствующую каждой области, подлежащей сжатию, содержит:

[0025] определяют значений квантования, соответствующие высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, при том, что заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования.

[0026] В некоторых случаях, разделение изображения объекта на пиксельные блоки с заданными размерами содержит: разделение изображения объекта на пиксельные блоки размерами 8*8.

[0027] Согласно второму аспекту вариантов осуществления настоящего изобретения, предлагается устройство сжатия изображений, содержащее:

[0028] первый получающий модуль с возможностью получения изображения объекта, подлежащего сжатию;

[0029] первый разделяющий модуль, выполненный с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;

[0030] второй разделяющий модуль, выполненный с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем, на пиксельные блоки заданных размеров, и преобразования данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные;

[0031] второй получающий модуль, выполненный с возможностью получения таблицы квантования, соответствующей каждой области, подлежащей сжатию, полученной первым разделяющим модулем, где различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;

[0032] квантующий модуль, выполненный с возможностью квантования частотных данных, соответствующих пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и

[0033] кодирующий модуль, выполненный с возможностью кодирования данных изображений, квантованных квантующим модулем для получения сжатого изображения.

[0034] В некоторых случаях, первый разделяющий модуль выполнен с возможностью определения ВО и не-ВО из изображения объекта; и

[0035] второй получающий модуль выполнен с возможностью получения первого типа таблиц квантования, соответствующих ВО и получения второго типа таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования второго типа таблиц квантования больше, чем у первого типа таблиц квантования.

[0036] В некоторых случаях, первый разделяющий модуль, выполненный с возможностью определения ВО и не-ВО из изображения объекта, содержит:

[0037] первый обнаруживающий субмодуль, выполненный с возможностью обнаружения характерной области изображения в изображении объекта;

[0038] субмодуль сегментирования изображения, выполненный с возможностью сегментации изображения на обнаруженной характерной области изображения;

[0039] конвергирующий субмодуль, выполненный с возможностью фильтрации и сведения воедино результатов сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО; и

[0040] первый определяющий субмодуль, выполненный с возможностью определить ВО из по меньшей мере одного претендента ВО, и определить область за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.

[0041] В некоторых случаях, второй получающий модуль, выполненный с возможностью определения значений квантования, соответствующих высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданных процентов, при том, что заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования.

[0042] Согласно третьему аспекту вариантов осуществления настоящего изобретения, предлагается терминальное устройство, включающее:

[0043] процессор; и

[0044] память, выполненную с возможностью хранения команд, выполняемых процессором,

[0045] в котором процессор выполнен с возможностью:

[0046] получения изображения объекта, подлежащего сжатию;

[0047] разделения изображения объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;

[0048] разделения изображения объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразования данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные;

[0049] получают таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;

[0050] квантования частотных данных, соответствующих пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и

[0051] кодирования квантованных данных изображения для получения сжатого изображения.

[0052] Технические решения вариантов осуществления настоящего изобретения имеют следующие положительные эффекты: изображение объекта, подлежащее сжатию, получается и делится на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию. Изображение объекта также делится на пиксельные блоки заданных размеров, и данные в каждом пиксельном блоке конвертируются на частотные данные. Получается таблица квантования, которая соответствует каждой области, подлежащей сжатию, при этом различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования, и различные области, подлежащие квантованию, могут квантоваться путем использования таблиц квантования с различными шкалами квантования. Таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются некоторыми областями, подлежащими сжатию так, чтобы сохранить более подробную информацию; и таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются другими областями, подлежащими сжатию, таким образом, чтобы значительно уменьшить пространство для хранения изображений. Путем использования способа сжатия изображений для сжатия изображений, гарантируется не только качество изображения некоторых областей, но также значительно снижается и пространство для хранения изображений.

[0053] Следует понимать, что как предыдущее общее описание, так и последующее подробное описание только примерны и не ограничивают изобретение.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0054] На прилагаемых чертежах, которые включены и составляют часть данной спецификации, показаны варианты осуществления, соответствующие данному изобретению, вместе с описанием, и служат для разъяснения принципов работы изобретения.

[0055] На Фиг. 1 представлена структурная схема, показывающая способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.

[0056] На Фиг. 2 представлена структурная схема, показывающая другой способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.

[0057] На Фиг. 3 представлена структурная схема, показывающая определение ВО и не-ВО в соответствии с примерным вариантом осуществления.

[0058] На Фиг. 4 представлен схематический чертеж, показывающий разделение изображения на пиксельные блоки в соответствии с примерным вариантом осуществления.

[0059] На Фиг. 5 представлен схематический чертеж, показывающий зигзагообразную расстановку в соответствии с примерным вариантом осуществления.

[0060] На Фиг. 6 представлена структурная схема, показывающая другой способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.

[0061] На Фиг. 7 представлена блок-схема сжимающего изображение устройства сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.

[0062] На Фиг. 8 представлена блок-схема, показывающая модуль первого деления в соответствии с примерным вариантом осуществления.

[0063] На Фиг. 9 представлена блок-схема устройства сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.

[0064] На Фиг. 10 представлена блок-схема другого устройства сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления.

[0065] С помощью приведенных выше прилагаемых чертежей были показаны конкретные варианты осуществления изобретения, более подробное описание которых приведено ниже. Эти чертежи и текстовое описание не предназначены для ограничения объема концепции изобретения в любой форме, а для объяснения концепции изобретения специалистам в данной области посредством конкретных вариантов осуществления.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

[0066] Теперь будет приведено подробное описание примерных вариантов осуществления, примеры которых показаны на прилагаемых чертежах. Следующее описание относится к прилагаемым чертежам, на которых одинаковые числа на различных чертежах представляют одинаковые или аналогичные элементы, если не указано иное. Реализации, изложенные в следующем описании примерных вариантов осуществления, не представляют все осуществления, соответствующие изобретению. Вместо этого, они являются просто примерами устройств и способов, соответствующих аспектам, связанным с настоящим изобретением, как описано в прилагаемой формуле изобретения.

[0067] На Фиг. 1 представлена структурная схема, показывающая способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления, и этот способ может применяться к конечному устройству или к облачному серверу. Как показано на Фиг. 1, способ сжатия изображений, предусмотренный данным вариантом осуществления настоящего изобретения, содержит в себе следующие этапы.

[0068] На этапе S110, получают изображение объекта, подлежащее сжатию.

[0069] В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения, изображение объекта может быть изображением, загружаемым на сервер. Перед загрузкой изображения на сервер, способ сжатия изображения, предусмотренный вариантом осуществления, используется для сжатия, так что ресурсы сетевого трафика, необходимые для загрузки изображения, уменьшаются, а тем временем, давление хранения сервера понижается.

[0070] В другом варианте осуществления изобретения, изображение объекта может быть изображением, которое хранится локально в конечном устройстве, и после использования способа сжатия изображений, предусмотренного вариантом осуществления, давление хранения конечного устройства понижается.

[0071] На этапе S120 разделяют изображение объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию.

[0072] Целевые объекты сначала могут быть выявлены из изображения объекта, затем изображение объекта сегментируется, и все области, полученные в результате сегментации, являются областями, подлежащими сжатию.

[0073] Количество разделенных областей, подлежащих сжатию, связано с количеством и позициями целевых и нецелевых объектов в изображении объекта. Чем более дисперсными являются целевые объекты, тем более разделенными являются области, которые подлежат сжатию.

[0074] На этапе S130 разделяют изображение объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразуют данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные.

[0075] Например, данные в каждом пиксельном блоке подлежат Дискретному конусному преобразованию ДКП (DCT), которое преобразует сигнал из временной области в частотную область. Как правило, ДКП сначала делит интегральное изображение на пиксельные блоки N*N, а затем проводит операцию ДКП на пиксельных блоках N*N по порядку, причем N является количеством пикселей в горизонтальном и вертикальном направлениях, и как правило, может быть равным 8, т.е. получаются пиксельные блоки 8*8.

[0076] На этапе S140 получают таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;

[0077] Различные области, подлежащие сжатию, квантуются с помощью таблиц квантования с различными шкалами квантования. Чем больше шкалы квантования, тем нечетче будет полученная картинка, и наоборот, чем меньше шкалы квантования, тем больше деталей сохраняется в сжатом изображении и тем более четкой будет картинка.

[0078] На этапе S150 квантуют частотные данные, соответствующие пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию.

[0079] На этапе S160 кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения.

[0080] Согласно способу сжатия изображений, предлагаемому вариантом осуществления настоящего изобретения, изображение объекта, подлежащее сжатию, получают и делят на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию. Изображение объекта делят на пиксельные блоки заданных размеров, и данные в каждом пиксельном блоке конвертируюь на частотные данные. Получают таблица квантования, которая соответствует каждой области, подлежащей сжатию, при этом различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования, и различные области, подлежащие квантованию, могут квантоваться путем использования таблиц квантования с различными шкалами квантования. Таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются некоторыми областями, подлежащими сжатию так, чтобы сохранить более подробную информацию; и таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются другими областями, подлежащими сжатию, таким образом, чтобы значительно уменьшить пространство для хранения изображений. Путем использования способа сжатия изображений для сжатия изображений, гарантируется не только качество изображения некоторых областей, но также значительно снижается и пространство для хранения изображений.

[0081] На Фиг. 2 представлена структурная схема, показывающая другой способ получения изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления. Как показано на Фиг. 2, способ может включать следующие шаги.

[0082] На этапе S210 получают изображение объекта, подлежащее сжатию.

[0083] На этапе S220 определяют Видимую область (ВО) и не-ВО в изображении объекта;

[0084] ВО и не-ВО в изображении объекта может определяться с помощью алгоритма определения ВО, а именно путем рисования контура области, нуждающейся в обработке, в виде квадрата, круга, эллипса, неправильного многоугольника и т.д., на обрабатываемом изображении во время машинного зрения и обработки изображения, такая область называется ВО, и является ключевой точкой анализа изображения, а также определяется для упрощения дальнейшей обработки. Использование ВО для определения соответствующей цели в изображении сокращает время обработки изображения и улучшает точность обработки изображений.

[0085] На Фиг. 3 представлена структурная схема, показывающая определение ВО и не-ВО в соответствии с примерным вариантом осуществления. Согласно установленному на Фиг. 3, определение ВО и не-ВО содержит этапы S221-S224, указанные ниже.

[0086] На этапе S221 определяют характерную область изображения в изображении объекта.

[0087] Причем характерная область изображения представляет собой небольшую область, в которой цвет изображения заметно меняется.

[0088] На этапе S222 выполняют сегментацию изображения в характерной области;

[0089] Сегментация изображения - это технология и процесс, который делит изображение на множество конкретных областей с особыми свойствами и обеспечивает интересные цели, такие как алгоритм поиска к средних.

[0090] На этапе S223 фильтруют и сводят воедино результаты сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО.

[0091] На этапе S224 определяют ВО из по меньшей мере одного претендента ВО, и определяют область за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.

[0092] На этапе S230 разделяют изображение объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразуют данные в каждом пиксельном блоке на частотные данные.

[0093] На Фиг. 4 представлен схематический чертеж, показывающий разделение изображения на пиксельные блоки в соответствии с примерным вариантом осуществления. Как показано на Фиг. 4, исходное изображение разделяется на множество пиксельных блоков 8*8. На Фиг. 4 приведены данные, соответствующие трем из пиксельных блоков, и все такие данные являются пространственно-временными данными.

[0094] Как правило, матрица коэффициентов преобразования 8*8 получается после того, как двумерные пиксельные блоки 8*8 подвергаются ДКП, и все коэффициенты имеют определенные физические значения. Например, когда U=0 и V=0, F (0, 0) является первоначальным значением из исходных 64 данных, равным постоянной составляющей, также известной как коэффициент постоянного тока. Наряду с увеличением U и V, остальные 63 коэффициента представляют собой значения горизонтальной пространственной частоты и вертикальных пространственных частотных составляющих (высокочастотные компоненты), и большинство из 63 коэффициентов являются положительными и отрицательными числами с плавающей точкой, также известными как коэффициенты переменного тока. В матрице коэффициентов 8*8, подверженной ДКП, низкочастотные компоненты централизованы в верхнем левом углу матрицы, в то время как высокочастотные компоненты централизованы в нижнем правом углу матрицы. Изображение объекта разделяется на пиксельные блоки 8*8, и каждый пиксельный блок содержит в себя 64 пиксельных точки.

[0095] На этапе S240 получают первый тип таблиц квантования, соответствующих ВО и получают второй тип таблиц квантования, соответствующих не-ВО.

[0096] Шкалы квантования второго типа таблиц квантования больше, чем у первого типа таблиц квантования.

[0097] Значения квантования, соответствующие высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования, определяются согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, причем заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования и могут устанавливаться в соответствии с требованиями пользователя.

[0098] Значения квантования во втором типе таблиц квантования определяются в соответствии со значениями в пиксельных блоках в не-ВО и с заданным процентом.

[0099] Следует отметить, что такие же или другие таблицы квантования могут использоваться для различных ВО, и аналогичным образом, такие же или другие таблицы квантования могут также использоваться для различных не-ВО, однако, значения в нижнем правом углу таблиц квантования, соответствующие не-ВО, намного больше, чем данные в соответствующих позициях в таблицах квантования ВО.

[00100] Значения первого типа таблиц квантования, определяются согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, причем заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования. Например, заданный процент составляет 60, то есть, по крайней мере, 60 процентов значений в результате квантования после квантования матриц данных, соответствующих пиксельным блокам, не равны нулю. Вместе со значениями в матрицах данных, соответствующих пиксельным блокам, определяются значения в таблицах квантования.

[00101] На этапе S250 квантуют частотные данные, соответствующие пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию.

[00102] Квантование является результатом деления пиксельных значений на значения, соответствующие таблицам квантования. Что касается пиксельных блоков 8*8, соответственно, таблицы квантования также принимают матрицы 8*8, и пиксельные значения в пиксельных блоках разделяются на значения в соответствующих позициях в таблицах квантования для получения результата квантования, который, также будет матрицей 8*8.

[00103] Радикальная яркость или серые меняющиеся части, такие как края, в изображении соответствуют высокочастотным компонентам, которые главным образом измеряют края изображения и контуры, в то время как маленькие измененные части, например, большие области цветовых блоков, соответствуют низкочастотным компонентам, которые в основном измеряют интенсивность всей картины в полном объеме. Таким образом, низкочастотные компоненты являются более важными, чем высокочастотные компоненты. Так как низкочастотные компоненты находятся в верхнем левом углу данных в пиксельной матрице, соответствующей пиксельным блокам, в то время как высокочастотные компоненты находятся в нижнем правом углу, значения в верхних левых углах таблиц квантования относительно малы, значения в нижних правых углах относительно велики, и, соответственно, цели поддержания низкочастотных компонентов и сдерживания высокочастотных компонентов достигнуты.

[00104] ВО являются глубоко затрагиваемыми частями в изображении объекта, такими как целевыми объектами в изображении, в то время как не-ВО являются незатрагиваемыми изображениями в изображении объекта, такими как фоновые изображения. Таким образом, изображения в ВО должны быть настолько четкими, насколько возможно, и низкое разрешение не-ВО, не затрагиваемое пользователями, оказывает незначительное влияние. На основании вышеизложенного, пиксельные блоки ВО могут принимать таблицы квантования с относительно небольшими шкалами квантования, и пиксельные блоки не-ВО могут принимать таблицы квантования с относительно большими шкалами квантования.

[00105] В Таблице 1 приведена матрица пиксельных данных для пиксельных блоков в ВО в соответствии с примерным вариантом осуществления. В Таблице 2 приведены данные, полученные после ДКП таблицы 1. В Таблице 3 показаны таблицы квантования, соответствующие таблице 2. В Таблице 4 показан результат квантования.

[00106] На этапе S260 кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения.

[00107] Кодирование информации разделяют на два типа, в одном типе, элемент на [0, 0] в каждой матрице F результатов квантования является коэффициентом DC, представляющим среднее значение субблоков 8*8, F [0, 0] независимо кодируют в формат JPEG, и поскольку разница между коэффициентами DC каждых двух соседних субблоков 8*8 очень мала, дифференциальная импульсно-кодовая модуляция (ДИКМ) принята для улучшения степени сжатия, то есть, разность величин коэффициентов DC соседних субблоков кодируется.

[00108] В другом типе, другие 63 субблока в матрице F результатов квантования 8*8, а именно коэффициенты АС, принимают последовательное кодирование (ПК). Для обеспечения того, чтобы низкочастотные компоненты появлялись перед высокочастотными компонентами, чтобы увеличить количество непрерывных '0' на длине перемещения, эти 63 элемента принимают зигзагообразный режим компоновки, как это показано на Фиг. 5.

[00109] В целях дополнительного улучшения степени сжатия, необходимо энтропийное кодирование результатов ПК, например, можно выбрать кодирование Хаффмана.

[00110] После кодирования с помощью вышеописанных режимов, более подробная информация может быть сохранена в ВО полученного изображения, и тем временем, не-ВО сильно сжимается.

[00111] Согласно способу сжатия изображений, предусмотренному вариантом осуществления, во время сжатия изображения ВО и не-ВО квантуют с помощью таблиц квантования с различными шкалами квантования, в которых ВО принимает таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования, то есть, значения в таблицах квантования сравнительно малы; и не-ВО принимает таблицы квантования о сравнительно большими шкалами квантования, то есть, значения в таблицах квантования сравнительно велики. После такой обработки более подробная информация может быть сохранена в эффективной области изображения, и тем временем, не-ВО сильно сжимается. Способ сжатия изображений гарантирует качество изображения не-ВО при допущении значительного сокращения пространства для хранения изображений.

[00112] На Фиг. 6 представлена структурная схема, показывающая другой способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления. В данном варианте осуществления изобретения сервер проводит сжатие изображения, и как это показано на Фиг. 6, способ сжатия изображения, предусмотренный для примера, может включать следующие этапы:

[00113] На этапе S310 получают изображение объекта, подлежащее синхронизации с помощью мобильного телефона.

[00114] На этапе S320 загружают изображение объекта на облачный сервер с помощью мобильного телефона.

[00115] На этапе S330 определяют ВО изображения объекта путем использования алгоритма выявления ВО после получения облачным сервером изображения объекта.

[00116] На этапе S340 разделяют изображение объекта на пиксельные блоки 8*8 и конвертируют данные в каждом пиксельном блоке на частотные данные с помощью облачного сервера.

[00117] На этапе S350 квантуют пиксельные блоки в ВО путем использования первого типа таблиц квантования и квантуют пиксельные блоки в не-ВО путем использования второго типа таблиц квантования облачным сервером, в котором шкалы квантования первого типа таблиц квантования меньше, чем шкалы квантования второго типа таблиц квантования.

[00118] На этапе S360 кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения облачным сервером.

[00119] Способ сжатия изображения, предусмотренный данным вариантом осуществления изобретения, завершает сервер с богатыми ресурсами так, что время, необходимое для сжатия картинки, сокращается, скорость сжатия картинки повышается, и степень сжатия картинки улучшается.

[00120] На Фиг. 7 представлена блок-схема, показывающая способ сжатия изображения в соответствии с примерным вариантом осуществления, и устройство сжатия изображения, предусмотренное данным вариантом осуществления, может применяться к конечному устройству или к облачному серверу. Как показано на Фиг. 7, устройство сжатия изображения может включать первый получающий модуль 110, первый разделяющий модуль 120, второй разделяющий модуль 130, второй получающий модуль 140, квантующий модуль 150 и кодирующий модуль 160.

[00121] Первый получающий модуль 110 выполнен с возможностью получения изображения объекта, подлежащего сжатию.

[00122] Изображение объекта может быть изображением, подлежащим загрузке на сервер, или изображением, которое хранится локально в терминальном устройстве.

[00123] Первый разделяющий модуль 120 выполнен с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;

[00124] Первый разделяющий модуль может разделять изображение объекта на ВО и не-ВО с помощью алгоритма определения ВО.

[00125] На Фиг. 8 представлена блок-схема, показывающая модуль первого деления в соответствии с примерным вариантом осуществления. Как показано на Фиг. 8, первый разделяющий модуль 120 включает первый обнаруживающий субмодуль 121, субмодуль сегментирования изображения 122, конвергирующий субмодуль 123 и первый определяющий субмодуль 124.

[00126] Первый обнаруживающий субмодуль 121 выполнен с возможностью обнаружения характерной области изображения в изображении объекта; субмодуль сегментирования изображения 122, выполнен с возможностью сегментации изображения на обнаруженной характерной области изображения; конвергирующий субмодуль 123 выполнен с возможностью фильтрации и сведения воедино результатов сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО. Первый определяющий субмодуль 124 выполнен с возможностью определить ВО из по меньшей мере одного претендента ВО, и определить область за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.

[00127] Второй разделяющий модуль 130 выполнен с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем 110, на пиксельные блоки заданных размеров, и преобразования данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные;

[00128] Второй разделяющий субмодуль выполнен с возможностью деления интегрального изображения на пиксельные блоки N*N, причем N является количеством пикселей в горизонтальном и вертикальном направлениях, и как правило, может быть равным 8, т.е. получаются пиксельные блоки 8*8. Затем, операция преобразования данных, такая как ДКП, для пиксельных блоков N*N выполняется по порядку.

[00129] Второй получающий модуль 140 выполнен с возможностью получения таблицы квантования, соответствующей каждой области, подлежащей сжатию, полученной первым разделяющим модулем 120, где различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;

[00130] Второй получающий модуль выполнен с возможностью получения первого типа таблиц квантования, соответствующих ВО и получения второго типа таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования второго типа таблиц квантования больше, чем у первого типа таблиц квантования.

[00131] Значения квантования, соответствующие высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования, определяются согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, причем заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования и могут устанавливаться в соответствии с требованиями пользователя.

[00132] Значения квантования во втором типе таблиц квантования определяются в соответствии со значениями в пиксельных блоках в не-ВО и с заданным процентом.

[00133] Квантующий модуль 120 выполнен с возможностью квантования частотных данных, соответствующих пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию.

[00134] Квантование является результатом деления пиксельных значений на значения, соответствующие таблицам квантования. Что касается пиксельных блоков 8*8, соответственно, таблицы квантования также принимают матрицы 8*8, и пиксельные значения в пиксельных блоках разделяются на значения в соответствующих позициях в таблицах квантования для получения результата квантования, который, также будет матрицей 8*8.

[00135] Кодирующий модуль 160 выполнен с возможностью кодирования данных изображений, квантованных квантующим модулем 150 для получения сжатого изображения.

[00136] Согласно устройству сжатия изображения, предусмотренному вариантом осуществления, изображение объекта, подлежащее сжатию, получается и делится на не менее, чем две области, подлежащие сжатию. Изображение объекта делят на пиксельные блоки заданных размеров, и данные в каждом пиксельном блоке конвертируют на частотные данные. Получается таблица квантования, которая соответствует каждой области, подлежащей сжатию, при этом различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования, и различные, области, подлежащие квантованию, могут квантоваться путем использования таблиц квантования с различными шкалами квантования. Таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются некоторыми областями, подлежащими сжатию так, чтобы сохранить более подробную информацию; и таблицы квантования со сравнительно малыми шкалами квантования используются другими областями, подлежащими сжатию, таким образом, чтобы значительно уменьшить пространство для хранения изображений. Путем использования устройства сжатия изображений для сжатия изображений, гарантируется не только качество изображения некоторых областей, но также значительно снижается и пространство для хранения изображений.

[00137] На Фиг. 9 представлена блок-схема устройства сжатия изображения 900 в соответствии с примерным вариантом осуществления. Например, устройство 900 может быть мобильным телефоном, компьютером, цифровым вещательным терминалом, радиопередатчиком сообщений, игровой консолью, планшетным устройством, медицинским устройством, оборудованием для фитнеса, персональным цифровым ассистентом и т.п.

[00138] Ссылаясь на Фиг. 9, устройство 900 может включать один или несколько из следующих компонентов: обрабатывающий компонент 902, память 904, активный компонент 906, мультимедийный компонент 908, аудиокомпонент 910, интерфейс ввода/вывода 912, сенсорный компонент 914 и коммуникационный компонент 916.

[00139] Обрабатывающий компонент 902, как правило, управляет всеми операциями устройства 900, такими как операции, связанные с дисплеем, телефонными звонками, передачей данных, операции камеры и записывающие операции. Обрабатывающий компонент 902 может включать один или несколько процессоров 920, чтобы выполнять инструкции по выполнению всех или части этапов, установленных в вышеописанных способах. Кроме того, обрабатывающий компонент 902 может включать один или несколько модулей упрощения взаимодействия между обрабатывающим компонентом 902 и другими компонентами. Например, обрабатывающий компонент 902 может включать модуль упрощения взаимодействия между мультимедийным компонентом 908 и обрабатывающим компонентом 902.

[00140] Память 904 выполнена с возможностью хранения различных типов данных для поддержки работы устройства 900. Примеры таких данных включают инструкции для любых приложений или способов, работающих на устройстве 900, контактные данные, данные телефонной книги, сообщения, изображения, видео и т.д. Память 904 может быть выполнена с помощью любого типа энергозависимых или неэнергозависимых запоминающих устройств или их комбинации, таких как статическое оперативное запоминающее устройство (СОЗУ), электрически стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (ЭППЗУ), стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (СППЗУ), программируемое постоянное запоминающее устройство (ППЗУ), постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), магнитная память, флэш-память, магнитный или оптический диск.

[00141] Активный компонент 906 подает питание на различные компоненты устройства 900. Активный компонент 906 может включать систему управления электропитанием, один или несколько источников питания, а также любые другие компоненты, связанные с генерирование, управление и распределением питания в устройстве 900.

[00142] Мультимедийный компонент 908 включает экран с возможностью обеспечения выходного интерфейса между устройством 900 и пользователем. В некоторых вариантах осуществления, экран может включать в себя жидкокристаллический дисплей (ЖКД) и сенсорную панель (СП). Если экран включает сенсорную панель, экран может быть реализован как сенсорный экран для получения входных сигналов от пользователя. Сенсорная панель включает один или несколько сенсорных датчиков с возможностью чувствовать касания, движения пальцев и жесты на сенсорной панели. Сенсорные датчики предусмотрены не только с возможностью чувствовать границы касания или движения пальцев, но также и с возможностью чувствовать период времени и давление, связанное с касанием или движением пальцев. В некоторых вариантах осуществления мультимедийный компонент 908 включает фронтальную камеру и/или заднюю камеру. Фронтальная камера и/или задняя камера могут получать внешние мультимедийные данные, в то время как устройство 900 находится в рабочем режиме, таком как режим фотографирования или режим видеосъемки. Как фронтальная, так и задняя камеры могут быть фиксированными системами оптических линз или иметь функции фокуса или оптического зума.

[00143] Аудиокомпонент 9010 выполнен с возможностью вывода и/или ввода аудиосигналов. Например, аудиокомпонент 910 включат микрофон (МИК), выполненный с возможностью получения внешнего аудиосигнала когда устройство 900 находится в рабочем режиме, таком как режим звонка, режим записи и режим распознавания голоса. Полученный аудиосигнал в дальнейшем хранится в памяти 904 или передается через коммуникационный компонент 916. В некоторых вариантах осуществления, аудиокомпонент 910 дополнительно включает в себя динамик для вывода аудиосигналов.

[00144] Интерфейс ввода-вывода 912 предусмотрен с возможностью осуществления интерфейса между обрабатывающим компонентом 902 и периферийными интерфейсными модулями, такими как клавиатура, колесико, кнопки и т.п. Кнопки могут включать, без ограничения, кнопку возврата в исходное положение, кнопку громкости, кнопку запуска и блокировочную кнопку.

[00145] Сенсорный компонент 914 включает один или несколько датчиков в целях обеспечения оценки статуса различных аспектов устройства 900. Например, сенсорный компонент 914 может обнаружить статус открытия/закрытия устройства 900, относительное позиционирование компонентов, например, дисплея и клавиатуры устройства 900, изменение в положении устройства 900 или компонента устройства 900, наличие или отсутствие контакта пользователя с устройством 900, ориентацию или ускорение / замедление устройства 900, а также изменение в температуре устройства 900. Сенсорный компонент 914 может включать датчик положения, выполненный с возможность определения присутствия близлежащих объектов без какого-либо физического контакта. Сенсорный компонент 914 может также включать световой датчик, такой как датчик изображений КМОП или ПЗС для использования в приложениях обработки изображений. В некоторых вариантах осуществления сенсорный компонент 914 может также включать в себя датчик акселерометра, датчик гироскопа, магнитный датчик, датчик давления или датчик температуры.

[00146] Коммуникационный компонент выполнен с возможностью упрощения коммуникации, по проводной или беспроводной сети, между устройством 900 и другими устройствами. Устройство 900 может получать доступ к беспроводной сети на основании стандартов связи, таких как Wi-Fi, 2G или 3G, или их комбинации. В одном примерном варианте осуществления коммуникационный компонент 916 принимает сигнал оповещения или широковещательную информацию от внешней системы управления вещания по каналу вещания. В одном примерном варианте осуществления коммуникационный компонент 916 дополнительно включает в себя модуль коммуникации ближнего поля (КБП) для упрощения коммуникации малой дальности. Например, модуль КБП может быть выполнен на основе технологии радиочастотной идентификации (РЧИ), технологии ассоциации инфракрасной технологии передачи данных (АИТПД), сверхширокополосной (СШП) технологии, технологии Bluetooth-(BT) и других технологий.

[00147] В примерных вариантах осуществления устройство 900 может быть выполнено с возможностью одной или нескольких специализированных интегральных схем (СИС), цифровых сигнальных процессоров (ЦСП), устройства цифровой обработки сигналов (ЦОС), программируемых логических устройств (ПЛУ), программируемых пользователем вентильных матриц (ППВМ), контроллеров, микроконтроллераов, микропроцессоров или других электронных компонентов, для выполнения описанных выше способов.

[00148] В примерных вариантах осуществления предложен также непереходный считываемый компьютером носитель информации, содержащий инструкции, такие, как, заложенные в памяти 904, выполняемые процессором 920 в устройстве 900, для выполнения описанных выше способов. Например, непереходным считываемым компьютером носителем информации может быть ПЗУ, ОЗУ, компакт-диск, магнитная лента, гибкий диск, оптическое устройство хранения данных и т.п.

[00149] Непереходный считываемый компьютером носитель информации предусматривается, когда инструкции на носителе данных выполняются процессором мобильного терминала, и целевое устройство может выполнить способ сжатия изображения, который содержит следующие этапы:

[00150] получают изображение объекта, подлежащее сжатию;

[00151] разделяют изображение объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;

[00152] разделяют изображение объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразуют данные в каждом пиксельном блоке на частотные данные;

[00153] получают таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;

[00154] квантуют частотные данные, соответствующие пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и

[00155] кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения.

[00156] На Фиг. 10 представлена блок-схема устройства сжатия изображения 1000 в соответствии с примерным вариантом осуществления. Например, устройство 1000 может быть сервером. Что касается Фиг. 10, устройство 1000 содержит в себе обрабатывающий компонент 1022, и дополнительно содержит в себе один или несколько процессоров, а также источник с памятью в виде памяти 1032, выполненный с возможностью хранения инструкций, подлежащих выполнению обрабатывающим компонентом 1022, таким как прикладная программа. Прикладная программа, которую хранит память 1032, может содержать в семе один или несколько модулей, каждый из которых соответствует группе инструкций. Кроме того, обрабатывающий компонент 1022 выполнен с возможностью выполнения инструкций таким образом, чтобы выполнять вышеуказанные варианты осуществления способа сжатия изображения.

[00157] Устройство 1000 также может включать в себя активный компонент 1026, выполненный с возможностью осуществления управления питанием устройства 1000, проводной или беспроводной сетевой интерфейс 1050, выполненный с возможностью подключения устройства 1000 к сети, и интерфейс ввода / вывода 1058. Устройство 1000 может работать под управлением операционной системы, хранящейся в памяти 1032, такой как Windows Server™, Mac OS X™, Unix™, Linux™, FreeBSD™ и т.п.

[00158] Другие варианты осуществления изобретения будут очевидны для специалистов в данной области техники из рассмотрения описания и практики раскрытия изобретения, описанной в настоящем документе. Это приложение предназначено для покрытия любых вариаций, использования или адаптаций раскрытия их следующих общих принципов, и включает такие отклонения от настоящего изобретения, которые входят в известную или общепринятую практику в данной области. Предполагается, что описание и примеры следует рассматривать исключительно как иллюстративные, с истинным объемом и сущностью настоящего изобретения, указанными в следующей формуле изобретения.

[00159] Следует принять во внимание, что настоящее изобретение не ограничивается точной конструкцией, которая была описана выше и показана на прилагаемых чертежах, и что возможны различные модификации и изменения без отхода от объема настоящего изобретения. Предполагается, что объем изобретения ограничивается только прилагаемой формулой изобретения.

Изобретение относится к области сжатия изображения. Технический результат – повышение качества изображения и снижение объема пространства для хранения изображений. Способ сжатия изображений включает следующие этапы: получение изображения объекта; разделение изображения объекта на области, подлежащие сжатию и на пиксельные блоки с заданными размерами, преобразование данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные; получение таблиц квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования; квантование частотных данных с использованием таблицы квантования; и кодирование квантованных данных изображения для получения сжатого изображения; причем разделение изображения объекта на области включает определение Видимой Области (ВО) и не-ВО в изображении объекта; а получение таблицы квантования, соответствующей каждой области, включает получение первого и второго типа таблиц квантования, где шкалы квантования таблиц второго типа больше, чем у таблиц первого типа, и определение значения квантования. 3 н. и 3 з.п. ф-лы, 10 ил., 4 табл.

1. Способ сжатия изображений, отличающийся тем, что включает следующие этапы:

получают изображение объекта, подлежащее сжатию;

разделяют изображение объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;

разделяют изображение объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразуют данные в каждом пиксельном блоке на частотные данные;

получают таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;

квантуют частотные данные, соответствующие пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и

кодируют квантованные данные изображения для получения сжатого изображения, причем разделение изображения объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию, включает:

определение Видимой Области (ВО) и не-ВО в изображении объекта; а получение таблицы квантования, соответствующей каждой области, подлежащей сжатию, включает:

получают первый тип таблиц квантования, соответствующих ВО и получают второй тип таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования таблиц квантования второго типа больше, чем у таблиц квантования первого типа,

и определяют значения квантования, соответствующие высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, при том, что заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что определение ВО и не-ВО в изображении объекта включает:

определяют характерную область изображения в изображении объекта;

выполняют сегментацию изображения в определенной характерной области изображения;

фильтруют и сводят воедино результаты сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО; и

определяют ВО из по меньшей мере одного претендента ВО, и определяют область за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что разделение изображения объекта на пиксельные блоки с заданными размерами включает разделение изображения объекта на пиксельные блоки размерами 8*8.

4. Устройство сжатия изображений, характеризующееся тем, что включает:

первый получающий модуль с возможностью получения изображения объекта, подлежащего сжатию;

первый разделяющий модуль, выполненный с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;

второй разделяющий модуль, выполненный с возможностью разделения изображения объекта, полученного первым получающим модулем, на пиксельные блоки заданных размеров, и преобразования данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные;

второй получающий модуль с возможностью получения таблицы квантования, соответствующей каждой области, подлежащей сжатию, полученной первым разделяющим модулем, где различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;

квантующий модуль, выполненный с возможностью квантования частотных данных, соответствующих пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и

кодирующий модуль, выполненный с возможностью кодирования данных изображений, квантованных квантующим модулем для получения сжатого изображения,

причем

первый разделяющий модуль выполнен с возможностью определения ВО (Видимой области) и не-ВО из изображения объекта; и

второй получающий модуль выполнен с возможностью

получения первого типа таблиц квантования, соответствующих ВО, и получения второго типа таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования таблиц квантования второго типа больше, чем у таблиц квантования первого типа,

и определения значений квантования, соответствующих высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданных процентов, и заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования.

5. Устройство по п. 4, отличающееся тем, что первый разделяющий модуль, выполненный с возможностью определения ВО и не-ВО из изображения объекта, включает:

первый обнаруживающий субмодуль, выполненный с возможностью обнаружения характерной области изображения в изображении объекта;

субмодуль сегментирования изображения, выполненный с возможностью сегментации изображения на обнаруженной характерной области изображения;

конвергирующий субмодуль, выполненный с возможностью фильтрации и сведения воедино результатов сегментации изображения для получения по меньшей мере одного претендента ВО; и

первый определяющий субмодуль, выполненный с возможностью определения ВО из не менее, чем одного претендента ВО, и определения области за ВО в изображении объекта в качестве не-ВО.

6. Терминальное устройство для сжатия изображений, характеризующееся тем, что включает:

процессор; и

память, выполненную с возможностью хранения команд, выполняемых процессором, в котором процессор выполнен с возможностью:

получения изображения объекта, подлежащего сжатию;

разделения изображения объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию;

разделения изображения объекта на пиксельные блоки с заданными размерами, и преобразования данных в каждом пиксельном блоке на частотные данные;

получения таблицы квантования, которые соответствуют каждой области, подлежащей сжатию, в которой различные таблицы квантования соответствуют различным шкалам квантования;

квантования частотных данных, соответствующих пиксельным блокам в каждой области, подлежащей сжатию, посредством использования таблицы квантования, соответствующей области, подлежащей сжатию; и

кодирования квантованных данных изображения для получения сжатого изображения, причем разделение изображения объекта на по меньшей мере две области, подлежащие сжатию, включает:

определение Видимой области (ВО) и не-ВО в изображении объекта;

причем получение таблицы квантования, соответствующей каждой области, подлежащей сжатию, включает:

получение первого типа таблиц квантования, соответствующих ВО, и получение второго тип таблиц квантования, соответствующих не-ВО, где шкалы квантования таблиц квантования второго типа больше, чем у таблиц квантования первого типа;

определение значений квантования, соответствующих высокочастотным частям в первом типе таблиц квантования согласно значениям высокочастотных компонентов в пиксельных блоках ВО и заданным процентам, при том, что заданные проценты являются процентами ненулевых значений в результатах квантования.