[发明专利]一种用复合矢量量化进行图像压缩的方法

说明书

技术领域

本发明属于图像压缩传输技术领域，涉及复合图像压缩的方法，具体涉及一种用复合矢量量化进行图像压缩和解码的方法。

背景技术

在计算机技术中，图像以数字形式存在，每幅图像都可以数字化为一个二维数组，这就是数字图像。数字图像由若干个像素组成，每个像素的亮度可以量化为8位(即256级灰度)。由于数字图像本质是一组数据，具有处理方便和易于存储的优点，因此成为人们交流信息的主要媒介。通过互联网，人们通过图像交流获得更丰富的信息，实时的视频会议和视频电话为人们的工作和生活带来更多的便利，图像的实时传输技术已经成为当前信息技术的一个重要组成部分。

然而，数字图像中包含的数据量是非常巨大的。一幅640×480的24位真彩色图像的数据量约占900KB的存储空间，这样大的数据量不仅对计算机的存储和处理能力提出了很高的要求，而且也使得图像通信的信道传输速率受到限制。因此，为了存储、处理和传输数字图像，必须要对图像信息进行压缩编码。

图像压缩就是在保证一定图像质量的前提下，采用某种编码方法，将图像的位图信息转变成另外一种能将数据量缩减的表达形式。图像数据的压缩基于两个特点：一个是图像信息存在很大的冗余度，数据之间存在着相关性，如相邻像素之间灰度值的相关性等，一般来说，原始图像越有规律，像素间的相关性就越强，可以压缩的数据就越多；另一个特点是，由于人眼是图像信息的接收端，所以可以利用视觉对边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应)，以及对图像的亮度信息敏感，对颜色分辨率弱等特点来实现对图像的高压缩比，使得解压后的图像信息仍有着令人满意的质量。

矢量量化(Vector Quantization，VQ)是20世纪70年代后期发展起来的一种数据压缩技术，由于其压缩率较高，编、解码的方法简单，易于硬件实现，因此在数字视频与音频压缩以及图像压缩方面得到广泛应用。

矢量量化VQ包括编码和解码两个主要部分。用矢量量化技术对一幅图像编码时，首先要将原始图像按n×n个像素大小为单位进行小块划分，每个小块组成一个k维(k＝n×n)的矢量，含k个像素；编码时，首先通过在码书C中为每个输入图像矢量x搜索最匹配的码字y_p，使其失真测度值最小；然后将最匹配码字的索引p作为编码值代替矢量x进行存储或传输。解码时，则先根据接收到的索引p从相同码书中找出对应的码字，然后用这些码字重构图像。

矢量量化有两点关键技术：高性能的矢量量化器(码书)和快速的搜索方法。过去传统的矢量量化搜索编码采用全搜索方法，编码时对整个码书进行遍历，耗费的时间很多，好的编码方法可以减小搜索的数据量，进而减少编码耗费的资源和时间。基于此，国内外专家学者提出了各种改进方法提高VQ性能。一种是通过提高码本的质量来提高VQ的性能，如结构树矢量量化和格型矢量量化等。另外一种是通过改进搜索码本的方式来提高VQ编码性能，如多级矢量量化，预测矢量量化等。但是，无论怎样改进矢量量化搜索方法，由于矢量量化技术自身的特点，仍然存在计算量大的缺点，这使得图像处理的速度受到很大的限制。原因是，矢量量化的改进方法大都集中在怎样在同样的码书下能够在保证图像画质的前提下尽量降低编码复杂度，也即降低编码时间。所以矢量量化的改进方法大都只能是使图像画质接近全搜索时的图像质量，而不能对图像质量有进一步的提高。

发明内容

本发明的目的是提供一种用复合矢量量化进行图像压缩和解码的方法，在输入图像区域中的像素点中找到或计算出可以代表输入图像区域中所有像素点的特征像素值，对平滑图像区域直接进行像素编码，对不平滑图像区域采用矢量量化方法进行编码，解决图像处理的速度低、计算量大的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种用复合矢量量化进行图像压缩和解码的方法，该方法按照以下步骤实施，

步骤1、判定待压缩编码的图像区域是否平滑，

如果输入的图像区域矢量x中的像素点灰度的最大值和最小值满足下式：