[发明专利]一种图像压缩、解压方法、压缩、解压装置以及系统

权利要求书

1.一种图像压缩方法，其特征在于，包括：

S1，获取待压缩图像，并对所述待压缩图像进行预处理，生成所述压缩图像的多个不相互重叠的待压缩图像块;

S2，输入图像块，在预先建立的压缩模型的第i层的字典中，根据最近邻策略，获取第i层字典中与输入的图像块最相似的代表图像块，i∈[1,L]，L为压缩模型中字典的层数,i为所述层数的序号；

S3，获取所述代表图像块的索引值，加入所述待压缩图像经压缩后的码流；

S4，将输入图像块和代表图像块进行差分，生成残差图像块；

S5，对于所述残差图像块，将所述残差图像块作为压缩模型字典的下一层输入的图像块，跳转至S2，重复执行S2至S4，直至到达最后一层压缩字典；

S6，对于多个所述待压缩图像块,将所述待压缩图像块作为压缩模型字典的第一层输入的图像块，跳转至S2，重复执行S2至S5，执行完毕后，输出所述待压缩图像经压缩后的码流。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据最近邻策略，获取第i层字典中与所述图像块最相似的代表图像块，包括：

根据最近邻策略，获取第i层字典中找到与图像块在欧式空间中距离最近的代表图像块，距离最近的代表图像块即为与所述图像块最相似的代表图像块。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述输入图像块，在压缩模型的第i层的字典之前，包括：

建立压缩模型，

其中，建立压缩模型的步骤，包括：

S1、采集多个图像，将所述图像分成预设大小的多个图像块，对多个图像块进行均匀采样，获取预设数量的图像块；

S2、将预设数量的图像块所述进行K-means聚类，从而获得K个代表图像块作为此层的字典；

S3、输入图像块，根据最近邻策略，获取与输入的图像块在欧式空间中距离最近的代表图像块，输入的图像块和最近的代表图像块进行差值，也从而获得此层的残差图像块；

S4、仅将上一层所有输出的残差图像块作为下一层字典学习使用的全部输入数据块，跳转至S2，重复S2中的步骤，直到建立L层的字典为止，L为压缩模型中字典的层数。

4.一种图像解压方法，其特征在于，包括：

S1，在压缩图像的码流中提取S位的数据，在所述数据中依次提取长度为B的数据S_i,

其中，S为压缩图像中的一个压缩图像块的索引值的码流位数，

S位的数据为压缩图像中的一个压缩图像块的索引值，

B为压缩图像块中一个代表图像块的索引值的码流位数，

S_i为压缩图像块第i个代表图像块的索引值，

i∈[1,L]，L为压缩模型中字典的层数,i为所述层数的序号；

S2，在压缩模型中，查找与索引值S_i对应的代表图像块；

S3，将所述代表图像块进行线性加和，重建出一个待压缩图像块；

S4，跳转至步骤S1，重复步骤S1至S3，直到在所述码流中提取完所有的数据，

S5，重建出多个待压缩图像块，形成所述待压缩图像块的集合，重建出压缩前的待压缩图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述代表图像块进行线性加和，重建出一个待压缩图像块，包括：

根据所述S位的数据中的S_i，从压缩模型中查找到的L块代表图像块进行线性加和，从而重建出一个待压缩图像块。