[发明专利]基于图形处理器的条带波变换图像压缩方法有效
申请号: | 201410160985.4 | 申请日: | 2014-04-18 |
公开(公告)号: | CN103905831B | 公开(公告)日: | 2017-01-18 |
发明(设计)人: | 韩红;陈建;洪汉梯;李楠;曹赛;史媛媛;刘三军 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | H04N19/63 | 分类号: | H04N19/63;H04N19/645;H04N19/88;G06T9/40 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心61205 | 代理人: | 田文英,王品华 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 图形 处理器 条带 变换 图像 压缩 方法 | ||
技术领域
本发明属于图像处理技术领域,更进一步涉及图像压缩技术领域中的一种基于图形处理器的条带波变换图像压缩方法。可用于医学图像处理、网络图像传输、移动多媒体等领域。
背景技术
图像压缩的目的是使用尽可能少的数据量对图像进行表示。图像压缩技术在医学图像处理、高清晰度电视、卫星遥感等领域均有着广泛的应用前景。图样本身包含大量的信息,但图像本身含有大量的冗余信息,例如:图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余、编码冗余、图像中非常强的纹理结构而引起的结构冗余等,图像压缩就是去掉图像的冗余信息,但如何有效地去除图像的冗余信息仍需要提出新的研究方法,而且压缩图像需要很高的压缩比和较快的计算速度。
中央处理器(CPU)的设计目标是使执行单元能够以很低的延迟获得数据和指令,因此,中央处理器具有复杂的控制逻辑和很强的分支预测能力,并使用大量的缓存来提高效率,由于功耗和设计难度的限制,CPU性能的提高遇到了瓶颈,多核成为处理器设计发展的方向,而采用众核架构的图形处理器(GPU)很适合执行需要大运算量、具有数据独立性质的科学运算,图形处理器很适合来加速图像处理算法。
条带波变换(Bandelet变换)是和小波变换类似的对图像进行表示的方法,Bandelet变换的基本思想是对特定尺度上的高频小波系数沿图像几何流方向再进行一维小波变换,以此获得更少的非零系数和去除奇异点附近的小波系数间的相关性,故条带波变换拥有比小波变换更好的图像表示能力。
目前已经有各种图像压缩技术被提出,例如目前使用很广泛的基于JPEG的图像压缩标准,JPEG图像压缩标准基于离散余弦变换,该方法有易于实现、用可变的压缩比控制文件大小的优点,但是在较高的压缩比下,重构图像存在严重的块效应,不能很好地适应网络传输图像的需要,而且不具有很多所需要的特性,例如:质量渐进、良好的低比特率压缩性能等。
江苏新瑞峰信息科技有限公司申请的专利“一种快速JPEG2000图像压缩系统”(专利申请号:CN201310375029,公开号:CN103414901A)中构建了以JPEG2000算法为基础的图像压缩系统,该系统以离散小波变换技术为基础,并使用了图形处理器来加速算法,小波变换虽然可以很好的对规则图形进行压缩,且只有奇异点附近的小波系数是非零的,但是该系统仍然存在的不足是:小波只能扑捉点状的奇异点,不能很好的处理线状和面状的奇异点。
中国矿业大学申请的专利“一种改进条带波变换的图像压缩方法”(专利申请号:CN201310484868,公开号:CN103561275A)中公开了一种改进条带波变换的图像压缩方法。该方法首先将图像进行条带波变换,然后使用嵌入式零树小波编码对条带波系数进编码以及解码,最后实现图像压缩的效果,该方法具有图像压缩比和峰值信噪比高的特点,但是仍然存在的不足是:条带波变换过程比较复杂,而且计算量很大。
发明内容
本发明的目的是针对上述现有技术的不足,提出了一种基于图形处理器的条带波变换图像压缩方法,并采用具有众核架构图形处理器来加速算法。解决了算法速度慢的问题,并提高了压缩图像的峰值信噪比,并且解压过程很容易实现。
本发明实现的具体步骤包括如下:
(1)输入待压缩图像:
输入待压缩图像,从输入的待压缩图像中读取数值矩阵,将数值矩阵从内存传输到显存中。
(2)小波变换:
对数值矩阵进行二维哈尔小波变换,得到哈尔小波系数矩阵。
(3)Bandelet化:
(3a)将哈尔小波系数矩阵分解成边长为8的小方块,将小方块内的系数加载到图形处理器的共享存储器中,对于每个小方块,在(0,π)区间内,等间隔地抽取32个角度值作为几何流的方向,用符号INF表示无几何流方向;
(3b)采用投影值公式,计算每个小方块内哈尔小波系数的坐标在抽取的32个几何流方向上的正交投影值;
(3c)将正交投影值按从小到大排序,得到一个长为64的排序索引,对于无几何流方向,排序索引为数字1~64;
(3d)将小方块内的哈尔小波系数,按照排序索引进行重新排序,得到一个一维信号,对一维信号进行一维哈尔小波变换,得到小波变换后的一维信号,对小波变换后的一维信号进行量化处理,得到量化后的一维信号,对量化后的一维信号进行一维哈尔小波逆变换得到重构信号;
(3e)计算估计误差,选择使估计误差最小的方向作为小方块的最佳几何流方向;
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