[发明专利]面向硬件实现的快速高效无损图像压缩方法

权利要求书

1.一种面向硬件实现的快速高效无损图像压缩方法，其特征是，包括如下步骤：编码一帧图像，采用标准的FELICS算法不进行任何编码直接输出前2个像素，然后按照光栅扫描顺序依次对像素进行编码，具体编码步骤如下：

1)选取当前像素P和2个相邻像素N1、N2，N1与N2已知，且已编码，为P提供相关信息；其中按照当前像素P点的位置分为四种情况对相邻像素进行选取：若P点为第一行的前两个像素，则不对P进行编码，直接输出；若P为第一行的其余像素，则选取左边两个像素值作为参考值；若P为第一列而非第一行的像素，则选取P上方和右上方两个像素作为参考值；若P在上述三种情况以外的位置则选取P左侧和上方两个像素作为参考值；

2)计算预测区间下界L＝min{N1，N2}，上界H＝max{N1，N2}，预测上下文Δ＝H－L；其中L为两个参考像素值中较小者，H为较大者，Δ为较大者与较小者的差值，即预测区间；

3)如果L≤P≤H，像素P落在预测区间[L，H]，编码1bit的0并置于该像素输出编码的最高位，表示像素P落在预测区间内，然后对P－L在[0，Δ]内进行修正的二元编码；如果L＞P，则像素P低于预测区间，编码1bit的1，表示像素P落在预测区间外，再用1bit的0表示低于预测区间，并将‘10’置于输出编码的最高位，然后计算出P点与预测区间边界的差值D＝L－P－1，对该差值D进行Golomb-Rice编码；如果P＞H，则像素P处于高于预测区间，编码1bit的1，表示像素P落在预测区间外，再用1bit的1表示高于预测区间，并将‘11’置于输出编码的最高位；然后计算出P点与预测区间边界的差值D，D＝P－H－1，对该差值D进行Golomb-Rice编码；

当像素值落在预测区间外时将采用Golomb-Rice编码，在开始一帧图像处理前建立一个编码累加表C[Δ][k]，其中Δ取值范围同像素值的变化范围，k取值范围为0至像素位深度；每次Golomb-Rice codes编码时，根据Δ0＝H－L确定k，即选取最小的k0，使

C[Δ₀][k₀]≤C[Δ₀][k]，k＝0，1，...，   (1)

对于每一个预测上下文的Δ，编码累加表C[Δ][k]记录了使用每一个可能的k值(0，1，…)时Golomb-Rice编码的编码总长度，同时使用令编码总长度最小的k值进行下一次编码；

参数k确定后，对D/2k进行一元编码；后对差值D剩余的低k位进行二元编码

最后要更新编码累加表:

C[Δ₀][k]＝C[Δ₀][k]+D/2^k+k+1,k＝0，1，...，7   (2)

观察FELICS的编码过程，编、解码器要在Golomb-Rice编码下对Δ(0～255)，在k(0～像素位深度)下累计编码位，从而需要256×8W bits的存储空间，W表示编码累加值的位宽。更新编码累加表的过程也要消耗额外的操作周期。

2.如权利要求1所述的面向硬件实现的快速高效无损图像压缩方法，其特征是，其中修正的二元编码就是将落在预测区间的像素点进行变长编码，即对出现频率较高的值赋予较短的码值，对出现频率较低的值赋予较长的码值。

3.如权利要求1所述的面向硬件实现的快速高效无损图像压缩方法，其特征是，参数k的确定基于预测误差绝对值的期望，使用误差的平均值来代替期望值，为每一个可能出现的Δ值(0～255)设置2个变量N和A，其中N表示到目前为止该Δ值下出现的误差的个数，A表示到目前为止误差绝对值的累计值，每一个Δ值只需要两个量就可以完成记录，因此存储空间由256×8W bits下降为256×2W bits。k参数满足k＝min{k＇|2k＇N≥A}，即最小的k值使2kN≥A成立；N为到目前为止Δ值相同的像素数目，A为其误差累计；k参数的选取简化为计算A与N的最高非零位的差值，如果N通过左移使之最高非零位与A对齐，且值不小于A，则k参数为A与N的最高非零位的差值，否则为A与N的最高非零位的差值加1。

4.如权利要求1所述的面向硬件实现的快速高效无损图像压缩方法，其特征是，将原始图像适当分块，来利用像素的局部特性，经过理论分析在硬件消耗和速度之间进行折中以确定最佳的分块大小。