[发明专利]基于WebP图像压缩算法的图像处理方法以及装置

说明书

本发明公开了一种基于WebP图像压缩算法的图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：获取待处理图像的YUV图像数据内多个Y宏块、多个U宏块和多个Z宏块；依据宏块间依赖关系，对多个Y宏块、多个U宏块和多个V宏块内子块遍历顺序进行重组；将子块遍历顺序重组后的每个Y宏块及所述Y宏块所在图像区域的U宏块、V宏块进行合并，得到所述Y宏块所在图像区域的目标宏块；依据目标宏块间依赖关系，对所述各个目标宏块内的子块遍历顺序进行重组，根据重组后的顺序遍历所述各个目标宏块内的子块，得到待处理图像的亮度和色度。本发明所提供的图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，实现了Y宏块、U宏块、V宏块之间的并行处理。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于WebP图像 压缩算法的图像处理方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着手机、平板、数码相机等图像采集设备的发展及图片像素规 模提升，导致互联网图像数据规模呈指数级增长。最新研究表明，2016 年至2021年，数据中心服务器上数据存储规模将增长四倍，从663EB 增长至2.6ZB，其中，大部分数据存储来源于图像和视频。例如，2013 年Facebook用户上传图片规模已超2500亿张，至2015年，Facebook 每天增加近20亿张图像；据腾讯2016年最新的统计，腾讯公司数据 中心服务器上因QQ、微信等应用，每天新增80亿张图像存储量。这 给数据中心服务器的数据存储和网络带宽将带来严重挑战。

由于目前JPEG图片文件格式的压缩编码算法优化在理论上几乎 已达极致，为了降低图像存储的大小，往往会采用具有较高压缩率的 图像文件格式WebP来替代现有的JPEG图像文件，与JPEG有损压缩 算法相比，WebP图像有损压缩算法能够降低30％左右的文件大小。 在数据中心服务器上采用WebP图像压缩算法对JPEG文件进行编码 转换，能够有效的缓解图片规模增长所带来的数据中心存储和网络带 宽访问的压力。

但是WebP图像有损压缩算法数据处理过程计算复杂度较高，对 Y数据通道、U数据通道和V数据通道分开进行处理，不能对Y宏块、 U宏块和V宏块进行并行处理，不能同时得到图像的亮度值和色度值。

综上所述可以看出，如何实现Y宏块、U宏块和V宏块的并行处 理是目前有待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于WebP图像压缩算法的图像处理方 法、装置、设备以及计算机可读存储介质，已解决现有技术中不能对Y宏块、U宏块和V宏块进行并行处理的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于WebP图像压缩算法 的图像处理方法，包括：采集待处理图像的YUV图像数据后，获取 所述YUV图像数据多个Y宏块、多个U宏块和多个Z宏块；依据宏 块间的依赖关系，分别对所述多个Y宏块、所述多个U宏块和所述多 个V宏块内的子块遍历顺序进行重组；将子块遍历顺序重组后的每个 Y宏块、所述Y宏块所在图像区域的U宏块和所述Y宏块所在图像 区域的V宏块进行合并，得到所述Y宏块所在图像区域的目标宏块； 依据各个目标宏块间的边界依赖关系，对所述各个目标宏块内的子块 遍历顺序进行重组后，根据重组后的目标宏块内的子块遍历顺序遍历 所述各个目标宏块内的子块，从而得到所述待处理图像的亮度值和色 度值。

优选地，所述获取所述YUV图像数据多个Y宏块、多个U宏块 和多个Z宏块包括：

将所述YUV图像数据的Y数据通道划分为多个16×16大小的Y 宏块后，将每个Y宏块划分为16个4×4大小的子块；将所述YUV 图像数据的U数据通道划分为多个8×8大小的U宏块后，将每个U 宏块划分为4个4×4大小的子块；将所述YUV图像数据的V数据通 道划分为多个8×8大小的V宏块后，将每个V宏块划分为4个4×4 大小的子块。

优选地，所述依据各个目标宏块间的边界依赖关系，对所述各个 目标宏块内的子块遍历顺序进行重组后，根据重组后的目标宏块内的 子块遍历顺序遍历所述各个目标宏块内的子块包括：