[发明专利]图片压缩处理方法、计算机系统以及可读存储介质

说明书

本发明提供一种基于多项式拟合的图片压缩处理方法、装置、计算机系统、服务器以及可读存储介质，其中图片压缩处理包括：1)生成平均压缩率表Te；2)拟合多项式非线性函数；3)图片编码与压缩；4)确定最接近的Rx；5)根据Rx缩放待处理图片；6)对缩放后的图片的处理与输出。本发明本发明采用预选应用场景下的通过选取N张多个业务场景下具有代表性的图片组(Picture Group)进行预处理，并生成宽高缩放比例对应的图片，然后通过求均值，拟合曲线最终得到一条能够体现文件压缩比例与图片压缩宽高缩放比例相对应的一条非线性曲线，将Rs固定的逐次递归压缩问题转变为可以通过曲线公式计算出近似Rs值的问题，显著地降低图片的压缩次数和压缩时间。

技术领域

本发明涉及图片处理技术领域，具体而言涉及一种基于多项式拟合的图片压缩处理方法及系统。

背景技术

有损图片压缩通比如JPEG格式的图片压缩，通常利用离散余弦变换，通过时域到频域的变换，然后将其中人眼不易感知的高频信号滤除，然后在重新编码后压缩的原理，大幅降低图片文件大小，再结合调整质量因子，也就是滤除高频信号的范围，可进一步增大图片压缩比，但采用这样的压缩方式会导致图片细节信息丢失更多。

现有技术中，例如201110418364.8中国专利申请公开的图片处理方法，对原始图像数据进行色彩空间转换和缩减取样，得到基于Y、U、V色彩空间的原始数据；将所述原始数据中的Y、U、V每个成份划分成独立的各个子区域；基于非平稳过程的空间统计模型对划分后的各个子区域进行空间相关性分析；根据所述相关性分析结果将邻近并相似的子区域划分为同一类以进行离散余弦变换，得到频域数据；对所述频域数据进行压缩。基于非平稳过程的空间统计模型以及进行空间相关性分析，能够相对减少压缩图片的失真，尽可能保证原始图像的良好质量。但其中采用的频域变化，是通过统计学模型进行预估，增加了离散余弦计算的次数，以此来平缓图像像素的变化，以减少失真。这样处理，无形中增加了算法的负担，并对引入的子区域的划分和相似度的计算，因为参数配置还会可能导致更多的失真。

在当前的一些应用场景中，例如AI模型的人脸检测场景，对于图片质量有较高的要求，但是对于分辨率要求并不高，一般人脸像素大于64x64 即可检测。因此对于图片质量恒定，同时又想降低图片尺寸以减轻系统处理压力的场景，需要考虑通过降低图片分辨率(宽乘以高)并压缩实现，然而传统的图片RAW图压缩尺寸比例与压缩后图片文件大小之间并非线性关系，对于通过降低分辨率基于固定大小上限的图片压缩的方法的通常做法是通过递归压缩实现，图1所示的现有技术表示了传统的基于分辨率递归的图片压缩实现流程，包括：设定图片大小上限S1，以及宽高缩放比例Rs(Rs0, Rs1)；将当前图片解码为RAW图片作为基准；通过定质量因子图片压缩算法进行压缩，得到压缩后的图片，其文件大小为S2；如果S2S1,则根据缩放比例Rs进行宽高缩放，重复Step3；如果S2S1,则流程结束，最终得到图片大小为S2的压缩图片。

以上的解决方案通过设置合适的Rs值，最终可以得到文件大小小于设定S1的图片压缩输出。但是，由于此流程受初始文件S2的大小与设定大小S1之间差值的影响很大，容易造成递归压缩次数不受控。同时过大的Rs值也会造成压缩次数增大损耗运算性能，增加压缩时间；而过小的Rs值会造成由于跨度粒度过大，造成最终S2的值远远小于S1，虽然达到限制大小的目的，但是会造成图片分辨率降低过度，达不到预期的质量要求。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于多项式拟合的图片压缩处理方法及系统，通过降低压缩次数以解决耗时问题，得到满足大小和分辨率要求的压缩图片。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

基于多项式拟合的图片压缩处理方法，包括以下步骤：

步骤1、在多个应用场景下，选取N张图片进行预处理，根据设定的步进条件X，生成步进条件与宽高缩放比例相关的缩放参照表，再计算得到平均压缩率表Te，其中N为大于等于10的正整数；