[发明专利]一种基于天气情况的图像压缩方法及装置

权利要求书

1.一种基于天气情况的图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01：将输入图像数据转换成YUV色彩空间；

S02：获取图像数据传输目的地所处环境的能见度值，将得到的能见度值与设定的能见度阈值比较，若能见度值小于设定的第一能见度阈值，判断得到的能见度值落入第一能见度区间；若能见度值大于设定的第二能见度阈值，判断得到的能见度值落入第三能见度区间；反之，判断得到的能见度值落入第二能见度区间；

S03：根据所述能见度值落入的能见度区间对Y、U、V三个分量采用不同的采样方式进行采样，得到样本数据；

S04：对得到的样本数据利用聚类算法进行图像分割，得到分割结果；

S05：对得到的分割结果进行离散余弦变换后，进行数据量化，对量化后的数据进行编码；

所述步骤S03中，若所述能见度值落入第一能见度区间，Y、U、V三个分量的采样方式为4：4：4；若所述能见度值落入第二能见度区间，Y、U、V三个分量的采样方式为4：2：2；若所述能见度值落入第三能见度区间，Y、U、V三个分量的采样方式为4：1：1。

2.根据权利要求1所述的基于天气情况的图像压缩方法，其特征在于，所述步骤S02还包括，根据所述能见度值落入的能见度区间，动态调整Y分量的值。

3.根据权利要求1所述的基于天气情况的图像压缩方法，其特征在于，所述步骤S04中，利用改进的K-Means算法进行图像分割，包括以下步骤：

S41：根据所述能见度值落入的能见度区间选取聚类个数K；

S42：随机产生K个初始中心三维向量，选取出它们的颜色作为颜色聚类初始中心点；

S43：迭代开始，枚举图像中所有像素点，对每个像素点计算其颜色到所有K个中心点的距离，选取距其最近的中心点所代表的聚类作为该像素点颜色的聚类；

S44：在所有像素点确定其颜色的新聚类后，更新每个颜色聚类的新中心点；

S45：重复步骤S43、S44直到达到停止条件，所述停止条件为设定的最大迭代次数或者判断中心变化误差小于设定值。

4.根据权利要求3所述的基于天气情况的图像压缩方法，其特征在于，所述步骤S41中，若所述能见度值落入第一能见度区间，则取聚类个数K＝32；若所述能见度值落入第二能见度区间，取聚类个数K＝64；若所述能见度值落入第三能见度区间，取聚类个数K＝64。

5.一种基于天气情况的图像压缩装置，其特征在于，包括：

转换模块，将输入图像数据转换成YUV色彩空间；

能见度处理模块，获取图像数据传输目的地所处环境的能见度值，将得到的能见度值与设定的能见度阈值比较，若能见度值小于设定的第一能见度阈值，判断得到的能见度值落入第一能见度区间；若能见度值大于设定的第二能见度阈值，判断得到的能见度值落入第三能见度区间；反之，判断得到的能见度值落入第二能见度区间；

采样模块，根据所述能见度值落入的能见度区间对Y、U、V三个分量采用不同的采样方式进行采样，得到样本数据；

图像分割模块，对得到的样本数据利用聚类算法进行图像分割，得到分割结果；

离散余弦变换模块，对得到的分割结果进行离散余弦变换；

数据量化模块，对离散余弦变换后的数据进行数据量化；

编码模块，对量化后的数据进行编码；

所述采样模块中，若所述能见度值落入第一能见度区间，Y、U、V三个分量的采样方式为4：4：4；若所述能见度值落入第二能见度区间，Y、U、V三个分量的采样方式为4：2：2；若所述能见度值落入第三能见度区间，Y、U、V三个分量的采样方式为4：1：1。

6.根据权利要求5所述的基于天气情况的图像压缩装置，其特征在于，所述能见度处理模块还包括，根据所述能见度值落入的能见度区间，动态调整Y分量的值。