[发明专利]一种基于演化计算的JPEG图像编码优化方法

说明书

本发明公开了一种基于演化计算的JPEG图像编码优化方法，涉及演化计算和JPEG编码优化技术领域，从进化计算的角度出发，对JPEG的量化表进行优化，针对图像编码中的码率多功能需求，研究基于多目标优化的多功能图像编码优化技术，在提升编码效率的同时，满足用户的多种码率需求，通过对图像编码问题进行多目标建模，设计符合率失真最优原则的进化算子、以及环境选择策略，能有效找到最优量化表，使得图像的编码效率能提升10％以上，同时，在优化的过程中产生的多组量化表能够有效应对图像压缩编码中的不确定性问题。

技术领域

本发明涉及演化计算和JPEG编码优化技术领域，具体是一种基于演化计算的JPEG图像编码优化方法。

背景技术

随着智能手机的普及，生活和工作中的数字图像数据量急剧增大，这些海量的图像数据给磁盘存储和网络传输带来了极大的挑战，图像压缩编码技术能够在保证图像质量的前提下减少图像数据量，目前图像压缩编码技术用的最多的还是JPEG标准，JPEG标准在图像应用领域仍然处于主导地位，所以对JPEG进行编码效率的优化，具有广阔的经济价值和应用前景。

在实际编码应用中，用户的需求并不明确，或者需求存在多样性，例如智能手机在拍摄一张图片时，既需要生成面向本地存储的高质量版本，又需要生成面向网络传输的低质量版本，针对这种应用场景，就需要同时生成不同码率的图像,在此过程中就会产生失真，为此，现提供一种基于演化计算的JPEG图像编码优化方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于演化计算的JPEG图像编码优化方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于演化计算的JPEG图像编码优化方法，包括：

将图像转化为YCbCr模式，其中Y为亮度分量，而Cb和Cr则为两个色度分量，然后对三个分量进行独立处理，从而获得离散余弦块，并对离散余弦块进行量化处理，将量化处理后的离散余弦块通过Z型扫描得到一维符号串，并对一维符号串进行游程编码，进而得到最终的二进制码流，完成编码流程；

在量化过程中，用不同的量化表可以得到码率不同的压缩图像，利用多目标优化的方法求解编码效率最高的量化表，过程包括：

步骤一：对默认量化表进行初始化，从而对默认量化表的MSE和码率进行优化；

步骤二：基于率失真优化的量化表更新策略；

步骤三：对获得的码率和MSE进行评价；

步骤四：对获得的码率和MSE进行选解。

进一步的，对三个分量进行处理的过程包括：将图像分为互不重叠的大小为8x8的图像块，每一个图像块为基本的处理单元，对每一个图像块进行离散余弦变换，离散余弦变换后得到的图像块即为离散余弦块；使用8x8的量化矩阵对离散余弦块进行量化，从而量化矩阵中存储的每个离散余弦频带位置的量化步长，通过除法取整方式实现信息舍弃。

进一步的，对默认量化表进行初始化的过程包括：

将量化表规模记为pop，最大迭代次数记为maxgen，初始迭代次数gen＝0，初始量化表的设定用默认量化表通过质量因子QF设定不同的值，得到不同的量化表；将问题优化的目标定义为MSE和码率，默认量化表为决策变量，则通过min函数对MSE和码率进行优化，所述码率R_u，v(Q)通过公式7进行量化系数的一阶熵进行估算获得：

其中，Num_blk代表图像中8x8块的数量，S_i代表量化索引i的系数数值分布范围，S_i＝[i*Q(u,v)-Q(u,v)/2,i*Q(u,v)+Q(u,v)/2]，Num_F(u,v)为频带(u,v)上值为F(u,v)的数量。