[发明专利]基于颜色分类与聚类的图像压缩和解压缩方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像压缩技术领域，具体涉及一种基于颜色分类和聚类的图像压缩和解压缩方法。

背景技术

图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。

现在主流的图像压缩方法主要包括JPEG（Joint Photographic Experts Group，联合图像专家小组）法和JPEG2000法。JPEG是由国际标准组织和国际电话电报咨询委员会为静态图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准，也是至今一直在使用的、应用最广的图像压缩标准。JPEG法用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，换句话说，就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质,其压缩比可以达到其他传统压缩算法无法比拟的程度。JPEG2000是基于小波变换的图像压缩标准,其重要特征在于能实现渐进传输，即先传输图像的轮廓，然后逐步传输数据，不断提高图像质量，让图像由朦胧到清晰显示。此外，JPEG2000还支持所谓的“感兴趣区域”特性，可以任意指定影像上感兴趣区域的压缩质量，还可以选择指定的部分先解压缩。JPEG2000和JPEG相比优势明显，且向下兼容，因此被认为是未来取代JPEG的下一代图像压缩标准。

但是，由于一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用高斯过程来描述，并且图像中存在一些突变结构，而JPEG算法对图像进行分块处理，在高压缩比时就会产生严重的马赛克失真，即方块效应。JPEG2000算法复杂，针对大尺寸的图像时，压缩速度慢，在中、低度压缩比下，JPEG2000的优势不明显，另外，JPEG2000存在模糊失真，主要是由于在编码过程中高频分量会产生一定程度的衰减所导致的。JPEG和JPEG2000压缩算法适用于多种图像，包括灰度图像和彩色图像，具有通用性，因而其代价是算法复杂和牺牲一定的速度。当采用高压缩比对大量的图像进行压缩时，上述两种算法各自存在压缩质量差和速度慢的不足。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于颜色分类与聚类的图像压缩和解压缩方法，解决对大量图像进行压缩时，压缩质量差和压缩速度慢的问题。

本发明公开了一种基于颜色分类与聚类的图像压缩方法，包括：

S1、获取原始图像，并为所述原始图像建立标志矩阵；

S2、对所述原始图像进行颜色分类；

S3、判断所述颜色分类的种类数是否多于预设的颜色种类数，若是，执行步骤S4，否则直接执行步骤S5；

S4、对所述颜色分类中多出的颜色种类进行聚类；

S5、根据所述颜色分类的类别，拆分所述原始图像的像素数据和标志数据；

S6、采用无损压缩算法对所述标志数据进行压缩，采用有损算法对所述像素数据进行压缩；

S7、将各压缩数据按照预设顺序写入文件，得到压缩图像。

进一步地，所述标志矩阵与所述原始图像的像素矩阵大小相同，且所述标志矩阵的初值设为0。

进一步地，所述对原始图像进行颜色分类包括：

S21、将所述标志矩阵的第一个元素设为1，获取所述原始图像第一个像素的像素数据；

S22、以所述第一个像素的像素数据为基准，依次计算所述原始图像剩余像素的保真度值，若所述保真度值大于设定阈值，将所述标志矩阵中相应位置的元素设为1；

S23、将所述标志矩阵中第一个0元素设为k，并获取所述原始图像中相应位置像素点的像素数据作为基准，依次计算所有0元素对应像素点的保真度值，若所述保真度值大于设定阈值，将所述标志矩阵中相应位置的元素设为k；

S24、重复步骤S23，直至所述标志矩阵中不再包含0元素，其中k是大于1小于等于p的正整数，p为所述颜色分类的种类数；

S25、计算所述标志矩阵中每种颜色分类的元素数量，按照所述元素数量由多到少的顺序对所述k值进行升序排列和重置，使得元素数量最多的颜色分类的k值为1，元素数量最少的颜色分类的k值为p。

进一步地，所述对所述颜色分类中多出的颜色种类进行聚类包括：