[发明专利]基于云计算平台的图像序列编码及恢复方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像编码及恢复方法，尤其涉及一种基于云计算平台的图像序列编码及恢复方法。

背景技术

云计算被认为是继个人计算机普及，互联网技术之后的第三次IT产业革命。云计算是并行计算、网格计算以及虚拟化、网络等技术的融合，能够提供弹性的计算和存储能力。同时作为一种服务提供给用户的商业模式，使得用户可以根据自己的实际需求方便廉价的完成任务，而不用关注于硬件性能升级维护等与要解决的问题相关性不大的领域。在电影制作领域，通过云计算平台进行处理、存储分发已经成为一种趋势，云渲染使得普通用户有机会利用海量的计算资源完成动画等场景渲染任务。渲染会产生海量的图像数据，无论是用户或者是提供渲染服务的运营商，都希望能够减少数据的存储代价。

在现有网络传输速率相对较慢的情况下，减少数据的存储空间可以降低数据传输过程中对带宽的依赖程度，从而能够提高服务商的运营效率。对用户来说减少存储代价同样意味着节约用户成本。因此通过数据压缩来减少图像数据的存储空间显得十分有用和必要。

另一方面，渲染产生的图像数据通常是作为中间数据，需要在后期制作阶段使用，因此不希望在数据压缩过程中存在信息损失。同时对于特定的领域比如医学图像处理以及艺术作品的数字化保持通常也不能容忍数据有丝毫的丢失。传统编码方案存在压缩比低并且当数据量急剧增长时处理时间偏长的问题。

现有较为常用的无损编码算法包括：哈夫曼编码算法、算术编码算法及基于字典的编码算法，其中基于字典的编码算法与其他压缩编码算法相比，编码及恢复速度较快、实现较为简单，且在数据源较大的情况下具有较好的压缩效果，尤其适用于计算机图像处理。然而，现有技术对渲染图像序列进行的基于字典的压缩编码及恢复是在单机上完成的，由于渲染图像序列所产生的数据庞大，这就使得整个编码及恢复过程缓慢，耗时较长。

发明内容

为了解决图像序列处理时间过长的问题，本发明提供了一种基于云计算平台的图像序列编码及恢复方法，包括以下阶段：

排序阶段，初始化云计算平台，在所述云计算平台中将待处理图像序列中的每一帧划分为大小相等的多个数据块，并且在各个数据块中建立索引信息，对所有数据块进行排序；

分割阶段，在所述云计算平台中设定分割策略，将排序后的所有数据块按所述分割策略分割为多个分块文件，存储所有的分块文件，并保留各个分块文件对应的存储路径；

压缩编码阶段，通过调度将分块文件分发至对应的计算节点，各个计算节点对相应的分块文件进行基于字典的压缩编码，在所述云计算平台中保存压缩编码后的文件，并保留各个压缩编码后的文件所对应的保存路径；

解压缩阶段，调度计算节点，各个计算节点通过如下两个阶段进行解压缩：

Map阶段：各个计算节点根据压缩编码阶段中对应的保存路径从云计算平台读取对应的压缩编码后的文件；

Reduce阶段：采用与压缩编码阶段所采用的压缩编码对应的解压缩方法，将Map阶段得到的所有压缩编码后的文件进行解压缩，得到解压缩后的文件，将所有解压缩后的文件按照分割阶段各个解压缩后的文件所对应的位置关系存储至所述云计算平台；

图像恢复阶段，所述云计算平台利用排序阶段中保存的相应索引信息，由解压缩后的文件重构图像序列并存储重构后的图像序列。

通过将图像序列分发到云计算平台中的各个计算节点，由各个计算节点同时对各个分块文件进行基于字典的压缩编码及恢复，极大提高图像序列的压缩及恢复速度；同时由于每一个文件都包含了整个图像序列的全局冗余信息，因而仍然能保持相对较高的压缩比。

分割阶段中的排序策略为：以帧内编号作为第一排序字段，以各帧的先后次序作为第二排序字段。由于对于给定长度的渲染的图像序列之间相似性较大，因此认为整个序列中相邻帧之间相同位置的数据相似性极大，因此数据块排序时只需将各个帧中处于同样位置的数据排列在一块即可。例如，在具有3帧图像的图像序列中，将每帧图像均分为3个数据块，用D_ij表示第i帧图像第j个数据块，则排序后的数据块顺序依次为：D₁₁，D₂₁，D₃₁，D₁₂，D₂₂，D₃₂，D₁₃，D₂₃，D₃₃。