[发明专利]一种基于主成分分析的内容自适应图像压缩方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于主成分分析的图像内容自适应的压缩编码方法。

背景技术

信息时代带来了信息大爆炸，使数据信息量大增，无论在传输、存储或处理等环节都需要采用有效的压缩编码技术对数据进行压缩。图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用。图像数据之所以可以被压缩，是因为图像数据中存在着大量的冗余信息，如图像中像素间相关性带来的空间冗余和视频序列中不同帧图像间相关性引起的时间冗余等。图像压缩的目的是通过去除这些冗余信息以减少表示数据所需的比特数。

目前主要有两大类图像压缩技术：一种是基于预测的压缩编码技术，另外一种是基于变换的压缩编码技术。另外，图像数据还存在编码冗余，因此可以用变长编码等技术来进一步增加压缩性能。基于预测的编码技术主要有差分脉冲调制和向量量化等，而基于变换的经典图像压缩技术有JPEG和JPEG2000。

图像压缩的主要目标就是在给定码率或者压缩比下实现最好的图像质量。以上两大类图像压缩技术都有着各自的优势，可以取得较好的图像压缩效果。前者在实现上相对简单，而且对图像的局部信息是自适应的；后者一般具有更高的压缩比，但是变换计算的复杂度较高。

在信息论中，信息的不确定代表了信息的多少，因而信号携带的信息量大同时也意味着其方差较大。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）作为一种数据分析的有效手段，作用是将一系列相关的变量在一些限制条件下通过线性变换映射到一个维数较小的空间上。通过将PCA应用于图像处理中，可以发现，少量的主成分分量的方差占总方差的比例很大，即较少的分量含有了原始信号大部分的信息，这就使得基于PCA的数据压缩成为可能。另外，经过PCA分解后的主成分分量系数分布较为稀疏，说明PCA十分适用于变换编码。

 

发明内容

本发明方法的目的是针对现有图像压缩方法的不足，提供一种基于PCA的图像内容自适应的压缩方法，在给定压缩比的情况下取得更好的图像质量。

本发明方法具体是：

设图像大小为M×N，图像块的大小为m×n，图像水平方向的图像块数目为：                                               ,垂直方向的图像块数为：，总图像块数为：。

步骤(1).输入待压缩图像，将图像分成m×n大小的图像块，计算每个块的DC分量；

步骤(2).计算去除DC分量的图像块的复杂度C，并且归一化；

步骤(3).对去除DC分量的图像块进行PCA分析，得到分解矩阵W以及m×n个分量的方差；

步骤(4).根据步骤(2)得到的块复杂度决定该块所需要的编码分量数；

步骤(5).根据步骤(3)和(4)，对经过PCA变换的图像块变换系数进行截取处理；

步骤(6).将步骤(5)得到的变换系数进行量化；

步骤(7).对步骤(6)得到的量化系数进行编码；

步骤(8).对步骤(3)得到的分解矩阵W和步骤(1)提取的DC进行编码；

步骤(9).将步骤(7)和步骤(8)编码后的数据传输到解码端。

进一步的，步骤（1）所述的图像块的DC分量是指图像中亮度的平均值，可以采用如下方法计算：

其中，I_ij为图像块(i,j)位置处的亮度值，m×n为图像块大小。

进一步的，步骤（2）所述的图像块的复杂度是指图像块中所含信息量大小，可以采用三种方法度量和计算。

第一种可以用信息熵来衡量图像块的复杂度，方法如下：

其中，p_I是关于图像块中像素亮度I的概率分布，I_k是I可能出现的第k个数值，L=255。

第二种可以采用梯度来度量图像块的复杂度，方法如下：