[发明专利]基于相似性的纹理图像压缩方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像领域，尤其涉及一种基于相似性的纹理图像压缩方法。

背景技术

图像压缩目的是减少图像数据中的冗余信息从而用实现高效的数据存储和数据传输。目前，图像压缩主要分为有损压缩和无损压缩，比较流行的编码标准有如JPEG，MPEG等。

在大型的场景渲染中需要纹理图像调入显存，这一过程不能一次性快速地完成，所以我们需要研究纹理图像的压缩和解压算法，以减少纹理图像的存储空间，降低传输延迟，同时降低纹理数据的损失。实现纹理图像的压缩以传统图像压缩方法为基础，因纹理图像本身呈现出很高的相似度所以两者有一定的区别。

目前纹理压缩已经有很多的解决方案，主要手段是产生图像的码书，然后根据码书来实现图像的重构。近来年，效果比较好的有增量式码书生成算法，该算法可以动态增加码书，而且生成步骤简单，压缩速度也较快。但这种算法中通过随机的方式生成码书，很有可能造成一些更具代表的码字被排除在外，这样会造成码字数量的增加，降低纹理图像的压缩比，重构得到的图像的视觉效果也会降低。为了提高图像的压缩比和重构图像的质量，另一种比较流行的算法是基于神经网络的自组织映射算法，这种算法是通过两层结构网络进行无监督的学习，最终的效果比较好，但该算法需要经过很多次的迭代，计算量非常大，压缩过程很慢。

很早之前，纹理图像的解压缩算法仅仅使用CPU进行解压，在外存中进行压缩后再送到主存，这种解压算法对实时解压绘制的效果特别差。目前，随着GPU等图形硬件的成熟，很多算法都结合CPU和GPU，通过两者之间的调度来提升实时解压的效果。其中，CPU和GPU两者之间的数据通信会降低算法的速度，这种方式也存在一定的弊端。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种基于纹理图像相似性的图像压缩方法，该图像压缩方法大大提高了纹理图像压缩比，且计算量小，适用于实时纹理图像压缩。

一种基于相似性的纹理图像压缩方法，包括：

（1）把待压缩纹理图像从RGB色彩空间转换到YC_rC_b色彩空间得到YC_rC_b图像，并将YC_rC_b图像切割为若干个瓦片图像；

（2）利用瓦片图像图像的相似性，生成待压缩图像的码书和码表，所述的码书包括若干个码字，所述的码表用于记录各个瓦片图像对应的码字的编号；

（3）根据码书和码表对码书中的所有码字进行类哈夫曼编码得到码字编码，所述的码字编码包括识别段和码字段，并生成表头信息，所述的表头信息包括待压缩的纹理图像的大小和识别段的长度；

（4）用码字编码替换码表中相应码字的编号得到码表编码，将表头信息加入码表编码的头部，形成待压缩纹理图像的索引文件。

本发明的图像压缩方法适用于纹理图像的解压缩。本发明中YC_rC_b图像切割为若干个瓦片图像时各个瓦片图像之间相互不相互重叠。

码字应理解为纹理图像中的最能代表该纹理图像的瓦片图像，一个纹理图像一般对应有多个码字，所有码字的集合即为码书。

本发明先把待压缩纹理图像从RGB色彩空间转换到YCrCb色彩空间，对色度信息进行隔行采样，并把图像切割成相同大小但是不相互重叠的纹理瓦片图像。根据不同瓦片图像之间的相似性确定待压缩纹理图像的码书和码表，然后采用类哈夫曼编码对该码书中的码字进行编码得到所有码字的码字编码，并将码表转化为索引文件，进而完成纹理图像压缩，压缩结果为码书和索引文件。采用类哈夫曼编码得到对各个码字进行编码，得到的码字长度不同，码表中出现最多的码字编号对应的码字程度最短，依次增加，这样就大大降低了索引文件的存储空间，提高了纹理图像的压缩比，特别适用于分布式网络以及内存的调度的数据调度，且索引文件中包含了表头信息，便于解压。

本发明的纹理图像压缩方法中可采用AOP算法（Automatic Organizing Process）自动构建纹理图像的压缩码书，计算量小，操作简单易于实施，同时在保证重构图像的视觉效果提高压缩比。

所述的瓦片图像大小为2×2～6×6像素。瓦片图像一般为方块，如果待压缩的纹理图像不能恰好分割为设定大小的瓦片图像时，最后在纹理图像的边缘可能存在像素小于设定值的瓦片图像。如果瓦片图像设定太大，最后得到的码书会比较大，这样不利于提高纹理图像的压缩比。但如果设定的太小，算法的计算数据量比很大，同时解压得到的纹理图像质量也比较差，与原始图片比较存在较为明显的失真。