[发明专利]一种Bayer图像压缩方法及装置

说明书

本发明公开了一种Bayer图像压缩方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤S1，对输入的单行图像进行宏块分割；步骤S2，对当前宏块进行分析，计算出当前宏块的代价；步骤S3，根据当前宏块的代价进行码率控制，将每行图像产生的码流控制在额定的长度；步骤S4，根据上下文预测的方法计算出当前像素点的预测残差diff，利用步骤S3得出的量化等级对其进行量化，并对其进行编码输出码流，本发明不使用行缓冲区，在算法复杂度极低的同时，压缩效率也很高，满足ISP系统的低功耗、低面积等各项硬件实现要求。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于上下方预测的Bayer图像压缩方法及装置。

背景技术

彩色图像在成像过程中，往往需要采集多种基本颜色，如RGB三种颜色，最直接的方法就是采用滤镜。如果采集RGB三种基本颜色，则需要三块滤镜，为了保证每一个像素点都对齐，那么就会工艺变得复杂，导致成本急剧增加，不利于工业化生产。而使用Bayer格式就能很好的解决上述问题，在一块滤镜上设置不同的颜色即可，由于人眼对绿色G分量比较敏感，所以G分量的像素是R和B的总和。实际中，Bayer格式(如图1)图像成了CCD、CMOS等传感器最终的输出格式。

虽然Bayer格式比全彩色格式能够节省带宽和存储，但是，直接从传感器中得到的图像是相当的糟糕，无论是细节还是色彩都与实际图像有相当大的差距，这时就需要ISP(Image Signal Processing，图像信号处理)对传感器出来的图像进行后处理，如图2所示，这些处理算法包括线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、自动白平衡、自动曝光等等。为了完成所有的图像处理，往往需要一帧或者连续几帧的图像数据，那么就需要将图像存入DDR(Double Data Rate双倍速率同步动态随机存储器)，以方便读取使用。由于工艺的发展和应用的需求等，现在Bayer格式图像的分辨率已经达到几百万甚至千万的水平。往DDR中存入图像和读取图像，都对其带宽和空间带来了严峻的考验，同时也增加了ISP系统的功耗和面积。

因此为了满足ISP系统低功耗、小面积的要求，压缩算法必须有高效率、低功耗的特点。针对单帧图像进行无损压缩的国际标准有JPEG2000、JPEG-LS等，同时，也有一些比较热点的无损压缩算法，如SPIHT、FELICS、CALIC算法等。但是，这些算法都不同程度的存在着复杂度过高、占用line buffer(行缓存区)资源过多等缺陷，极不适合集成在ISP这样的低功耗、小面积的系统中。

同时，在一些高端ISP系统中除了需要对Bayer图像进行“多路”存储外，在实现图像处理算法时，还需要“多路”对DDR进行读取。如果使用需要line buffer的压缩算法，并考虑到Bayer图像的分辨率，就需要很大的缓存空间，ISP的成本将大幅度增加，其竞争优势也将消失殆尽。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种Bayer图像压缩方法及装置，以不使用行缓存区(linebuffer)，在算法复杂度极低的同时，压缩效率也很高，满足ISP系统的低功耗、低面积等各项硬件实现要求。

为达上述及其它目的，本发明提出一种Bayer图像压缩方法，包括如下步骤：

步骤S1，对输入的单行图像进行宏块分割；

步骤S2，对当前宏块进行分析，计算出当前宏块的代价；

步骤S3，根据当前宏块的代价进行码率控制，将每行图像产生的码流控制在额定的长度,并获得当前宏块的量化等级；

步骤S4，根据上下文预测的方法计算出当前像素点的预测残差diff，利用步骤S3得出的量化等级对其进行量化，并对其进行编码输出码流。

优选地，步骤S2进一步包括：

计算获得当前宏块中的每两个相邻像素之间的梯度grad；