[发明专利]图像转换方法及装置有效

专利信息
申请号: 201310635059.3 申请日: 2013-12-02
公开(公告)号: CN103618910B 公开(公告)日: 2017-01-18
发明(设计)人: 甄海华 申请(专利权)人: 广东威创视讯科技股份有限公司
主分类号: H04N19/63 分类号: H04N19/63
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 代理人: 王茹,曾旻辉
地址: 510663 广东省广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 图像 转换 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及计算机通信领域,特别是涉及一种图像转换方法以及一种图像转换装置。

背景技术

目前在计算机通信领域广为应用的第一代静止图像压缩编码的国际标准——JPEG标准于1993年由联合专家组(Joint Picture Experts Group)制定。由于JPEG标准实现的简单性、复杂度低、所需资源少,在其产生后的二十年内,一直作为数字图像压缩编码的主流技术而备受各方关注。

但是,随着计算机与多媒体技术的快速发展,图像显示应用范围的日益增加,人们希望图像编解码技术可提供更多的图像传输与显示性能,图像编解码系统不仅要有优良的压缩率,对压缩码流的处理应具有更高的灵活性及优良的人机交互性。目前在电子设备与计算机通信中广泛应用的JPEG在中高码率下压缩效果较好,然而在低码率下的重构图像存在严重的方块效应,且无法在单一码流中实现有损压缩和无损压缩,难以实现渐进式解压,压缩码流容错能力差,这些缺点使到JPEG越来越不能满足高压缩性能的应用需求。

第二代静止图像压缩编码技术——基于小波变换的图像压缩技术可容易地提供以上性能,例如JPEG2000压缩标准具有高压缩比,较高的码流容错性,较容易实现分辨率渐进、质量渐进等多种解压缩性能。例如传统的互联网网页中显示一张JPEG图像,只能从上到下、从左到右地分块传输、解码与显示,人们要了解完整的图像内容需要等到图像完全传输、解码与显示完毕,所耗时间较长。如果采用了小波压缩图像,可以利用小波压缩图像的渐进传输技术,即首先显示图像的相对模糊的版本,然后图像逐渐变清晰,最后显示出完整的清晰图像,由于图像相对模糊的版本已经包含了图像的大致内容,人们就可以了解到该图像的基本信息,从而可节省获取图像信息的时间。

为了获得小波压缩图像,一种方法是使用电子成像设备(如数码相机)直接生成小波压缩图像,然而由于小波变换的计算复杂性,导致基于小波压缩的数码相机远远没有得到普及,目前的绝大多数电子成像设备仍然采用基于DCT(Discrete Cosine Transform,离散余弦变换)变换的JPEG标准;第二种方法是将已获得的JPEG标准图像转换成小波压缩图像,即图像转码方法。

传统的图像转码方法一般采用全解全编的方式,即对JPEG码流执行熵解码、反量化、DCT反变换等步骤,获得空域的图像数据,然后进行小波变换,再进行小波编码等步骤,得到小波压缩图像。上述方法虽然可以获得较好的图像转换效果,然而由于是全部解码然后全部编码,其小波变换阶段的计算复杂度与资源消耗较高,导致其转换速度较慢,对于成千上万的批量图像转换所需的时间较高。

发明内容

基于此,有必要针对上述图像转换速度较慢的问题,提供一种图像转换方法及装置。

为实现上述目的,本发明采用如下的技术方案:

一种图像转换方法,包括以下步骤:

对JPEG图像的压缩码流进行熵解码及反量化处理,得到DCT系数矩阵;

将所述DCT系数矩阵进行重组,得到小波包系数矩阵;

对所述小波包系数矩阵进行逆小波包变换处理,得到小波系数矩阵;

对所述小波系数矩阵进行小波编码,得到小波压缩图像。

一种图像转换装置,包括:

熵解码及反量化模块,用于对JPEG图像的压缩码流进行熵解码及反量化处理,得到DCT系数矩阵;

系数重组模块,用于将所述DCT系数矩阵进行重组,得到小波包系数矩阵;

逆小波包变换模块,用于对所述小波包系数矩阵进行逆小波包变换处理,得到小波系数矩阵;

小波编码模块,用于对所述小波系数矩阵进行小波编码,得到小波压缩图像。

由以上方案可以看出,本发明的图像转换方法及装置,在将JPEG图像向小波压缩图像转换时,采用系数重组与逆小波包变换来代替传统方法中的DCT反变换与小波变换处理。与传统的图像转换方法相比,本发明可显著提高图像转换的速度与效率,较大地降低了图像转换过程所耗费的时间,适合大批量的JPEG图像与小波压缩图像的快速转换。

附图说明

图1为本发明一种图像转换方法的流程示意图;

图2为本发明DCT系数矩阵示意图;

图3为本发明Lena图像的DCT系数矩阵示意图;

图4为本发明小波包系数转小波系数示意图;

图5为本发明Lena图像的小波包系数矩阵示意图;

图6为本发明逆小波包变换示意图;

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