CN104301731B - 一种反馈式图像质量分层方法 - Google Patents

Abstract

针对现有的JPEG2000标准不能准确的反应用户主观感兴趣区域的问题，本发明提出了一种反馈式图像质量分层方法。其步骤为：(1)对原始图像信号进行感兴趣区域分析，构造重要指数矩阵；(2)根据重要指数矩阵进行分层，编码传输每层矩阵信息；(3)根据反馈信息确定主观感兴趣区域，优化重要指数矩阵。本发明结合感兴趣区域算法与图像边缘检测算法，实现质量分层，在低码率下也可凸显图像感兴趣区域。

Description

一种反馈式图像质量分层方法

技术领域

本发明涉及一种反馈式图像质量分层方法，属于数字图像领域。

背景技术

质量分层(Quality Stratification,QS)是指根据一种分层指标，将数据分为不同质量级别的数据层。在信息通信中，由于信道质量的不稳定性，接收终端处理能力不同，因而通常要求将数据分为不同级别的数据层，以便提供尽可能的优质服务。在数字图像领域中的质量分层，与渐进式传输类似。在JPEG标准中，图像按“块”传输。符合JPEG2000标准的图像格式支持渐进式传输，即允许图像按照用户所需的分辨率或者像素精度进行重构，在达到所需的分辨率或者质量要求后，可终止编码，停止码流传输。该技术实现了由用户需求驱动，分层次、分批次的数据传输。

在数字图像的很多实际应用中(如医学成像、遥感测绘、数字资料库等)，人们往往只是对整幅图像中的一个或几个图像区域感兴趣，也就是说，感兴趣区域相对其余的背景区域能为用户提供更多的信息量。当图像采用渐进式传输时，用户对于感兴趣区域(Regionof Interest,ROI)优先度和精度需求与背景区域不同。

目前支持感兴趣区域、渐进式传输的方法是基于JPEG2000标准，ROI算法分为一般位移法和最大位移法，近年来大量文献不断改进JPEG2000标准算法，使得ROI算法能支持任何形状的感兴趣区域，以及提供更好的性能。渐进式传输将概貌信息和感兴趣区域位于传输码流的前列。现有的JPEG2000渐进式传输能满足分辨率不同并优先传输感兴趣区域。但该方法缺点在于感兴趣区域是图像发送端预先制定的，不能准确的反应用户的主观感兴趣区域。在传输的过程中，用户不能根据自身需要而动态改变感兴趣区域。另一方面，低分辨率的背景区域也并不一定需要一并传输，在低码率的应用环境下，更需要尽快将用户最需要的信息优先传递。因此，本发明提出了一种反馈式图像质量分层方法，根据分层指标的分层操作，结合用户反馈优化分层指标，解决以上不足。

发明内容

针对现有的JPEG2000标准不能准确的反应用户主观感兴趣区域的问题，提出了一种反馈式图像质量分层方法。本发明所述的方法：首先，通过构造重要指数矩阵作为分层指标；然后，融合ROI算法以及边缘检测算法，预留时隙支持用户反馈；最后，获得分层矩阵。本发明方法在低码率下也能凸显图像感兴趣区域。

实现本发明目的的技术方案是，结合已有的ROI算法以及边缘检测算法，构建分层指标，进行分层操作，具体步骤如下：

步骤一：读入原始图像信号A，根据ROI算法处理得到信号Y，根据信号Y初始化重要指数矩阵B；

步骤二：根据重要指数矩阵B以及给定比例k，其中0＜k＜1，，确定阈值X_n，其中0＜n＜IJ，I、J为矩阵行数与列数，n∈Z，得到矩阵B_n；

步骤三：根据矩阵B_n的非零元素位置选取原始图像信号A中元素，得到分层矩阵A_n，对分层矩阵A_n进行编码、传输；

步骤四：将重要指数矩阵B中完成编码的本层对应元素置为0，其中本层对应元素位置为矩阵B_n的非零元素位置，得到新的重要指数矩阵B，传输完成本层后，预留一个时隙监听用户反馈；

步骤五：若在预留的监听时隙内存在用户主观反馈，主观反馈为用户返回的某一个小区域元素位置信息，则运用边缘检测算法根据反馈信息确定主观感兴趣区域，再根据用户主观感兴趣区域优化重要指数矩阵B；

步骤六：判断重要指数矩阵B元素是否全为0，若不全为0，则返回步骤二，否则结束操作。

本发明与现有方法相比具有如下优点：

1、结合边缘检测算法划分用户主观感兴趣区域，实现基于用户主观反馈的感兴趣区域质量分层和优先编码方法。本方法是通过结合边缘检测算法，推测出主观感兴趣区域，优化重要指数矩阵。并融合了ROI算法以及边缘检测算法，实现了用户对于渐进式传输的主观控制。

2、优先传输感兴趣区域，而暂不传输背景区域，通过分层指标重要指数矩阵的分层操作，背景区域首先被略去，优先传输原分辨率的感兴趣区域，在低码率的应用环境下，能尽快将用户最需要的信息优先传递。

附图说明

图1反馈式图像质量分层方法流程图。

具体实施方式

结合图1说明具体实施方式如下：

步骤一：读入原始图像信号A，根据ROI算法处理得到信号Y，根据信号Y确定重要指数矩阵B，确定重要指数矩阵B的步骤为：

1)原始信号矩阵A通过ROI算法处理得到矩阵Y；

2)取矩阵A与矩阵Y的差值矩阵为初始重要指数矩阵B；

3)取矩阵B中的元素值最大值b_Max，并将矩阵B中的所有元素b_ij更新b_Max-b_ij，得到新的重要指数矩阵B；

4)将重要指数矩阵B中的0元素置为1。

步骤二：根据重要指数矩阵B以及给定比例k(0＜k＜1)，确定阈值X_n(0＜n＜IJ，I、J为矩阵行数与列数，n∈Z)，B中元素值大于阈值X_n分为一层，得到矩阵B_n，确定阈值X_n的步骤为：

1)设定比例k(0＜k＜1)，根据重要指数矩阵B中的元素的取值范围，确定阈值X_n，使得大于X_n的元素个数所占比例为k；

如：从大到小可排序元素{b_Max，...，b_Min}，取第个元素值即为阈值X_i的取值；

2)选取重要指数矩阵B中大于阈值X_n的元素组成矩阵B_n，B_n中其他位置元素取0值；

步骤三：根据矩阵B_n选取原始图像信号A中元素，得到分层矩阵A_n，对分层矩阵A_n进行编码、传输；分层矩阵A_n的具体分层步骤为：

原始信号矩阵A中与B_n非零元素位置对应的元素分为一层，形成新的分层矩阵A_n，A_n中其它位置元素取0值；

如：B_n中非零元素为则对应分层矩阵A_n中的非零元素为

步骤四：将重要指数矩阵B中完成编码的本层对应元素置为0，其中本层对应元素位置为矩阵B_n的非零元素位置，得到新的重要指数矩阵B，传输完成本层后，预留一个时隙监听用户反馈。

步骤五：若在监听时隙中存在用户主观反馈，主观反馈为用户返回的某一个小区域元素位置信息，则运用边缘检测算法根据用户反馈信息确定主观感兴趣区域，并根据主观感兴趣区域优化重要指数矩阵B，具体优化步骤为：

1)读入用户选择的位置信息x_i，y_j以及一个半径为r的圆形区域信息，记为C＝{x_i，y_j，r}，x_i，y_j为圆心元素位置；

2)通过边缘检测算法输出原图像的边缘信息矩阵D；

3)在边缘信息矩阵D中查找位置信息区域C，若存在某闭包区域E包含区域C，则取该闭包区域E，其中若不存在任何闭包区域包含区域C，则取含区域C元素较多的闭包区域，取该闭包区域E，其中且若区域C内元素不在任何闭包区域，取区域C中的元素为区域E元素，获得该区域E，其中E＝C；上述方法可得到区域E的元素(来自于边缘信息矩阵D)：

4)取区域E元素位置对应重要指数矩阵B中的元素，即与设定加倍值S(S＞1)相乘，更新重要指数矩阵B中的对应元素。

步骤六：判断重要指数矩阵B元素是否全为0，若不全为0，则返回步骤二，否则结束操作。

Claims (4)

1.一种反馈式图像质量分层方法，其特征在于，首先通过感兴趣区域算法，简称ROI算法，获得图像中感兴趣区域，构造重要指数矩阵；然后根据重要指数矩阵将原始矩阵分层，编码传输；随后根据用户反馈的主观感兴趣区域，结合边缘检测算法寻找相关区域，优化重要指数矩阵，所述方法至少包括以下步骤：

步骤一：读入原始图像信号A，根据ROI算法处理得到信号Y，根据信号Y确定重要指数矩阵B；

步骤二：根据重要指数矩阵B以及给定比例k，其中0＜k＜1，确定阈值X_n，其中0＜n＜IJ，I、J为矩阵行数与列数，n∈Z，B中元素值大于阈值X_n分为一层，得到矩阵B_n；

步骤三：根据矩阵B_n的非零元素位置选取原始图像信号A中元素，得到分层矩阵A_n，对分层矩阵A_n进行编码、传输；

步骤四：将重要指数矩阵B中完成编码的本层对应元素置为0，其中本层对应元素位置为矩阵B_n的非零元素位置，得到新的重要指数矩阵B，传输完成本层后，预留一个时隙监听用户反馈；

步骤五：若在预留的监听时隙内存在主观反馈，主观反馈为用户返回的某一个小区域元素位置信息，则运用边缘检测算法根据反馈信息确定主观感兴趣区域，再根据主观感兴趣区域优化重要指数矩阵B；

步骤六：判断重要指数矩阵B元素是否全为0，若不全为0，则返回步骤二，否则结束操作。

2.根据权利要求1所述的一种反馈式图像质量分层方法，其特征在于步骤一中原始信号A根据ROI算法确定重要指数矩阵B的过程，至少还包括以下步骤：

1)原始信号矩阵A通过ROI算法处理得到矩阵Y；

2)取矩阵A与矩阵Y的差值矩阵为初始重要指数矩阵B；

3)取矩阵B中的元素值最大值b_Max，并将矩阵B中的所有元素b_ij更新b_Max-b_ij，得到新的重要指数矩阵B；

4)将重要指数矩阵B中的0元素置为1。

3.根据权利要求1所述的一种反馈式图像质量分层方法，其特征在于步骤二中根据重要指数矩阵B得到分层矩阵A_n的过程，至少还包括以下步骤：

1)设定比例k，其中0＜k＜1，根据重要指数矩阵B中的元素的取值范围，确定阈值X_n，使得大于X_n的元素个数所占比例为k；

2)选取重要指数矩阵B中元素值大于X_n的元素，获得矩阵B_n，将原始信号矩阵A中与B_n非零元素位置对应的元素分为一层，形成新的分层矩阵A_n，A_n中其它位置元素取0值。

4.根据权利要求1所述的一种反馈式图像质量分层方法，其特征在于步骤五中优化重要指数矩阵B的过程，至少还包括以下步骤：

1)读入用户选择的位置信息x_i，y_j以及一个半径为r的圆形区域信息，记为C＝{x_i，y_j，r}，x_i，y_j为圆心元素位置；

2)通过边缘检测算法输出原图像的边缘信息矩阵D；

3)在边缘信息矩阵D中查找位置信息区域C，若存在某闭包区域E包含区域C，则取该闭包区域E，其中若不存在任何闭包区域包含区域C，则取含区域C元素较多的闭包区域，取该闭包区域E，其中且若区域C内元素不在任何闭包区域，取区域C中的元素为区域E元素，获得该区域E，其中E＝C；上述方法通过边缘信息矩阵D可得到区域E的元素：

4)取区域E元素位置对应重要指数矩阵B中的元素，即与设定加倍值S相乘，其中S＞1，更新重要指数矩阵B中的对应元素。