CN107105208A - 一种Bayer图像的无损编码与解码方法 - Google Patents
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Abstract
一种Bayer图像的无损编码与解码方法,包括Bayer图像的无损编码与解码两个过程;编码过程是选取Bayer图片,对单个图片进行块划分,对每个块进行预测,对基于块得到的预测残差及预测模式进行熵编码,最终得到每个块的码流;解码过程是将每个块的码流进行熵解码,得到每个像素的预测残差,再根据编码时使用的预测模式进行反预测,将得到每个块的像素值进行重构,得到原Bayer图片。该方法既节省相机中的前端处理芯片的内存开销,又降低芯片的设计与制造成本,在保证高压缩比的同时,提升了压缩时间。实验结果表明本发明方法的压缩比平均能达到1:1.9,并且复杂度较低。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于图像压缩与解压缩的方法,属于图像处理技术领域。
背景技术
近几年来,数码相机应用越来越广泛,涉及到医学、科研、消费、国防、商业等领域。由于相机传感器的发展,其分辨率越来越高,随之对存储空间及传输带宽的要求也逐渐提高。因此,对于视频图像的压缩编码越来越重要。
图像的压缩编码,就是对要处理的图像信息源用一定的规则进行变换和组合,减少图像信息间的冗余及相关性,最终用尽可能少的符号来表示尽可能多的图像信息。图像的压缩编码可以分为有损压缩编码与无损压缩编码。
在相机采集图像的过程中,CCD阵列首先采集到最原始的Bayer格式图像(如图1),然后采用插值算法以及各种前端处理,例如白平衡、伽玛校正等,最终生成RGB格式图像。传统的图像压缩编码算法通常针对相机最终输出的RGB格式图像,例如JPEG,JPEG2000等。
上述现有图像压缩技术的压缩率较低,相机中的前端处理芯片的内存开销较大,芯片的设计与制造成本较高。
发明内容
本发明针对现有图像压缩技术存在的不足,提出一种压缩率高、节省处理芯片内存开销以及降低芯片设计制造成本的Bayer图像的无损编码与解码方法。
本发明的Bayer图像的无损编码与解码方法,包括Bayer图像的无损编码与解码两个过程;编码过程是选取Bayer图片,对单个图片进行块划分,对每个块进行预测,对基于块得到的预测残差及预测模式进行熵编码,最终得到每个块的码流;解码过程是将每个块的码流进行熵解码,得到每个像素的预测残差,再根据编码时使用的预测模式进行反预测,将得到每个块的像素值进行重构,得到原Bayer图片。
所述编码过程,包括以下步骤:
(1)首先将输入的Bayer图像均匀划分成大小为M×M的图像块;M的数值可以是32、64、128或256等,以便于并行处理,提高处理速度。
(2)分别对每个图像块进行预测;令Pi,j表示图像块第i行,j列的像素灰度值,i≤M-1,j≤M-1;
预测方式包括以下4种:
①预测方式0:
对Pi,j,j≤1的像素不进行预测;
对Pi,j,j≥2的像素进行预测Pi,j=Pi,j-2;
②预测方式1:
对Pi,j,j≤1的像素不进行预测;
对Pi,j,,i≤1,j=2,3的像素进行预测Pi,j=Pi,j-2;
对Pi,j,i≤1,j≥4的像素进行预测Pi,j=0.5×Pi,j-2+0.5×Pi,j-4;
对Pi,j,i≥2,j≥2的像素进行预测Pi,j=0.5×Pi-2,j+0.5×Pi,j-2;
③预测方式2:
对Pi,j,i=0,j=0的像素不进行预测;
对Pi,j,i=0,j≥1的像素进行预测,Pi,j=Pi,j-1;
对Pi,j,i≥1,j=0的像素进行预测,Pi,j=Pi-1,j;
对Pi,j,i≥1,j≥1的像素进行预测,Pi,j=0.5×Pi-1,j+0.5×Pi,j-1;
④预测方式3:
对Pi,j,i≤1,j≤1的像素不进行预测;
对Pi,j,i≤1,j≥1的像素进行预测,Pi,j=Pi,j-2;
对Pi,j,i≥1,j≤1的像素进行预测,Pi,j=Pi-2,j;
对Pi,j,i≥1,j≥1的像素进行预测,如果当前像素为G颜色分量,Pi,j=0.5×(Pi-2,j×0.3+Pi,j-2×0.3+Pi-2,j-2×0.1+Pi-1,j-1×0.3)+0.25×(Pi-1,j×0.7+Pi-1,j-2×0.3)+0.25×(Pi,j-1×0.7+Pi-2,j-1×0.3)(即当前像素是G分量时,通过G,R,B三个分量共同预测,权重为0.5,0.25,0.25);如果当前像素为R或B颜色分量,Pi,j=0.6×(Pi-2,j×0.4+Pi,j-2×0.4+Pi-2,j-2×0.2)+0.3×(Pi-1,j×0.4+Pi,j-1×0.4+Pi-1,j-2×0.1+Pi-2,j-1×0.1)+0.1×(Pi-1,j-1×1);
(3)对每个图像块逐一采用不同预测方式(以上四种预测方式)进行预测,得到对应的预测值,将预测值与对应原像素灰度值求差值,然后对残差进行向下取整;通过比较各种预测方式得到的残差绝对值加和的大小,选取使得该加和最小的最优预测方式为当前图像块的预测方式;同时,记录每个图像块的最优预测方式;由于残差范围在-255~255,将小于0的残差值加上256,使像素残差为0~255之间的整数;可以使用8位二进制数字表示。
(4)对步骤(3)得到的正整数像素残差以及最优预测模式进行熵编码;
本发明选用哈夫曼编码对像素残差进行熵编码,采用指数哥伦布编码对最佳预测模式进行熵编码。
所述解码过程,包括以下步骤:
(1)将输入不同图像块的码流进行哈夫曼解码,得到不同图像块的像素预测残差;将所有块的预测模式进行指数哥伦布解码,得到不同图像块的最优预测模式;
(2)根据最优预测模式,对每个图像块进行相应的预测,预测值与预测残差之和即为原像素灰度值;如果预测值和预测残差值的和S大于255时,则将S-256作为重建的像素灰度值;如果S小于等于255,则将S作为重建的像素灰度值。
上述方法是基于对Bayer图片格式的研究提出的,主要提高Bayer图像无损压缩率。首先对图像进行分块,分割出大小相同的若干块,以便并行处理;然后对每个图像块采用最优的预测方式得到当前像素预测值,进而得到像素残差值,减少像素间相关性,降低冗余;最后选用哈夫曼编码对预测残差进行熵编码,得到不同块的编码码流,进而达到提高压缩率的目的。
本发明关注数码相机采集端CCD阵列数据,即Bayer图像的无损压缩。通过多种预测模式,并对预测差值直接进行熵编码,实现Bayer图像的无损压缩,既节省相机中的前端处理芯片的内存开销,又降低芯片的设计与制造成本,在保证高压缩比的同时,提升了压缩时间。实验结果表明本发明方法的压缩比平均能达到1:1.9,并且复杂度较低。
附图说明
图1是Bayer图像颜色阵列示例图。
图2是Bayer图像块的像素坐标示例图。
图3是本发明Bayer图像的无损编码与解码方法的流程图。
图4是本发明与现有图像无损压缩方法的效果比较图。
具体实施方式
本发明关注数码相机采集端CCD阵列数据,即Bayer图像的无损压缩,提出了一种Bayer图像的无损编码与解码方法。基于对Bayer图片的特点和对Bayer图片格式的研究,提出了多种预测模式,并选取最优预测方式对预测差值进行熵编码,实现Bayer图像的无损压缩,既节省相机中的前端处理芯片的内存开销,又降低芯片的设计与制造成本。
本发明的Bayer图像的无损编码与解码方法,包括Bayer图像的无损编码与解码两部分。编码内容包括Bayer图片的块划分、图像块的预测、最优预测模式的选择以及预测残差和预测模式的熵编码。解码内容包括将每个块的码流提取、熵解码,反预测及图像块的重建。Bayer图像颜色阵列如图1所示,图2给出了Bayer图像块的像素坐标示例。图3给出了本发明Bayer图像的无损编码与解码方法的流程。
(1)Bayer图像无损压缩编码的具体步骤如下:
①首先将输入的Bayer图像均匀划分为大小为M×M的图像块,M的数值可以是32、64、128、256等,以便于并行处理,提高处理速度。
②分别对每个图像块进行预测,本发明提出了4种预测方式,假设图像块大小M×M,令Pi,j(i≤M-1,j≤M-1)表示图像块第i行,j列的像素灰度值:
(a)预测方式0:
对Pi,j(j≤1)的像素不进行预测;
对Pi,j(j≥2)的像素进行预测Pi,j=Pi,j-2。
(b)预测方式1:
对Pi,j(j≤1)的像素不进行预测;
对Pi,j(i≤1,j=2,3)的像素进行预测Pi,j=Pi,j-2;
对Pi,j(i≤1,j≥4)的像素进行预测Pi,j=0.5×Pi,j-2+0.5×Pi,j-4;
对Pi,j(i≥2,j≥2)的像素进行预测Pi,j=0.5×Pi-2,j+0.5×Pi,j-2。
(c)预测方式2:
对Pi,j(i=0,j=0)的像素不进行预测;
对Pi,j(i=0,j≥1)的像素进行预测,Pi,j=Pi,j-1;
对Pi,j(i≥1,j=0)的像素进行预测,Pi,j=Pi-1,j;
对Pi,j(i≥1,j≥1)的像素进行预测,Pi,j=0.5×Pi-1,j+0.5×Pi,j-1。
(d)预测方式3:
对Pi,j(i≤1,j≤1)的像素不进行预测;
对Pi,j(i≤1,j≥1)的像素进行预测,Pi,j=Pi,j-2;
对Pi,j(i≥1,j≤1)的像素进行预测,Pi,j=Pi-2,j;
对Pi,j(i≥1,j≥1)的像素进行预测,如果当前像素为G颜色分量,Pi,j=0.5×(Pi-2,j×0.3+Pi,j-2×0.3+Pi-2,j-2×0.1+Pi-1,j-1×0.3)+0.25×(Pi-1,j×0.7+Pi-1,j-2×0.3)+0.25×(Pi,j-1×0.7+Pi-2,j-1×0.3),即当前像素是G分量时,通过G,R,B三个分量共同预测,权重为0.5,0.25,0.25。对Pi,j(i≥1,j≥1)的像素进行预测,如果当前像素为R或B颜色分量,Pi,j=0.6×(Pi-2,j×0.4+Pi,j-2×0.4+Pi-2,j-2×0.2)+0.3×(Pi-1,j×0.4+Pi,j-1×0.4+Pi-1,j-2×0.1+Pi-2,j-1×0.1)+0.1×(Pi-1,j-1×1)。
③对每个图像块逐一采用4种预测方式进行预测,得到对应的预测值,将预测值与对应原像素值求差值,然后对残差进行向下取整。通过比较4种预测方式得到的残差绝对值加和的大小,选取使得该加和最小的最优预测方式为当前块的预测方式。同时,记录每个块的最优预测方式。由于残差范围在-255~255,将小于0的残差值加上256,使像素残差为0~255之间的整数,可以使用8位二进制数字表示。
④对步骤③得到的正整数像素残差以及最优预测模式进行熵编码,本发明选用哈夫曼编码对像素残差进行熵编码,采用指数哥伦布编码对最佳预测模式进行熵编码。
(2)Bayer图像解码的具体步骤如下:
①将输入不同图像块的码流及所有块的预测模式进行熵解码,得到不同块的像素预测残差以及最优预测模式;
②根据最优预测模式,对每个块进行相应的预测,预测值与预测残差之和即为原像素值。如果预测值和预测残差值的和记为S大于255时,则将S-256作为重建的像素值;如果S小于等于255,则将S作为重建的像素值。
本发明的压缩效果可以通过实验对比进行说明。图4列出了本发明与其它无损压缩方法,例如ZIP,RAR,JPEG2000,HEVC等压缩方法的平均压缩效果对比。由图可见,本发明方法在保证高压缩比的同时,提升了压缩时间。实验结果表明本发明方法的压缩比平均能达到1:1.9,并且复杂度较低。
Claims (5)
1.一种Bayer图像的无损编码与解码方法,包括Bayer图像的无损编码与解码两个过程;其特征是:编码过程是选取Bayer图片,对单个图片进行块划分,对每个块进行预测,对基于块得到的预测残差及预测模式进行熵编码,最终得到每个块的码流;解码过程是将每个块的码流进行熵解码,得到每个像素的预测残差,再根据编码时使用的预测模式进行反预测,将得到每个块的像素值进行重构,得到原Bayer图片。
2.根据权利要求1所述的Bayer图像的无损编码与解码方法,其特征是,所述编码过程具体包括以下步骤:
(1)首先将输入的Bayer图像均匀划分成大小为M×M的图像块;
(2)分别对每个图像块进行预测;令Pi,j表示图像块第i行,j列的像素灰度值,i≤M-1,j≤M-1;
(3)对每个图像块逐一采用不同预测方式进行预测,得到对应的预测值,将预测值与对应原像素灰度值求差值,然后对残差进行向下取整;通过比较各种预测方式得到的残差绝对值加和的大小,选取使得该加和最小的最优预测方式为当前图像块的预测方式;同时,记录每个图像块的最优预测方式;由于残差范围在-255~255,将小于0的残差值加上256,使像素残差为0~255之间的整数;
(4)对步骤(3)得到的正整数像素残差以及最优预测模式进行熵编码。
3.根据权利要求2所述的Bayer图像的无损编码与解码方法,其特征是,所述对每个图像块进行预测的预测方式包括以下4种:
①预测方式0:
对Pi,j,j≤1的像素不进行预测;
对Pi,j,j≥2的像素进行预测Pi,j=Pi,j-2;
②预测方式1:
对Pi,j,j≤1的像素不进行预测;
对Pi,j,,i≤1,j=2,3的像素进行预测Pi,j=Pi,j-2;
对Pi,j,i≤1,j≥4的像素进行预测Pi,j=0.5×Pi,j-2+0.5×Pi,j-4;
对Pi,j,i≥2,j≥2的像素进行预测Pi,j=0.5×Pi-2,j+0.5×Pi,j-2;
③预测方式2:
对Pi,j,i=0,j=0的像素不进行预测;
对Pi,j,i=0,j≥1的像素进行预测,Pi,j=Pi,j-1;
对Pi,j,i≥1,j=0的像素进行预测,Pi,j=Pi-1,j;
对Pi,j,i≥1,j≥1的像素进行预测,Pi,j=0.5×Pi-1,j+0.5×Pi,j-1;
④预测方式3:
对Pi,j,i≤1,j≤1的像素不进行预测;
对Pi,j,i≤1,j≥1的像素进行预测,Pi,j=Pi,j-2;
对Pi,j,i≥1,j≤1的像素进行预测,Pi,j=Pi-2,j;
对Pi,j,i≥1,j≥1的像素进行预测,如果当前像素为G颜色分量,Pi,j=0.5×(Pi-2,j×0.3+Pi,j-2×0.3+Pi-2,j-2×0.1+Pi-1,j-1×0.3)+0.25×(Pi-1,j×0.7+Pi-1,j-2×0.3)+0.25×(Pi,j-1×0.7+Pi-2,j-1×0.3);如果当前像素为R或B颜色分量,Pi,j=0.6×(Pi-2,j×0.4+Pi,j-2×0.4+Pi-2,j-2×0.2)+0.3×(Pi-1,j×0.4+Pi,j-1×0.4+Pi-1,j-2×0.1+Pi-2,j-1×0.1)+0.1×(Pi-1,j-1×1)。
4.根据权利要求2所述的Bayer图像的无损编码与解码方法,其特征是,所述步骤(4)中选用哈夫曼编码对像素残差进行熵编码,采用指数哥伦布编码对最佳预测模式进行熵编码。
5.根据权利要求1所述的Bayer图像的无损编码与解码方法,其特征是,所述解码过程,包括以下步骤:
(1)将输入不同图像块的码流进行哈夫曼解码,得到不同图像块的像素预测残差;将所有块的预测模式进行指数哥伦布解码,得到不同图像块的最优预测模式;
(2)根据最优预测模式,对每个图像块进行相应的预测,预测值与预测残差之和即为原像素灰度值;如果预测值和预测残差值的和S大于255时,则将S-256作为重建的像素灰度值;如果S小于等于255,则将S作为重建的像素灰度值。
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