CN108419086A - 一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法,属于数字图像处理技术领域。本发明读取图像,解析获取图像信息;进行图像分块处理;对分块后的子图像进行图像处理,生成偏移量替换后的更新图像;遍历整幅图像,概率统计得到整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量;建立霍夫曼二叉树,得到霍夫曼码并存入元胞数组;根据霍夫曼码表对偏移量替换后的更新图像进行查表,得到偏移量对应的不定长霍夫曼码,并将偏移量对应的霍夫曼码储存在与原始图像相同大小的元胞数组中;反查表生成R、G、B三个通道原始图像;将生成的R、G、B三个通道原始图像合成,恢复原始图像。本发明能减少图像空间冗余度,实现图像无损压缩与恢复。
Description
技术领域
本发明属于数字图像处理技术领域,尤其涉及一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法。
背景技术
随着消费者对高品质图像的追求,现在图像采集设备的像素越来越高,这对图像的存储、传输、处理都带来极大的挑战。所以图像压缩技术便成为热门研究领域。图像实现压缩的意义在于减少数据存储量,节省存储空间;降低数据率以减少传输时的使用带宽,节省传输时间;压缩图像的信息量,便于特征提取。
目前业内根据人眼视觉特性和图像空间、时间特性进行压缩编码,以减少图像数据量,但是常用的压缩方式均存在局限:
JPG、PNG等图像压缩方式,压缩效率高,但是由于采用空间频域变化,对低频信息的损失较大,对图像原始数据的信息保留较少,不适合对原始图像的恢复。
JPEG2000无损压缩方式,过程繁复,实现方法复杂。
常见的视频压缩编码(H264/MPEG)在空域和时域采用多种压缩算法实现实时视频图像的压缩,但是图像信息损失较大,不适合对原始图像的恢复。
发明内容
本发明公开的一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法,要解决的问题是提供一种图像无损压缩的方法,并解压缩完全恢复原始图像,基于霍夫曼编码实现对图像的压缩,减少图像空间冗余度,使所述的图像压缩方法具有能很好地恢复原始图像、实现方法简单等优点。
本发明目的是通过下述技术方案实现的。
本发明公开的一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法,读取图像,解析获取图像信息;进行图像分块处理;对分块后的每一块子图像进行图像处理,生成偏移量替换后的更新图像;遍历整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点,概率统计得到整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量;建立霍夫曼二叉树,得到霍夫曼码并存入元胞数组;根据生成霍夫曼码表对偏移量替换后的更新图像进行查表,得到偏移量对应的不定长霍夫曼码,并将偏移量对应的霍夫曼码储存在与原始图像相同大小的元胞数组中;反查表生成R、G、B三个通道原始图像;将生成的R、G、B三个通道原始图像合成,恢复原始图像。
本发明公开的一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法,包括以下步骤:
步骤一:读取图像,解析获取图像信息,所述的图像信息包括图像宽M、高N、像素位深d和R、G、B三个通道图像。
步骤二:对步骤一获取的R、G、B通道图像分别进行m×m分块处理,每一个通道图像得到n=max(M,N)/m块子图像,每块子图像包含m2个像素点。当M、N都能够被m整除时n=max(M,N)/m;当M、N其中一个不能被m整除或者两者都不能被m整除时n=max(M,N)/m,对于剩余的行l=N%m或列c=M%m的每一个像素点与离得最近的子图像块进行处理。
为提高图像的压缩率,m×m分块处理中m优选奇数,进一步优选3×3分块处理。
步骤三:对步骤二分块后的每一块子图像进行图像处理,图像处理方法如下:保证每一块子图像中心基准像素不变,以图像中心像素点为基准,计算周围m2-1个像素点的像素偏移量,计算公式如(1)所示,其中(i,j)是中心基准像素点的像素值:
并用计算后像素点的偏移量替换原始图像对应像素点的像素值,即生成偏移量替换后的更新图像。
对于步骤二所述的当M、N其中一个不能被m整除或者两者都不能被m整除时n=max(M,N)/m,将剩余的行l=N%m或列c=M%m中的每一个像素点与离得最近的子图像块的中心基准像素计算偏移量。
步骤四:遍历整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点,概率统计得到整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量qi,并存储在数组相应的位置si中。偏移量qi与存储位置si之间的关系如公式(2)所示:
si=qi+2d (2)
步骤五:根据步骤四概率统计整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量,建立霍夫曼二叉树,得到除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量对应的霍夫曼码,并将对应的霍夫曼码存入元胞数组,即生成霍夫曼码表。
步骤六:根据步骤五生成霍夫曼码表对步骤三偏移量替换后的更新图像进行查表,得到除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量对应的不定长霍夫曼码,并将偏移量对应的霍夫曼码储存在与原始图像相同大小的元胞数组中。所述的与原始图像相同尺寸大小的元胞数组包括储存偏移量对应的霍夫曼码和中心基准像素点的像素值。所述偏移量对应的霍夫曼码指除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量对应的霍夫曼码。
步骤七:对R、G、B三个通道图像分别进行步骤三至步骤六所述的操作,最后得到三个与原始图像相同尺寸大小的元胞数组,计算每个与原始图像相同尺寸大小的元胞数组的平均码长di,(i=r、g、b),与原始像素位深d计算压缩比pi。
压缩比pi计算公式如(3)所示:
pi=di/d (3)
步骤八:对步骤七生成的三个与原始图像相同尺寸大小的元胞数组分别进行查表处理得到除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量,并将查表处理得到的除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量分别与对应的中心基准像素点作加法处理,得到对应像素点的原始像素值,生成R、G、B三个通道原始图像。
步骤八所述的查表处理指根据步骤五生成霍夫曼码表进行查表处理。
步骤九:将步骤八生成的R、G、B三个通道原始图像合成,恢复原始图像。
有益效果:
1、本发明公开的一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法,根据步骤四所述遍历整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点,概率统计整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量,即仅通过概率统计遍历偏移量,而不用进行时域和频域的变换,相比现有技术中的DCT方法处理过程简单,能最大化保持原始图像信息。
2、本发明公开的一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法,根据图像相邻像素点的相似性,对步骤一读取图像的R、G、B通道分别进行m×m分块处理,由于对图像分块操作,能够减少图像空间冗余度,满足图像局部信息的快速分析和处理要求。
3、本发明公开的一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法,由于根据步骤五生成的霍夫曼码表进行图像压缩,又通过步骤八查表处理恢复原始图像,即通过霍夫曼编码与转换实现图像的无损压缩,能最大限度保持原始数据信息,很好地恢复原始图像。
附图说明
图1是本发明的流程图;
图2是本发明步骤四所述的偏移量概率存储数组示意图;
图3是本发明实施例的图像块分块示意图;
图4是本实施例的图像块像素偏差量计算示意图;
图5是本实施例的R通道部分偏移量霍夫曼码表;
图6是本实施例的R通道第一个图像块编码;
图7是本实施例解压缩后图像误差(扩大10倍)与JPG解压缩后图像误差(扩大10倍)对比图。
具体实施方式
为了更好的说明本发明的目的和优点,下面结合附图和实例对发明内容做进一步说明。
为了验证方法的可行性,选择一幅分辨率为1024×1024未经过压缩TIFF格式图像,R、G、B每通道的位深为8bit,进行3×3分块处理。
如图1所示,本实施例公开一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法,包括以下步骤:
步骤一:读取图像,得到图像宽M=1024、高N=1024、像素位深d=8和R、G、B三个通道图像。
步骤二:对步骤一获取的R、G、B通道图像分别进行3×3分块处理,分块方法如图3所示,每一个通道图像得到n=341块子图像,每块子图像包含m2=9个像素点。因为M=1024、N=1024都不能被m=3整除,对剩余的行l=1和列c=1中的每一个像素点与离得最近的子图像块进行处理。
为提高图像的压缩率,m×m分块处理优选3×3分块处理,并且m一般选择奇数,这里选择3×3。
步骤三:对步骤二分块后的每一块子图像进行图像处理,图像处理方法如下:如图4所示保证每一块子图像中心基准像素不变,以图像中心像素点为基准,计算周围m2-1=8个像素点的像素偏移量,每一块子图像偏移量计算公式如(1)所示:
并用计算后像素点的偏移量替换原始图像对应像素点的像素值,即生成偏移量替换后的更新图像。
对于步骤二所述的剩余的行l=1和列c=1中的每一个像素点与离得最近的子图像块的中心基准像素计算偏移量。
步骤四:遍历整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点,概率统计得到整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量qi,并存储在数组相应的位置si中。偏移量qi与存储位置si之间的关系如公式(2)所示:
si=qi+2d (2)
其中,d=8,偏移量qi的取值范围为-255到256,si的取值范围为1到512。
步骤五:根据步骤四概率统计整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量,建立霍夫曼二叉树,得到除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量对应的霍夫曼码,并将对应的霍夫曼码存入元胞数组,即生成霍夫曼码表,R通道部分偏移量霍夫曼码表如图5所示。
步骤六:根据步骤五生成霍夫曼码表对步骤三偏移量替换后的更新图像进行查表,得到除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量对应的不定长霍夫曼码,并将偏移量对应的霍夫曼码储存在与原始图像相同大小的元胞数组中,R通道中第一个图像块编码如图6所示。所述的与原始图像相同尺寸大小的元胞数组包括储存偏移量对应的霍夫曼码和中心基准像素点的像素值。所述偏移量对应的霍夫曼码指除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量对应的霍夫曼码。
步骤七:对R、G、B三个通道图像分别进行步骤三至步骤六所述的操作,最后得到三个与原始图像相同尺寸大小的元胞数组,计算每个与原始图像相同尺寸大小的元胞数组的平均码长di,与原始像素位深d计算压缩比pi。
压缩比计算公式如(3)所示:
pi=di/d (3)
其中dr=dg=db=6,d=8,得到所以基于霍夫曼编码对这幅图像进行压缩以后的压缩率为0.75。
步骤八:对步骤七生成的三个与原始图像相同尺寸大小的元胞数组分别进行查表处理得到除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量,并将查表处理得到的除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量分别与对应的中心基准像素点作加法处理,得到对应像素点的原始像素值,生成R、G、B三个通道原始图像。
步骤八所述的查表处理指根据步骤五生成霍夫曼码表进行查表处理。
步骤九:将步骤八生成的R、G、B三个通道原始图像合成,恢复原始图像。
通过将本实施例公开一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法解压缩后的图像与JPG格式压缩方法解压缩后的图像进行对比,说明本实施例的优点。
如图7所示为基于霍夫曼编码的图像压缩方法解压缩后的图像与原始图像的误差与JPG格式压缩方法解压缩后的图像与原始图像误差对比,为了使对比更加明显,将两者的误差都扩大了10倍,由图7看到JPG解压缩后大部分像素点都不再是原始的像素值,已经失去大部分图像信息,而基于霍夫曼编码进行图像压缩,能够保留图像的所有原始信息,只去除了图像的空间冗余度,可以完全恢复原始图像,所以与原始图像相减得到全0的图像,显示为全黑。
以上所述的具体描述,对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法,其特征在于:包括以下步骤,
步骤一:读取图像,解析获取图像信息,所述的图像信息包括图像宽M、高N、像素位深d和R、G、B三个通道图像;
步骤二:对步骤一获取的R、G、B通道图像分别进行m×m分块处理,每一个通道图像得到n=max(M,N)/m块子图像,每块子图像包含m2个像素点;当M、N都能够被m整除时n=max(M,N)/m;当M、N其中一个不能被m整除或者两者都不能被m整除时n=max(M,N)/m,对于剩余的行l=N%m或列c=M%m的所有像素点与离得最近的子图像块进行处理;
步骤三:对步骤二分块后的每一块子图像进行图像处理,图像处理方法如下:保证每一块子图像中心基准像素不变,以图像中心像素点为基准,计算周围m2-1个像素点的像素偏移量,计算公式如(1)所示,其中(i,j)是中心基准像素点的像素值:
并用计算后像素点的偏移量替换原始图像对应像素点的像素值,即生成偏移量替换后的更新图像;
对于步骤二所述的当M、N其中一个不能被m整除或者两者都不能被m整除时n=max(M,N)/m,将剩余的行l=N%m或列c=M%m中的每一个像素点与离得最近的子图像块的中心基准像素计算偏移量;
步骤四:遍历整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点,概率统计得到整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量qi,并存储在数组相应的位置si中;偏移量qi与存储位置si之间的关系如公式(2)所示:
si=qi+2d (2)
步骤五:根据步骤四概率统计整幅图像除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量,建立霍夫曼二叉树,得到除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量对应的霍夫曼码,并将对应的霍夫曼码存入元胞数组,即生成霍夫曼码表;
步骤六:根据步骤五生成霍夫曼码表对步骤三偏移量替换后的更新图像进行查表,得到除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量对应的不定长霍夫曼码,并将偏移量对应的霍夫曼码储存在与原始图像相同大小的元胞数组中;所述的与原始图像相同尺寸大小的元胞数组包括储存偏移量对应的霍夫曼码和中心基准像素点的像素值;所述偏移量对应的霍夫曼码指除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量对应的霍夫曼码;
步骤七:对R、G、B三个通道图像分别进行步骤三至步骤六所述的操作,最后得到三个与原始图像相同尺寸大小的元胞数组,计算每个与原始图像相同尺寸大小的元胞数组的平均码长di,(i=r、g、b),与原始像素位深d计算压缩比pi;
压缩比pi计算公式如(3)所示:
pi=di/d (3)
步骤八:对步骤七生成的三个与原始图像相同尺寸大小的元胞数组分别进行查表处理得到除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量,并将查表处理得到的除中心基准像素点以外的所有像素点的偏移量分别与对应的中心基准像素点作加法处理,得到对应像素点的原始像素值,生成R、G、B三个通道原始图像;
步骤八所述的查表处理指根据步骤五生成霍夫曼码表进行查表处理;
步骤九:将步骤八生成的R、G、B三个通道原始图像合成,恢复原始图像。
2.如权利要求1所述的一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法,其特征在于:为提高图像的压缩率,m×m分块处理中m选3×3分块处理。
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