CN115037941A - 一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法 - Google Patents

一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法 Download PDF

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    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
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Abstract

本发明公开了一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，该图片压缩存储方法旨在解决现有技术下对图片的压缩率低，图片占用的空间较大，减少了手环对图片的存储量的技术问题。该图片压缩存储方法，其步骤如下：S1：颜色转换及采样；S2：把图像分割成多个8*8的矩阵；S3：对每一个矩阵作DCT变换。该图片压缩存储方法利用颜色转换及采样在人眼不太察觉到的范围内减小了数据的存储量，从而减小图片占用的字节，起到压缩的效果，由于经过DCT变换和量化之后，实际上矩阵的右下角基本上都已经变为零值，非零值基本集中在矩阵的左上角，并且采用二次压缩的方式，进一步提高了对图片的压缩率，有效扩大了手环中图片的存储量。

Description

一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法
技术领域
本发明属于智能手环技术领域，具体涉及一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法。
背景技术
智能手环作为一种穿戴式智能设备，可以记录日常生活中的锻炼、睡眠、部分还有饮食等实时数据，并将这些数据与手机、平等同步，起到通过数据指导健康生活的作用，佩戴智能手环带来健康、科技、自信有品位的良好感受，成为了高科技产品的典型之一。
目前，专利号为CN202010626661.0的发明专利公开了一种图片压缩方法，包括以下步骤：获取针对目标图片的图片压缩请求，生成所述图片压缩请求对应的图片压缩任务；将所述图片压缩任务添加至消息队列中；从所述消息队列中读取所述图片压缩任务，并执行所述图片压缩任务。第二方面，本申请实施例提供了一种图片压缩装置，包括：任务生成单元，用于获取针对目标图片的图片压缩请求，生成所述图片压缩请求对应的图片压缩任务；任务添加单元，用于将所述图片压缩任务添加至消息队列中；图片压缩单元，用于从所述消息队列中读取所述图片压缩任务，并执行所述图片压缩任务。其采用的是请求接入服务和图片压缩服务之间无需再通过网络进行通信，两者之间的通信方式更加灵活，图片压缩效率，但该压缩方法对图片的压缩率低，图片占用的空间较大，减少了手环对图片的存储量。
因此，针对上述压缩率低的问题，亟需得到解决，以改善智能手环的使用场景。
发明内容
(1)要解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，该图片压缩存储方法旨在解决现有技术下对图片的压缩率低，图片占用的空间较大，减少了手环对图片的存储量的技术问题。
(2)技术方案
为了解决上述技术问题，本发明提供了这样一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，其步骤如下：
S1：颜色转换及采样：将图像由RGB颜色空间转化为YCrCb颜色空间，指定质量因子为Q1，进行第一次压缩，进行第一次采样，颜色模式转换关系为
Figure BDA0003739851850000021
S2：把图像分割成多个8*8的矩阵，并将矩阵中的每个数值减去128；
S3：对每一个矩阵作DCT变换，变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数，DCT变换公式为：
Figure BDA0003739851850000022
Figure BDA0003739851850000023
系数C(u)定义为：
Figure BDA0003739851850000024
Figure BDA0003739851850000025
对Y(u)，u＝0时的系数为DC系数，其它系数成为AC系数；
S4：对变换后的频率系数进行量化，量化公式为：
Figure BDA0003739851850000026
S5：扫描排序：将量化后的系数从二维变成一维；
S6：DC系数的差分脉冲调制编码：取同一个图像分量中每个DC值与前一个DC值的差值diff＝DCn-DCn-1来进行编码；
S7：DC系数的中间格式计算：将数据按照位数分为16组，保存在VLI编码表里面，输出结果为DC系数的中间格式；
S8：AC系数的游程长度编码：采用RLC将一个字符串中重复出现的连续字符用两个字节来代替，其中，第一个字节代表重复的次数，第二个字节代表被重复的字符串；
S9：AC系数的中间格式计算：处理S8中每对数右边的数据，对其进行VLI编码表编码，得到的结果为AC系数的中间格式；
S10：熵编码：采用Huffman编码对出现概率大的字符分配字符长度较短的二进制编码，对出现概率小的字符分配字符长度较长的二进制编码
S101：把信源符号xa(a＝1，2，…，p)按出现概率的值由大到小顺序排列；
S102：对两个概率最小的符号分别分配“0”和“1”，然后把这两个概率相加作为一个新的辅助符号的概率
S103：将这个新的辅助符号与其他符号一起重新按概率大小顺序排列；
S104：跳回S102，直到出现概率相加为“1”为止；
S105：用线将符号连接起来，从而得到一个码树，树的p个端点对应p个信源符号；
S106：从最后一个概率为“1”的节点开始，沿着到达信源的每个符号，将一路遇到的二进制码“0”或“1”顺序排列起来，就是端点所对应的信源符号的码字；
S11：恢复S10中的图像数据，指定质量因子Q2，进行第二次的压缩，并重复步骤S2-S10，然后保存。
优选地，所述S1中Y表示亮度分量，Cr表示红绿色差的色度分量，Cb表示蓝绿色差的色度分量。
优选地，所述S1中采样信号格式为4:1:1。
优选地，所述S3中X(m)是输入时域序列的第m项，Y(u)是输出频域序列中的第u项，u＝0，1，…，N-1是水平方向的频率，m＝0，1，…，N-1是像素点的位置。
优选地，所述S4中Yij是矩阵Y中的转换系数，Zij是输出的量化系数，Qstep是量化步长。
优选地，所述S5中扫描排序采用的方式为Zigzag扫描排序，其具体方式为从8*8矩阵的左上角开始，按照“Z”的形状进行扫描。
优选地，所述S8中AC系数之间连续0的个数超过16，则用一个扩展字节(15，0)来表示16连续的0。
优选地，所述S11中Q2≠Q1。
(3)有益效果
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明的图片压缩存储方法利用颜色转换及采样在人眼不太察觉到的范围内减小了数据的存储量，从而减小图片占用的字节，起到压缩的效果，由于经过DCT变换和量化之后，实际上矩阵的右下角基本上都已经变为零值，非零值基本集中在矩阵的左上角，经过ZigZag扫描之后，将二维的矩阵变为一个一维的串以后，最前边的便是非零值，靠后边的便是较多的零值，通过Zigzag扫描产生的顺序，对于后续的熵编码提供了特别良好的前提，将量化的然后通过Huffman编码完成图像的压缩，并且采用二次压缩的方式，进一步提高了对图片的压缩率，大大减小了图片占用的字节，有效扩大了手环中图片的存储量。
附图说明
图1为本发明图片压缩存储方法一种具体实施方式的流程图。
具体实施方式
本具体实施方式是提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，其流程图如图1所示，该图片压缩存储方法其步骤如下：
S1：颜色转换及采样：将图像由RGB颜色空间转化为YCrCb颜色空间，指定质量因子为Q1，进行第一次压缩，进行第一次采样，颜色模式转换关系为
Figure BDA0003739851850000051
S2：把图像分割成多个8*8的矩阵，并将矩阵中的每个数值减去128；
S3：对每一个矩阵作DCT变换，变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数，DCT变换公式为：
Figure BDA0003739851850000052
Figure BDA0003739851850000053
系数C(u)定义为：
Figure BDA0003739851850000054
Figure BDA0003739851850000055
对Y(u)，u＝0时的系数为DC系数，其它系数成为AC系数；
S4：对变换后的频率系数进行量化，量化公式为：
Figure BDA0003739851850000056
S5：扫描排序：将量化后的系数从二维变成一维；
S6：DC系数的差分脉冲调制编码：取同一个图像分量中每个DC值与前一个DC值的差值diff＝DCn-DCn-1来进行编码；
S7：DC系数的中间格式计算：将数据按照位数分为16组，保存在VLI编码表里面，输出结果为DC系数的中间格式；
S8：AC系数的游程长度编码：采用RLC将一个字符串中重复出现的连续字符用两个字节来代替，其中，第一个字节代表重复的次数，第二个字节代表被重复的字符串；
S9：AC系数的中间格式计算：处理S8中每对数右边的数据，对其进行VLI编码表编码，得到的结果为AC系数的中间格式；
S10：熵编码：采用Huffman编码对出现概率大的字符分配字符长度较短的二进制编码，对出现概率小的字符分配字符长度较长的二进制编码
S101：把信源符号xa(a＝1，2，…，p)按出现概率的值由大到小顺序排列；
S102：对两个概率最小的符号分别分配“0”和“1”，然后把这两个概率相加作为一个新的辅助符号的概率
S103：将这个新的辅助符号与其他符号一起重新按概率大小顺序排列；
S104：跳回S102，直到出现概率相加为“1”为止；
S105：用线将符号连接起来，从而得到一个码树，树的p个端点对应p个信源符号；
S106：从最后一个概率为“1”的节点开始，沿着到达信源的每个符号，将一路遇到的二进制码“0”或“1”顺序排列起来，就是端点所对应的信源符号的码字；
S11：恢复S10中的图像数据，指定质量因子Q2，进行第二次的压缩，并重复步骤S2-S10，然后保存。
其中，S1中Y表示亮度分量，Cr表示红绿色差的色度分量，Cb表示蓝绿色差的色度分量，S1中采样信号格式为4:1:1，S3中X(m)是输入时域序列的第m项，Y(u)是输出频域序列中的第u项，u＝0，1，…，N-1是水平方向的频率，m＝0，1，…，N-1是像素点的位置。
同时，S4中Yij是矩阵Y中的转换系数，Zij是输出的量化系数，Qstep是量化步长，S5中扫描排序采用的方式为Zigzag扫描排序，其具体方式为从8*8矩阵的左上角开始，按照“Z”的形状进行扫描。
另外，S8中AC系数之间连续0的个数超过16，则用一个扩展字节(15，0)来表示16连续的0，S11中Q2≠Q1。
使用本技术方案的图片压缩存储方法时，其步骤如下：
S1：颜色转换及采样：将图像由RGB颜色空间转化为YCrCb颜色空间，指定质量因子为Q1，进行第一次压缩，进行第一次采样，颜色模式转换关系为
Figure BDA0003739851850000071
Y表示亮度分量，Cr表示红绿色差的色度分量，Cb表示蓝绿色差的色度分量，采样信号格式为4:1:1；
S2：把图像分割成多个8*8的矩阵，并将矩阵中的每个数值减去128；
S3：对每一个矩阵作DCT变换，变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数，DCT变换公式为：
Figure BDA0003739851850000072
Figure BDA0003739851850000073
系数C(u)定义为：
Figure BDA0003739851850000074
Figure BDA0003739851850000075
对Y(u)，u＝0时的系数为DC系数，其它系数成为AC系数，X(m)是输入时域序列的第m项，Y(u)是输出频域序列中的第u项，u＝0，1，…，N-1是水平方向的频率，m＝0，1，…，N-1是像素点的位置；
S4：对变换后的频率系数进行量化，量化公式为：
Figure BDA0003739851850000076
Yij是矩阵Y中的转换系数，Zij是输出的量化系数，Qstep是量化步长；
S5：扫描排序：将量化后的系数从二维变成一维，扫描排序采用的方式为Zigzag扫描排序，其具体方式为从8*8矩阵的左上角开始，按照“Z”的形状进行扫描；
S6：DC系数的差分脉冲调制编码：取同一个图像分量中每个DC值与前一个DC值的差值diff＝DCn-DCn-1来进行编码；
S7：DC系数的中间格式计算：将数据按照位数分为16组，保存在VLI编码表里面，输出结果为DC系数的中间格式；
S8：AC系数的游程长度编码：采用RLC将一个字符串中重复出现的连续字符用两个字节来代替，其中，第一个字节代表重复的次数，第二个字节代表被重复的字符串，AC系数之间连续0的个数超过16，则用一个扩展字节(15，0)来表示16连续的0；
S9：AC系数的中间格式计算：处理S8中每对数右边的数据，对其进行VLI编码表编码，得到的结果为AC系数的中间格式；
S10：熵编码：采用Huffman编码对出现概率大的字符分配字符长度较短的二进制编码，对出现概率小的字符分配字符长度较长的二进制编码
S101：把信源符号xa(a＝1，2，…，p)按出现概率的值由大到小顺序排列；
S102：对两个概率最小的符号分别分配“0”和“1”，然后把这两个概率相加作为一个新的辅助符号的概率
S103：将这个新的辅助符号与其他符号一起重新按概率大小顺序排列；
S104：跳回S102，直到出现概率相加为“1”为止；
S105：用线将符号连接起来，从而得到一个码树，树的p个端点对应p个信源符号；
S106：从最后一个概率为“1”的节点开始，沿着到达信源的每个符号，将一路遇到的二进制码“0”或“1”顺序排列起来，就是端点所对应的信源符号的码字；
S11：恢复S10中的图像数据，指定质量因子Q2，且Q2≠Q1，进行第二次的压缩，并重复步骤S2-S10，然后保存。

Claims (8)

1.一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，其特征在于，其步骤如下：
S1：颜色转换及采样：将图像由RGB颜色空间转化为YCrCb颜色空间，指定质量因子为Q1，进行第一次压缩，进行第一次采样，颜色模式转换关系为
Figure FDA0003739851840000011
S2：把图像分割成多个8*8的矩阵，并将矩阵中的每个数值减去128；
S3：对每一个矩阵作DCT变换，变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数，DCT变换公式为：
Figure FDA0003739851840000012
Figure FDA0003739851840000013
系数C(u)定义为：
Figure FDA0003739851840000014
Figure FDA0003739851840000015
对Y(u)，u＝0时的系数为DC系数，其它系数成为AC系数；
S4：对变换后的频率系数进行量化，量化公式为：
Figure FDA0003739851840000016
S5：扫描排序：将量化后的系数从二维变成一维；
S6：DC系数的差分脉冲调制编码：取同一个图像分量中每个DC值与前一个DC值的差值diff＝DCn-DCn-1来进行编码；
S7：DC系数的中间格式计算：将数据按照位数分为16组，保存在VLI编码表里面，输出结果为DC系数的中间格式；
S8：AC系数的游程长度编码：采用RLC将一个字符串中重复出现的连续字符用两个字节来代替，其中，第一个字节代表重复的次数，第二个字节代表被重复的字符串；
S9：AC系数的中间格式计算：处理S8中每对数右边的数据，对其进行VLI编码表编码，得到的结果为AC系数的中间格式；
S10：熵编码：采用Huffman编码对出现概率大的字符分配字符长度较短的二进制编码，对出现概率小的字符分配字符长度较长的二进制编码
S101：把信源符号xa(a＝1，2，…，p)按出现概率的值由大到小顺序排列；
S102：对两个概率最小的符号分别分配“0”和“1”，然后把这两个概率相加作为一个新的辅助符号的概率
S103：将这个新的辅助符号与其他符号一起重新按概率大小顺序排列；
S104：跳回S102，直到出现概率相加为“1”为止；
S105：用线将符号连接起来，从而得到一个码树，树的p个端点对应p个信源符号；
S106：从最后一个概率为“1”的节点开始，沿着到达信源的每个符号，将一路遇到的二进制码“0”或“1”顺序排列起来，就是端点所对应的信源符号的码字；
S11：恢复S10中的图像数据，指定质量因子Q2，进行第二次的压缩，并重复步骤S2-S10，然后保存。
2.根据权利要求1所述的一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，其特征在于，所述S1中Y表示亮度分量，Cr表示红绿色差的色度分量，Cb表示蓝绿色差的色度分量。
3.根据权利要求1所述的一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，其特征在于，所述S1中采样信号格式为4:1:1。
4.根据权利要求1所述的一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，其特征在于，所述S3中X(m)是输入时域序列的第m项，Y(u)是输出频域序列中的第u项，u＝0，1，…，N-1是水平方向的频率，m＝0，1，…，N-1是像素点的位置。
5.根据权利要求1所述的一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，其特征在于，所述S4中Yij是矩阵Y中的转换系数，Zij是输出的量化系数，Qstep是量化步长。
6.根据权利要求1所述的一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，其特征在于，所述S5中扫描排序采用的方式为Zigzag扫描排序，其具体方式为从8*8矩阵的左上角开始，按照“Z”的形状进行扫描。
7.根据权利要求1所述的一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，其特征在于，所述S8中AC系数之间连续0的个数超过16，则用一个扩展字节(15，0)来表示16连续的0。
8.根据权利要求1所述的一种提高压缩率的智能手环图片压缩存储方法，其特征在于，所述S11中Q2≠Q1。
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CN115622570A (zh) * 2022-12-14 2023-01-17 山东融汇通达网络科技有限公司 一种数据高效存储方法

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