CN115474062B - 一种提高jpeg压缩质量的方法、***、芯片以及电子设备 - Google Patents
一种提高jpeg压缩质量的方法、***、芯片以及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115474062B CN115474062B CN202211408785.7A CN202211408785A CN115474062B CN 115474062 B CN115474062 B CN 115474062B CN 202211408785 A CN202211408785 A CN 202211408785A CN 115474062 B CN115474062 B CN 115474062B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- brightness
- image
- pixel
- standard deviation
- coefficient
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000007906 compression Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 230000006835 compression Effects 0.000 title claims abstract description 31
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims abstract description 70
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 29
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 25
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 32
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 4
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 13
- 230000008859 change Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/70—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by syntax aspects related to video coding, e.g. related to compression standards
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
- H04N19/12—Selection from among a plurality of transforms or standards, e.g. selection between discrete cosine transform [DCT] and sub-band transform or selection between H.263 and H.264
- H04N19/122—Selection of transform size, e.g. 8x8 or 2x4x8 DCT; Selection of sub-band transforms of varying structure or type
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
- H04N19/124—Quantisation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- 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
- H04N19/182—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 the unit being a pixel
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- 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
- H04N19/186—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 the unit being a colour or a chrominance component
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Discrete Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
本发明公开了一种提高JPEG压缩质量的方法,涉及图像处理领域,包括:统计待压缩的图像中像素值以得到数量最多的像素值,并根据数量最多的像素值、图像的总像素数和像素深度生成调整系数;将图像进行色彩模式转换和DCT变换以得到系数矩阵,其中,在进行DCT变换前将图像分成多个图像块,并根据调整系数进行调整;计算调整后的每一个图像块对应的亮度期望并基于亮度期望计算每一个图像块对应的标准差;计算每一个图像块的标准差系数和亮度期望系数;获取JPEG协议规定的标准量化参数表并利用每一个图像块对应亮度期望系数和标准差系数对标准量化参数表进行更新;利用更新后的量化参数表对系数矩阵进行量化。本发明还公开了一种***、芯片以及电子设备。
Description
技术领域
本发明涉及JPEG领域,具体涉及一种提高JPEG压缩质量的方法、***、芯片以及电子设备。
背景技术
JPEG视频图像压缩是一种常用的视频图像压缩的国际标准,用于对连续色调静态图像进行压缩(包括灰度图像和彩色图像)。JPEG 是联合图像专家组(Joint PhotographicExperts Group)的缩写,这个标准目的在于支持各种基于连续色调静态图像压缩的应用。待压缩的图像可以是任何一个色彩空间,用户可以通过调整压缩比能让压缩效果达到或者接近行业领域中顶尖的压缩性能,且具有良好的解析还原质量。因此,当需要存储和传输大量的图像时,JPEG 图像压缩是非常有必要的。
如图1所示,经典的JPEG图像压缩流程,主要包括色彩模式转换,DCT变换、量化、Z字编排、行程编码、霍夫曼编码、数据打包。
色彩模式转换是将 RGB 色彩模式转换为YCbCr色彩模式。DCT变换全称离散余弦变换(DCT for Discrete Cosine Transform),是一种在视频图像领域常用的处理方式,在变换前需要将整个图像按照8X8的小块进行处理,每个小块的3个色彩通道分别进行DCT变换。
量化过程的本质是对离散余弦变换后生成8×8系数矩阵进行优化的过程。由于人类的眼睛对高频分量不敏感,因此可以通过保留少量或者去除 8×8 系数矩阵的高频部分来达到减少数据量的目的。量化过程的实际目的是减小非零频率分量系数的幅度值和增加零值频率分量系数的数量。量化过程的实际实现过程为将离散余弦变换后生成 8×8 系数矩阵的每个系数值除以对应于该系数值的常数(这些系数组合在一起就是量化参数表),将得到的商值四舍五入取整后得到量化后的系数值。量化过程是一个有损过程,量化后的系数矩阵的高频分量部分都基本会基本接近 0。量化参数表可以通过标准量化参数表和量化步长生产,量化步长的选择可以改变整个编码器的压缩率和精度。量化步长取值较大,得到的码流压缩比较高,图像细节信息的损失较大;反之则得到的码流压缩比会比较低,但是图像的细节信息可以得到更多的保留。因此可以通过调整量化步长的值来控制编码器的输出码流状态。相对于色差,人类的眼睛对亮度的敏感程度更高,因此量化过程中往往使用两个量化表:亮度量化表和色差量化表。
Huffman 编码的原理为先统计图像中各个像素值出现的概率,然后根据各个像素值的概率将各个像素值用各个码字一一对应,将出现概率高的像素值分配较短的码字,而将出现概率低的像素值分配较长的码字,从而将数据进一步压缩。
Z字编排、行程编码,数据打包处理流程和方式相对固定和简单,且和本提案技术内容相关性较少,此处不做更多介绍。
常见的JPEG压缩过程中,压缩率固定,量化系数(或者说是量化步长)固定,处理起来相对简单。但是,由于实际的视频图像内容千差万别,固定的量化系数(或者说是量化步长)并不能最大程度的处理所有的情况。对于图像中细节信息丰富、对比度高、图形变化剧烈的部分,若量化系数较大,则容易造成细节信息的缺失;对于图像中细节信息较少、对比度低、图形变化平缓的部分,若量化系数较大,则容易造成图像质量劣化,若量化系数较小,则会导致压缩率低,消耗或占用过多的存储空间。
在现有的技术中,一般以控制JEPG压缩码率为目标,通过监测实际的压缩后的数据码率,与目标值进行比较,通过比较的差值进而调整整幅图像的量化系数。但是此方法的出发点是为了控制码率,并未关注图像质量,且大多数情况下图像质量并不能得到优化。其次此方法虽然可以保证码率稳定,即输出的视频图像不卡顿,但对于整幅图像采用同一组量化系数,对于不同的图像部分,其压缩后的图像质量差异较大。
发明内容
有鉴于此,为了克服上述问题的至少一个方面,本发明实施例提出一种提高JPEG压缩质量的方法,包括以下步骤:
统计待压缩的图像中像素值以得到数量最多的像素值,并根据所述数量最多的像素值对应的数量和像素值、所述图像的总像素数和像素深度生成调整系数;
将所述图像进行色彩模式转换和DCT变换以得到系数矩阵,其中,在进行DCT变换前将所述图像分成多个图像块,并将每一个图像块中的每一个像素点的像素值加上所述调整系数以进行调整;
计算调整后的所述每一个图像块对应的亮度期望并基于所述亮度期望计算每一个图像块对应的标准差;
比较所述标准差与和预设的第一标准差阈值、第二标准差阈值的大小以确定每一个图像块的标准差系数,并比较所述亮度期望和预设的第一亮度期望阈值、第二亮度期望阈值的大小以确定每一个图像块的亮度期望系数;
获取JPEG协议规定的标准量化参数表并利用每一个图像块对应所述亮度期望系数和所述标准差系数对所述标准量化参数表进行更新;
利用更新后的量化参数表对所述系数矩阵进行量化以得到每一个图像块对应的量化后的系数矩阵。
在一些实施例中,统计待压缩的图像中像素值以得到数量最多的像素值,进一步包括:
调用预设的双端口RAM,其中,所述双端口RAM的数据位宽为log2Fream_S,数据深度为2pix_width,Fream_S为图像的总像素数,pix_width为像素深度;
响应于检测到图像帧首,将所述双端口RAM内的所有数据置为0。
在一些实施例中,还包括:
响应于开始接收图像的像素值数据,将接收到的像素值pixel_data赋给所述双端口RAM的B端口的地址,同时将B端口的使能置为1,读写控制位置为0,进行读操作,根据读取到结果确定像素值为pixel_data的像素点的个数;
将所述双端口RAM的A端口的使能置为1,读写控制位置为1,进行写操作,其中写入的数据为所述个数加1,写入的地址为pixel_data;
响应于检测到图像帧尾,由所述B端口进行读操作,并从初始地址开始依次读取对应的数据,并进行比较,将其中的最大值data_max和地址addr_max记录下来,其中,data_max为数量最多的像素值对应的数量,addr_max为数量最多的像素值对应的像素值。
在一些实施例中,根据所述数量最多的像素值对应的数量和像素值、所述图像的总像素数和像素深度生成调整系数,进一步包括:
响应于所述数量最多的像素值对应的数量小于预设比例的所述图像的总像素数,不进行削峰,调整系数为0。
在一些实施例中,还包括:
响应于所述数量最多的像素值对应的数量不小于预设比例的所述图像的总像素数,进行削峰,根据公式(data_max-a * Fream_S)* addr_max /2pix_width确定调整系数,其中a为预设比例。
在一些实施例中,所述a取值为0.4。
在一些实施例中,在进行DCT变换前将所述图像分成多个图像块,并将每一个图像块中的每一个像素点的像素值加上所述调整系数,进一步包括:
将所述图像分成多个8*8的图像块,其中每一个图像块包括64个像素点,每一个像素点的像素值均与所述调整系数相加以得到调整后的每一个图像块。
在一些实施例中,计算调整后的所述每一个图像块对应的亮度期望并基于所述亮度期望计算每一个图像块对应的标准差,进一步包括:
将调整后的图像块的64个像素点的像素值相加后求平均得到该图像块对应的亮度期望,并分别求取所述64个像素点中每一个像素点的像素值与所述亮度期望的差值,然后将64个差值累加后得到该图像块对应的标准差。
在一些实施例中,将调整后的图像块的64个像素点的像素值相加后求平均得到该图像块对应的亮度期望,进一步包括:
将得到的累加值向右移位对应的bit得到亮度期望。
在一些实施例中,比较所述标准差与和预设的第一标准差阈值、第二标准差阈值的大小以确定每一个图像块的标准差系数,进一步包括:
响应于所述标准差小于第一标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最大值;
响应于所述标准差不小于第一标准差阈值且小于所述第二标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最大值除以所述标准差;
响应于所述标准差不小于所述第二标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最小值。
在一些实施例中,比较所述亮度期望和预设的第一亮度期望阈值、第二亮度期望阈值的大小以确定每一个图像块的亮度期望系数,进一步包括:
响应于所述亮度期望小于第一亮度期望阈值,所述亮度期望系数为1;
响应于所述亮度期望不小于第一亮度期望阈值且小于所述第二亮度期望阈值,所述亮度期望系数为所述亮度期望除以所述第一亮度期望阈值;
响应于所述亮度期望不小于所述第二亮度期望阈值,所述亮度期望系数为所述亮度期望除以所述第二亮度期望阈值。
在一些实施例中,利用每一个图像块对应所述亮度期望系数和所述标准差系数对所述标准量化参数表进行更新,进一步包括:
利用所述标准量化参数表乘以转换系数后除以所述亮度期望系数和所述标准差系数的乘积。
基于同一发明构思,根据本发明的另一个方面,本发明的实施例还提供了一种提高JPEG压缩质量的***,包括:
统计模块,配置为统计待压缩的图像中像素值以得到数量最多的像素值,并根据所述数量最多的像素值对应的数量和像素值、所述图像的总像素数和像素深度生成调整系数;
转换模块,配置为将所述图像进行色彩模式转换和DCT变换以得到系数矩阵,其中,在进行DCT变换前将所述图像分成多个图像块,并将每一个图像块中的每一个像素点的像素值加上所述调整系数以进行调整;
第一计算模块,配置为计算调整后的所述每一个图像块对应的亮度期望并基于所述亮度期望计算每一个图像块对应的标准差;
比较模块,配置为比较所述标准差与和预设的第一标准差阈值、第二标准差阈值的大小以确定每一个图像块的标准差系数,并比较所述亮度期望和预设的第一亮度期望阈值、第二亮度期望阈值的大小以确定每一个图像块的亮度期望系数;
第二计算模块,配置为获取JPEG协议规定的标准量化参数表并利用每一个图像块对应所述亮度期望系数和所述标准差系数对所述标准量化参数表进行更新;
量化模块,配置为利用更新后的量化参数表对所述系数矩阵进行量化以得到每一个图像块对应的量化后的系数矩阵。
基于同一发明构思,根据本发明的另一个方面,本发明的实施例还提供了一种芯片,包括数字逻辑电路,所述数字逻辑电路工作时实现如上述任一项实施例所述的任务调度方法的步骤。
基于同一发明构思,根据本发明的另一个方面,本发明的实施例还提供了一种电子设备,包括上述所述的芯片。
本发明具有以下有益技术效果之一:本发明提出的提高JPEG压缩质量的方法,可以针对不同的视频图像的特征,逐图像块的优化编码过程,使原始图像信息丰富的部分编码后保留更多的细节信息,而原始图像信息较少、变化平缓的部分编码后占用更少的资源。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的实施例。
图1为现有技术中基于JPEG协议的图像压缩流程框图;
图2为本发明的实施例提供的提高JPEG压缩质量的方法的流程示意图;
图3为本发明的实施例提供的基于JPEG协议的图像压缩流程框图;
图4为本发明的实施例提供的提高JPEG压缩质量的***的结构示意图;
图5为本发明的实施例提供的计算机设备的结构示意图;
图6为本发明的实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明实施例进一步详细说明。
需要说明的是,本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量,可见“第一”“第二”仅为了表述的方便,不应理解为对本发明实施例的限定,后续实施例对此不再一一说明。
根据本发明的一个方面,本发明的实施例提出一种提高JPEG压缩质量的方法,如图2所示,其可以包括步骤:
S1,统计待压缩的图像中像素值以得到数量最多的像素值,并根据所述数量最多的像素值对应的数量和像素值、所述图像的总像素数和像素深度生成调整系数;
S2,将所述图像进行色彩模式转换和DCT变换以得到系数矩阵,其中,在进行DCT变换前将所述图像分成多个图像块,并将每一个图像块中的每一个像素点的像素值加上所述调整系数以进行调整;
S3,计算调整后的所述每一个图像块对应的亮度期望并基于所述亮度期望计算每一个图像块对应的标准差;
S4,比较所述标准差与和预设的第一标准差阈值、第二标准差阈值的大小以确定每一个图像块的标准差系数,并比较所述亮度期望和预设的第一亮度期望阈值、第二亮度期望阈值的大小以确定每一个图像块的亮度期望系数;
S5,获取JPEG协议规定的标准量化参数表并利用每一个图像块对应所述亮度期望系数和所述标准差系数对所述标准量化参数表进行更新;
S6,利用更新后的量化参数表对所述系数矩阵进行量化以得到每一个图像块对应的量化后的系数矩阵。
本发明提出的提高JPEG压缩质量的方法,可以针对不同的视频图像的特征,逐图像块的优化编码过程,使原始图像信息丰富的部分编码后保留更多的细节信息,而原始图像信息较少、变化平缓的部分编码后占用更少的资源。
在一些实施例中,统计待压缩的图像中像素值以得到数量最多的像素值,进一步包括:
调用预设的双端口RAM,其中,所述双端口RAM的数据位宽为log2Fream_S,数据深度为2pix_width,Fream_S为图像的总像素数,pix_width为像素深度;
响应于检测到图像帧首,将所述双端口RAM内的所有数据置为0。
在一些实施例中,还包括:
响应于开始接收图像的像素值数据,将接收到的像素值pixel_data赋给所述双端口RAM的B端口的地址,同时将B端口的使能置为1,读写控制位置为0,进行读操作,根据读取到结果确定像素值为pixel_data的像素点的个数;
将所述双端口RAM的A端口的使能置为1,读写控制位置为1,进行写操作,其中写入的数据为所述个数加1,写入的地址为pixel_data;
响应于检测到图像帧尾,由所述B端口进行读操作,并从初始地址开始依次读取对应的数据,并进行比较,将其中的最大值data_max和地址addr_max记录下来,其中,data_max为数量最多的像素值对应的数量,addr_max为数量最多的像素值对应的像素值。
具体的,如图3所示,在统计像素值直方图时,可以利用硬件实现。图像输入时的格式一般是按照每行像素从左到右,逐行由上到下的顺序输入。首先例化或调用一个双端口RAM作为直方图信息的硬件载体,RAM的数据位宽为log2Fream_S,数据深度为2pix_width,其中Fream_S为图像的像素数,比如常用的1920*1080分辨率,其像素数就是2073600,则RAM的数据位宽为21位,pix_width为像素深度,比如常用的8bit,则数据深度为256。
硬件实现统计像素值直方图流程如下:
当检测到图像帧首时,将双端口RAM内的所有数据置为0,在硬件上可以使用复位或者每个地址依次写零的方式完成。
当开始接收有效数据时,数据值记为pixel_data,首先将pixel_data赋给双端口RAM的B端口的地址ram_b_addr,同时将B端口的使能(或片选)置为1,读写控制位置为0,进行读操作,读出的结果ram_b_dout,其代表了在本数据之前数据值为pixel_data的个数,将其加1后赋给A端口,进行写操作,ram_a_din = ram_b_dout+ 1,ram_a_addr=pixel_data,A端口的使能(或片选)置为1,读写控制位置为1。即将接收到的数据的像素值作为地址,该像素值的数量作为该地址中写入的数据。
在检测到帧尾时,所有的图像数据信息已经写入到了双端口RAM中,此时由B端口进行读操作,具体为从初始地址开始至最大地址依次读取对应的数据,并且进行依次进行比较,将最大的值的地址和数据记录下来,记为data_max(数量最多的像素值对应的数量),addr_max(数量最多的像素值对应的像素值)。
在一些实施例中,根据所述数量最多的像素值对应的数量和像素值、所述图像的总像素数和像素深度生成调整系数,进一步包括:
响应于所述数量最多的像素值对应的数量小于预设比例的所述图像的总像素数,不进行削峰,调整系数为0。
在一些实施例中,还包括:
响应于所述数量最多的像素值对应的数量不小于预设比例的所述图像的总像素数,进行削峰,根据公式(data_max-a * Fream_S)* addr_max /2pix_width确定调整系数,其中a为预设比例。
在一些实施例中,所述a取值为0.4。
具体的,若 data_max<0.4 * Fream_S,则不进行削峰计算,调整系数adjust为0;
其次,若data_max≥0.4 * Fream_S,则Adjust=(data_max-0.4 * Fream_S)*addr_max /2pix_width。
在一些实施例中,在进行DCT变换前将所述图像分成多个图像块,并将每一个图像块中的每一个像素点的像素值加上所述调整系数,进一步包括:
将所述图像分成多个8*8的图像块,其中每一个图像块包括64个像素点,每一个像素点的像素值均与所述调整系数相加以得到调整后的每一个图像块。
具体的,如图3所示,当原始图像经过色彩模式转换后,进行Block块(图像块)的生成及存储,后续流程则逐block块进行。该部分包括图3中的8x8图像块,写ddr和读ddr部分,通过在ddr时的地址计算,将图像按照8x8的块存储在ddr中,后续由ddr读出时也按照block块读取。此部分并非本提案的关键部分,不做更多介绍。需要说明的是,每一个图像块的大小为8*8,原始图像能够得到的图像块的数量由原始图像的大小决定。
而在进行DCT变换前,则将每一个图像块中的每一个像素点的像素值均加上调整系数,然后在进行DCT变换。
这样在DCT计算时,将由DDR读出的原始数据加上调整系数adjust作为DCT计算的输入数据,即DCT_din = ddr_out + adjust。
在一些实施例中,计算调整后的所述每一个图像块对应的亮度期望并基于所述亮度期望计算每一个图像块对应的标准差,进一步包括:
将调整后的图像块的64个像素点的像素值相加后求平均得到该图像块对应的亮度期望,并分别求取所述64个像素点中每一个像素点的像素值与所述亮度期望的差值,然后将64个差值累加后得到该图像块对应的标准差。
在一些实施例中,将调整后的每一个图像块的64个像素点的像素值相加后求平均得到该图像块对应的亮度期望,进一步包括:
将得到的累加值向右移位对应的bit得到亮度期望。
具体的,将DCT_din的输入数据同时传输至量化单元,首先计算8x8块像素的平均值(也就是期望),在硬件实现时将64个数据累加,累加的结果sum_block向右移位相应bit,即为亮度期望值block_ave。
然后利用依次计算输入数据与期望的差值,dif= DCT_din -block_ave,并将64个差值进行累加记为标准差dif_sum。
在一些实施例中,比较所述标准差与和预设的第一标准差阈值、第二标准差阈值的大小以确定每一个图像块的标准差系数,进一步包括:
响应于所述标准差小于第一标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最大值;
响应于所述标准差不小于第一标准差阈值且小于所述第二标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最大值除以所述标准差;
响应于所述标准差不小于所述第二标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最小值。
具体的,标准差可以反映一组数据相对于平均值的分散程度,在图像上,表现为反映图像所包含的信息丰富度,主观上表现为对比度。在标准差大的图像中往往信息丰富度高,色彩鲜明纹路明显,对比度高,反之则信息量不够。因此,可以用标准差来计算量化计算的因子。
可以进行上下截断的方式,将标准差过小的部分设置相对大的量化系数,因为该分区本身没有足够的信息量。而对于较低水平但大于下限值的部分,因为具有足够的信息量,可以进行优化,当标准差在较高水平,由于本身信息量己经够大,进行适当较小的量化系数,保留细节信息。因此,可以比较所述标准差与和预设的第一标准差阈值、第二标准差阈值的大小以确定每一个图像块的标准差系数:
dif_sum<dif_min时,Y_dif_factor= Y_dif_max;
dif_min<dif_sum <dif_max时,Y_dif_factor= Y_dif_max /dif_sum ;
dif_sum>dif_max时,Y_dif_factor= Y_dif_min。
即标准差小于第一标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最大值;所述标准差不小于第一标准差阈值且小于所述第二标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最大值除以所述标准差;所述标准差不小于所述第二标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最小值。
在一些实施例中,比较所述亮度期望和预设的第一亮度期望阈值、第二亮度期望阈值的大小以确定每一个图像块的亮度期望系数,进一步包括:
响应于所述亮度期望小于第一亮度期望阈值,所述亮度期望系数为1;
响应于所述亮度期望不小于第一亮度期望阈值且小于所述第二亮度期望阈值,所述亮度期望系数为所述亮度期望除以所述第一亮度期望阈值;
响应于所述亮度期望不小于所述第二亮度期望阈值,所述亮度期望系数为所述亮度期望除以所述第二亮度期望阈值。
具体的,类似标准差系数的计算方式,首先设置两个阈值参数,在阈值Ymin之下时,使用标准亮度期望系数1;而在超过阈值Ymax的时候,随着亮度提高,调制系数会变小,从而在保证较低亮度正常增强的同时抑制高亮度区域的增强。因此,可以比较所述亮度期望和预设的第一亮度期望阈值、第二亮度期望阈值的大小以确定每一个图像块的亮度期望系数:
block_ave<Ymin时,Y_ave_factor=1;
Ymin<block_ave<Ymax时,Y_ave_factor= block_ave/ Ymin,
block_ave>Ymax时,Y_ave_factor= block_ave/Ymax,
即所述亮度期望小于第一亮度期望阈值,所述亮度期望系数为1;所述亮度期望不小于第一亮度期望阈值且小于所述第二亮度期望阈值,所述亮度期望系数为所述亮度期望除以所述第一亮度期望阈值;所述亮度期望不小于所述第二亮度期望阈值,所述亮度期望系数为所述亮度期望除以所述第二亮度期望阈值。
在一些实施例中,利用每一个图像块对应所述亮度期望系数和所述标准差系数对所述标准量化参数表进行更新,进一步包括:
利用所述标准量化参数表乘以转换系数后除以所述亮度期望系数和所述标准差系数的乘积。
具体的,jpeg协议规定了标准的亮度和色度量化参数表[Q_s](本质上是8*8的矩阵)。然后根据计算得到的亮度期望系数和标准差系数对标准量化参数表进行调整,即[Q]=[Q_s]*c/(Y_dif_factor*Y_ave_factor),也即利用所述标准量化参数表乘以转换系数后除以所述亮度期望系数和所述标准差系数的乘积。
其中,c为转换系数,在图像规格确定时为固定值。
最后将计算好的量化参数表更新到图像编码的量化计算过程中,并进行相应的除法运算,完成量化计算。
本发明提出的方案通过计算整幅图像的全局亮度直方图、每个block块的标准差和亮度期望等参数,实现全局的“削峰”处理及量化系数的计算,进而逐block块优化量化系数表,实现最优的图像编码效果。因此本发明提出的提高JPEG压缩质量的方法,可以针对不同的视频图像的特征,逐图像块的优化编码过程,使原始图像信息丰富的部分编码后保留更多的细节信息,而原始图像信息较少、变化平缓的部分编码后占用更少的资源。
基于同一发明构思,根据本发明的另一个方面,本发明的实施例还提供了一种提高JPEG压缩质量的***400,如图4所示,包括:
统计模块401,配置为统计待压缩的图像中像素值以得到数量最多的像素值,并根据所述数量最多的像素值对应的数量和像素值、所述图像的总像素数和像素深度生成调整系数;
转换模块402,配置为将所述图像进行色彩模式转换和DCT变换以得到系数矩阵,其中,在进行DCT变换前将所述图像分成多个图像块,并将每一个图像块中的每一个像素点的像素值加上所述调整系数以进行调整;
第一计算模块403,配置为计算调整后的所述每一个图像块对应的亮度期望并基于所述亮度期望计算每一个图像块对应的标准差;
比较模块404,配置为比较所述标准差与和预设的第一标准差阈值、第二标准差阈值的大小以确定每一个图像块的标准差系数,并比较所述亮度期望和预设的第一亮度期望阈值、第二亮度期望阈值的大小以确定每一个图像块的亮度期望系数;
第二计算模块40,配置为获取JPEG协议规定的标准量化参数表并利用每一个图像块对应所述亮度期望系数和所述标准差系数对所述标准量化参数表进行更新;
量化模块405,配置为利用更新后的量化参数表对所述系数矩阵进行量化以得到每一个图像块对应的量化后的系数矩阵。
在一些实施例中,统计模块401还配置为:
调用预设的双端口RAM,其中,所述双端口RAM的数据位宽为log2Fream_S,数据深度为2pix_width,Fream_S为图像的总像素数,pix_width为像素深度;
响应于检测到图像帧首,将所述双端口RAM内的所有数据置为0。
在一些实施例中,统计模块401还配置为:
响应于开始接收图像的像素值数据,将接收到的像素值pixel_data赋给所述双端口RAM的B端口的地址,同时将B端口的使能置为1,读写控制位置为0,进行读操作,根据读取到结果确定像素值为pixel_data的像素点的个数;
将所述双端口RAM的A端口的使能置为1,读写控制位置为1,进行写操作,其中写入的数据为所述个数加1,写入的地址为pixel_data。
响应于检测到图像帧尾,由所述B端口进行读操作,并从初始地址开始依次读取对应的数据,并进行比较,将其中的最大值data_max和地址addr_max记录下来,其中,data_max为数量最多的像素值对应的数量,addr_max为数量最多的像素值对应的像素值。
在一些实施例中,转换模块402还配置为:
响应于所述数量最多的像素值对应的数量小于预设比例的所述图像的总像素数,不进行削峰,调整系数为0。
在一些实施例中,转换模块402还配置为:
响应于所述数量最多的像素值对应的数量不小于预设比例的所述图像的总像素数,进行削峰,根据公式(data_max-a * Fream_S)* addr_max /2pix_width确定调整系数,其中a为预设比例。
在一些实施例中,所述a取值为0.4。
在一些实施例中,转换模块402还配置为:
将所述图像分成多个8*8的图像块,其中每一个图像块包括64个像素点,每一个像素点的像素值均与所述调整系数相加以得到调整后的每一个图像块。
在一些实施例中,第一计算模块403还配置为:
将调整后的图像块的64个像素点的像素值相加后求平均得到该图像块对应的亮度期望,并分别求取所述64个像素点中每一个像素点的像素值与所述亮度期望的差值,然后将64个差值累加后得到该图像块对应的标准差。
在一些实施例中,第一计算模块403还配置为:
将得到的累加值向右移位对应的bit得到亮度期望。
在一些实施例中,比较模块404还配置为:
响应于所述标准差小于第一标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最大值;
响应于所述标准差不小于第一标准差阈值且小于所述第二标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最大值除以所述标准差;
响应于所述标准差不小于所述第二标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最小值。
在一些实施例中,比较模块404还配置为:
响应于所述亮度期望小于第一亮度期望阈值,所述亮度期望系数为1;
响应于所述亮度期望不小于第一亮度期望阈值且小于所述第二亮度期望阈值,所述亮度期望系数为所述亮度期望除以所述第一亮度期望阈值;
响应于所述亮度期望不小于所述第二亮度期望阈值,所述亮度期望系数为所述亮度期望除以所述第二亮度期望阈值。
在一些实施例中,第二计算模块40还配置为:
利用所述标准量化参数表乘以转换系数后除以所述亮度期望系数和所述标准差系数的乘积。
本发明提出的方案通过计算整幅图像的全局亮度直方图、每个block块的标准差和亮度期望等参数,实现全局的“削峰”处理及量化系数的计算,进而逐block块优化量化系数表,实现最优的图像编码效果。因此本发明提出的提高JPEG压缩质量的方法,可以针对不同的视频图像的特征,逐图像块的优化编码过程,使原始图像信息丰富的部分编码后保留更多的细节信息,而原始图像信息较少、变化平缓的部分编码后占用更少的资源。
基于同一发明构思,根据本发明的另一个方面,如图5所示,本发明的实施例还提供了一种芯片501,包括:
包括数字逻辑电路510,所述数字逻辑电路510工作时实现如上述任一项实施例所述的任务调度方法的步骤。
基于同一发明构思,根据本发明的另一个方面,如图6所示,本发明的实施例还提供了电子设备601,包括上述所述的芯片610。
最后需要说明的是,本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,可以通过计算机程序来指令相关硬件来完成,程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。
此外,应该明白的是,本文的计算机可读存储介质(例如,存储器)可以是易失性存储器或非易失性存储器,或者可以包括易失性存储器和非易失性存储器两者。
本领域技术人员还将明白的是,结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种可互换性,已经就各种示意性组件、方块、模块、电路和步骤的功能对其进行了一般性的描述。这种功能是被实现为软件还是被实现为硬件取决于具体应用以及施加给整个***的设计约束。本领域技术人员可以针对每种具体应用以各种方式来实现的功能,但是这种实现决定不应被解释为导致脱离本发明实施例公开的范围。
以上是本发明公开的示例性实施例,但是应当注意,在不背离权利要求限定的本发明实施例公开的范围的前提下,可以进行多种改变和修改。根据这里描述的公开实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。此外,尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求,但除非明确限制为单数,也可以理解为多个。
应当理解的是,在本文中使用的,除非上下文清楚地支持例外情况,单数形式“一个”旨在也包括复数形式。还应当理解的是,在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。
上述本发明实施例公开实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
所属领域的普通技术人员应当理解:以上任何实施例的讨论仅为示例性的,并非旨在暗示本发明实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子;在本发明实施例的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,并存在如上的本发明实施例的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细节中提供。因此,凡在本发明实施例的精神和原则之内,所做的任何省略、修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明实施例的保护范围之内。
Claims (13)
1.一种提高JPEG压缩质量的方法,其特征在于,包括以下步骤:
统计待压缩的图像中像素值以得到数量最多的像素值,并根据所述数量最多的像素值对应的数量和像素值、所述图像的总像素数和像素深度生成调整系数;
将所述图像进行色彩模式转换和DCT变换以得到系数矩阵,其中,在进行DCT变换前将所述图像分成多个图像块,并将每一个图像块中的每一个像素点的像素值加上所述调整系数以进行调整;
计算调整后的所述每一个图像块对应的亮度期望并基于所述亮度期望计算每一个图像块对应的标准差;
比较所述标准差与和预设的第一标准差阈值、第二标准差阈值的大小以确定每一个图像块的标准差系数,并比较所述亮度期望和预设的第一亮度期望阈值、第二亮度期望阈值的大小以确定每一个图像块的亮度期望系数;
获取JPEG协议规定的标准量化参数表并利用每一个图像块对应所述亮度期望系数和所述标准差系数对所述标准量化参数表进行更新;
利用更新后的量化参数表对所述系数矩阵进行量化以得到每一个图像块对应的量化后的系数矩阵;
根据所述数量最多的像素值对应的数量和像素值、所述图像的总像素数和像素深度生成调整系数,进一步包括:
响应于所述数量最多的像素值对应的数量小于预设比例的所述图像的总像素数,不进行削峰,调整系数为0;
响应于所述数量最多的像素值对应的数量不小于预设比例的所述图像的总像素数,进行削峰,根据公式(data_max-a * Fream_S)* addr_max /2pix_width确定调整系数,其中a为预设比例,Fream_S为图像的总像素数,pix_width为像素深度,data_max为数量最多的像素值对应的数量,addr_max为数量最多的像素值对应的像素值。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,统计待压缩的图像中像素值以得到数量最多的像素值,进一步包括:
调用预设的双端口RAM,其中,所述双端口RAM的数据位宽为log2Fream_S,数据深度为2pix_width;
响应于检测到图像帧首,将所述双端口RAM内的所有数据置为0。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:
响应于开始接收图像的像素值数据,将接收到的像素值pixel_data赋给所述双端口RAM的B端口的地址,同时将B端口的使能置为1,读写控制位置为0,进行读操作,根据读取到结果确定像素值为pixel_data的像素点的个数;
将所述双端口RAM的A端口的使能置为1,读写控制位置为1,进行写操作,其中写入的数据为所述个数加1,写入的地址为pixel_data;
响应于检测到图像帧尾,由所述B端口进行读操作,并从初始地址开始依次读取对应的数据,并进行比较,将其中的最大值data_max和地址addr_max记录下来。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述a取值为0.4。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在进行DCT变换前将所述图像分成多个图像块,并将每一个图像块中的每一个像素点的像素值加上所述调整系数,进一步包括:
将所述图像分成多个8*8的图像块,其中每一个图像块包括64个像素点,每一个像素点的像素值均与所述调整系数相加以得到调整后的每一个图像块。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,计算调整后的所述每一个图像块对应的亮度期望并基于所述亮度期望计算每一个图像块对应的标准差,进一步包括:
将调整后的图像块的64个像素点的像素值相加后求平均得到该图像块对应的亮度期望,并分别求取所述64个像素点中每一个像素点的像素值与所述亮度期望的差值,然后将64个差值累加后得到该图像块对应的标准差。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,将调整后的图像块的64个像素点的像素值相加后求平均得到该图像块对应的亮度期望,进一步包括:
将得到的累加值向右移位对应的bit得到亮度期望。
8.如权利要求6所述的方法,其特征在于,比较所述标准差与和预设的第一标准差阈值、第二标准差阈值的大小以确定每一个图像块的标准差系数,进一步包括:
响应于所述标准差小于第一标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最大值;
响应于所述标准差不小于第一标准差阈值且小于所述第二标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最大值除以所述标准差;
响应于所述标准差不小于所述第二标准差阈值,所述标准差系数为所述64个差值中的最小值。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,比较所述亮度期望和预设的第一亮度期望阈值、第二亮度期望阈值的大小以确定每一个图像块的亮度期望系数,进一步包括:
响应于所述亮度期望小于第一亮度期望阈值,所述亮度期望系数为1;
响应于所述亮度期望不小于第一亮度期望阈值且小于所述第二亮度期望阈值,所述亮度期望系数为所述亮度期望除以所述第一亮度期望阈值;
响应于所述亮度期望不小于所述第二亮度期望阈值,所述亮度期望系数为所述亮度期望除以所述第二亮度期望阈值。
10.如权利要求1所述的方法,其特征在于,利用每一个图像块对应所述亮度期望系数和所述标准差系数对所述标准量化参数表进行更新,进一步包括:
利用所述标准量化参数表乘以转换系数后除以所述亮度期望系数和所述标准差系数的乘积。
11.一种提高JPEG压缩质量的***,其特征在于,包括:
统计模块,配置为统计待压缩的图像中像素值以得到数量最多的像素值,并根据所述数量最多的像素值对应的数量和像素值、所述图像的总像素数和像素深度生成调整系数;
转换模块,配置为将所述图像进行色彩模式转换和DCT变换以得到系数矩阵,其中,在进行DCT变换前将所述图像分成多个图像块,并将每一个图像块中的每一个像素点的像素值加上所述调整系数以进行调整;
第一计算模块,配置为计算调整后的所述每一个图像块对应的亮度期望并基于所述亮度期望计算每一个图像块对应的标准差;
比较模块,配置为比较所述标准差与和预设的第一标准差阈值、第二标准差阈值的大小以确定每一个图像块的标准差系数,并比较所述亮度期望和预设的第一亮度期望阈值、第二亮度期望阈值的大小以确定每一个图像块的亮度期望系数;
第二计算模块,配置为获取JPEG协议规定的标准量化参数表并利用每一个图像块对应所述亮度期望系数和所述标准差系数对所述标准量化参数表进行更新;
量化模块,配置为利用更新后的量化参数表对所述系数矩阵进行量化以得到每一个图像块对应的量化后的系数矩阵;
统计模块还配置为:
响应于所述数量最多的像素值对应的数量小于预设比例的所述图像的总像素数,不进行削峰,调整系数为0;
响应于所述数量最多的像素值对应的数量不小于预设比例的所述图像的总像素数,进行削峰,根据公式(data_max-a * Fream_S)* addr_max /2pix_width确定调整系数,其中a为预设比例,Fream_S为图像的总像素数,pix_width为像素深度,data_max为数量最多的像素值对应的数量,addr_max为数量最多的像素值对应的像素值。
12.一种芯片,其特征在于,包括数字逻辑电路,所述数字逻辑电路工作时实现如权利要求1-10任一项所述的方法的步骤。
13.一种电子设备,其特征在于,包括如权利要求12所述的芯片。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211408785.7A CN115474062B (zh) | 2022-11-10 | 2022-11-10 | 一种提高jpeg压缩质量的方法、***、芯片以及电子设备 |
PCT/CN2023/110315 WO2024098843A1 (zh) | 2022-11-10 | 2023-07-31 | 一种提高jpeg压缩质量的方法、***、芯片以及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211408785.7A CN115474062B (zh) | 2022-11-10 | 2022-11-10 | 一种提高jpeg压缩质量的方法、***、芯片以及电子设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115474062A CN115474062A (zh) | 2022-12-13 |
CN115474062B true CN115474062B (zh) | 2023-04-28 |
Family
ID=84338166
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211408785.7A Active CN115474062B (zh) | 2022-11-10 | 2022-11-10 | 一种提高jpeg压缩质量的方法、***、芯片以及电子设备 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115474062B (zh) |
WO (1) | WO2024098843A1 (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115474062B (zh) * | 2022-11-10 | 2023-04-28 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种提高jpeg压缩质量的方法、***、芯片以及电子设备 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7139437B2 (en) * | 2002-11-12 | 2006-11-21 | Eastman Kodak Company | Method and system for removing artifacts in compressed images |
JP2006304198A (ja) * | 2005-04-25 | 2006-11-02 | Nec Network & Sensor Systems Ltd | 画像圧縮装置 |
CN101931805B (zh) * | 2009-06-19 | 2013-10-23 | 香港科技大学 | 采用比特挪移方法的标量量化及其在视频编码中的应用 |
CN109756733B (zh) * | 2017-11-06 | 2022-04-12 | 华为技术有限公司 | 视频数据解码方法及装置 |
CN112637593B (zh) * | 2020-12-18 | 2022-08-02 | 郑州师范学院 | 基于人工智能和视频分析的视频编码优化方法 |
CN115086683A (zh) * | 2021-09-23 | 2022-09-20 | 芯原微电子(成都)有限公司 | 图像压缩方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
CN114898003A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-08-12 | 安徽大学 | 一种基于分解的多目标优化的jpeg量化表优化方法 |
CN114786011B (zh) * | 2022-06-22 | 2022-11-15 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种jpeg图像压缩的方法、***、设备和存储介质 |
CN115474062B (zh) * | 2022-11-10 | 2023-04-28 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种提高jpeg压缩质量的方法、***、芯片以及电子设备 |
-
2022
- 2022-11-10 CN CN202211408785.7A patent/CN115474062B/zh active Active
-
2023
- 2023-07-31 WO PCT/CN2023/110315 patent/WO2024098843A1/zh unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115474062A (zh) | 2022-12-13 |
WO2024098843A1 (zh) | 2024-05-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9369720B2 (en) | Image coding apparatus and image coding method | |
KR101241971B1 (ko) | 화상 신호 처리장치, 카메라 시스템, 및 화상 신호처리방법 | |
US8213498B2 (en) | Bitrate reduction techniques for image transcoding | |
JP3814321B2 (ja) | 量子化パラメータ決定装置及び方法 | |
CN101107862B (zh) | 编码装置及具备编码装置的动态图像记录*** | |
US7835582B2 (en) | Image encoding apparatus and control method thereof | |
EP1797520B1 (en) | Methods and systems for rate control in image compression | |
KR20060109828A (ko) | 화상 신호 처리 장치, 카메라 시스템, 및 화상 신호 처리방법 | |
US20030103676A1 (en) | Data compression method and recording medium with data compression program recorded therein | |
JPH07184057A (ja) | 最小圧縮比のadct圧縮方法 | |
JP2005191939A (ja) | 固定ビット長の予測差分圧縮データを生成する画像圧縮装置および画像圧縮プログラム、画像伸張装置および画像伸張プログラム、並びに電子カメラ | |
CN115474062B (zh) | 一种提高jpeg压缩质量的方法、***、芯片以及电子设备 | |
WO2023246047A1 (zh) | 一种jpeg图像压缩的方法、***、设备和存储介质 | |
JP3067628B2 (ja) | 画像符号化装置 | |
JP4263517B2 (ja) | データ圧縮装置及び方法 | |
US11190810B2 (en) | Device and method for compressing image data using quantization parameter and entropy tables | |
US8428381B2 (en) | Image compression method with variable quantization parameter | |
KR20010024343A (ko) | 디지털 이미지의 압축비 제어 공정 | |
EP1351518A2 (en) | Data compression for multi-generation images | |
US20020087933A1 (en) | Quantization unit setting apparatus, quantization unit setting method, coding apparatus, coding method, and information record medium | |
JP7256629B2 (ja) | 画像符号化装置及びその制御方法及びプログラム | |
JP2007043495A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
CN116527911A (zh) | 码率控制的方法及装置 | |
KR101087108B1 (ko) | 양자화된 정지 영상의 복원 방법 | |
JPH04144489A (ja) | 画像データ記録方式 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |