CN116456098A - 视频压缩方法、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

视频压缩方法、终端及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

一种视频压缩方法，包括：将目标视频帧所有像素点置于三维坐标系，建立每个像素点与坐标位置的对应关系；对所述目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分；对RGB值相近的像素点进行像素块划分，得到第一目标像素块；提取所述第一目标像素块中RGB相同而坐标不相接近的像素块，按照第二预设规则进行划分，得到第二目标像素块；提取第二目标像素块的包络区，遍历并分析所述包络区的包络线上所有运动像素点的矢量变化；对包络区进行拆分并优化运动块；根据优化后的运动块确定最小压缩变化区块并压缩最小压缩变化区块。本发明还提供一种终端及计算机可读存储介质。本发明能够解决现有技术中，因为视频压缩块的数量多从而导致计算量大，压缩效率低的缺陷。

Description

视频压缩方法、终端及计算机可读存储介质
技术领域
本发明实施例涉及视频压缩技术，尤其是涉及一种视频压缩方法、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
目前主流的视频压缩块划分编码技术，是把图像划分成多个矩形块，以块为单位解码图像，然后通过递归划分方式将每个子块进一步划分为更小的单元，从而对每个部分采用不同的模式进行项目预测，然后再进行变换，变换后再进行量化和熵编码，形成压缩的数据。现有技术中，因为块划分的数量多从而导致计算量大，压缩效率低的缺点。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种视频压缩方法、终端及计算机可读存储介质，能够解决现有技术中，因为视频压缩块的数量多从而导致计算量大，压缩效率低的缺陷。
本发明实施例提供了一种视频压缩方法，所述方法包括：将目标视频帧所有像素点的颜色拆分成R、G、B，并置于三维坐标系，建立每个像素点与坐标位置的对应关系；根据每个像素点的像素分布，对所述目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分；按照第一预设规则对RGB值相近的像素点进行像素块划分，得到第一目标像素块；提取所述第一目标像素块中RGB相同而坐标不相接近的像素块，按照第二预设规则进行划分，得到第二目标像素块；提取第二目标像素块的包络区，遍历并分析所述包络区的包络线上所有运动像素点的矢量变化，其中，运动像素点是处于运动状态的像素点；根据所述运动像素点的矢量变化对所述包络区进行拆分并优化运动块；根据优化后的运动块确定最小压缩变化区块，并压缩所述最小压缩变化区块。
可选地，所述按照第一预设规则对RGB值相近的像素点进行像素块划分，得到第一目标像素块，包括：定义第一目标像素块Z{A1,A2,A3…An}；当An(Rn,Gn,Bn)满足Rn+1-Rn<＝M,Gn+1-Gn<＝M,Bn+1-Bn<＝M，定义{An}为第一目标像素块Z，其中M为预定义的一个大于零的实数。
可选地，所述提取所述第一目标像素块中RGB相同而坐标不相接近的像素块，按照第二预设规则进行划分，得到第二目标像素块，包括：取第一目标像素块中的像素点A(Xn,Yn),当满足|Xn±1-Xn|<＝1且|Yn±1-Yn|＝<1时，像素点A坐标(Xn,Yn)和像素点(Xn±1；Yn±1)的物理坐标相临近，则将像素点(Xn±1；Yn±1)和像素点A分成一块，以此原则可分为N份，得到划分后的第二目标像素块。
可选地，所述根据所述运动像素点的矢量变化对包络区进行拆分并优化运动块包括：当包络线的像素点RGB变化时，则认为该像素点为运动状态，当像素点RGB无变化，则舍弃该像素点再进一步寻找，以此类推，逐渐缩小像素变化点的包络线，找出最小像素运动块。
可选地，所述根据所述运动像素点的矢量变化对包络区进行拆分并优化运动块，还包括：判断包络线内像素块是否为最小像素运动块；若是，记录包络线上像素点移动到邻近像素点而引起的RGB值变化来预测包络线上运动像素点的移动轨迹；根据预设公式计算帧率和运动像素点的矢量关系，结合包络线上运动像素点的预测的移动轨迹，确定最小压缩变化区域。
可选地，所述记录包络线上像素点移动到邻近像素点而引起的RGB值变化来预测包络线上像素点的移动轨迹，包括：将A像素点的四周划分为8等份；再将每等份所包括的9个像素点的RGB值记录并比较当A点像素变化到9个像素点的坐标所引起的RGB值变化时，预测A点的运动变化，其中，A像素点为包络线上任意一个像素点。
可选地，所述预设公式为：QA＝XA/X0＝(VA*T0)/X0
其中，帧间变化时间为T0；A像素运动变化速度为VA；相邻像素点间的距离为X0；A像素在帧间变化时间T0内，可能行驶的距离XA；A像素在帧间变化时间T0内，可能经过的像素数QA。
本发明实施例还提供一种终端，所述终端包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视频压缩程序，所述视频压缩程序被所述处理器执行时实现如上所述的视频压缩方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的视频压缩方法的步骤。
相较于现有技术，所述视频压缩方法、终端及计算机可读存储介质，能够通过将图像像素块进行模糊重组及划分，提取像素块的包络线，利用类似于雷达扫描的技术手法，分析像素块包络在线运动像素点的矢量变化区域，结合该区域像素点矢量变化和帧率变化的关系，找出并确定需要压缩的最佳图像像素块，去除图像中的数据冗余，从而提高了视频压缩编码效率。
附图说明
图1是本发明较佳实施例之终端的模块图。
图2是本发明终端的视频压缩***较佳实施例的程序模块图。
图3是将目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分前后三维坐标示意图。
图4是按照第一预设规则对RGB值相近的像素点进行像素块划分，得到第一目标像素块的示意图。
图5是将重组后RGB相同而坐标不相接近的像素块按照第二预设规则划分为N＝6等份的示意图。
图6是像素块的三种类型的包络线示意图。
图7是包络线上像素点矢量运动状况示意图。
图8是包络线上像素预测A点在360°周围的矢量运动变化示意图。
图9是本发明较佳实施例之视频压缩方法的流程图。
主要元件符号说明
终端 1
视频压缩*** 10
存储器 20
处理器 30
坐标建立模块 101
像素划分模块 102
提取模块 103
优化模块 104
压缩模块 105
步骤 S300～S312
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
参阅图1所示，是本发明实施方式之终端较佳实施例的运行环境图。终端1包括运行的视频压缩***10。终端1中还包括存储器20和处理器30等。
其中，所述存储器20至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述处理器30可以是中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片等。
参阅图2所示，是本发明视频压缩***10较佳实施例的程序模块图。
所述视频压缩***10包括坐标建立模块101、像素划分模块102、提取模块103、优化模块104及压缩模块105。所述模块被配置成由一个或多个处理器(本实施例为一个处理器30)执行，以完成本发明。本发明所称的模块是完成一特定指令的计算机程序段。存储器20用于存储视频压缩***10的程序代码等资料。所述处理器30用于执行所述存储器20中存储的程序代码。
坐标建立模块101，用于将目标视频帧所有像素点的颜色拆分成R、G、B，并置于三维坐标系，建立每个像素点与坐标位置的对应关系。
如图3，RGB三维标准图为每个像素点与坐标位置的对应关系。
像素划分模块102，用于根据每个像素点的像素分布，对所述目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分。
如图3，根据人眼视觉不易分辨的像素分布，对所述目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分后得到RGB标准图重组及划分(如图3中(b)所示)，其中，图3中(a)为像素块重组及划分前RGB三维标准图。本实施例中，将目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分，分为不同的颜色。本实施例中，利用人眼视觉不易分辨的像素点进行颜色的模糊重组及块划分，可以减少块划分的数量从而减少计算量。
像素划分模块102，还用于按照第一预设规则对RGB值相近的像素点进行像素块划分，得到第一目标像素块。
具体地，定义第一目标像素块Z{A1,A2,A3…An}；当An(Rn,Gn,Bn)满足Rn+1-Rn<＝M,Gn+1-Gn<＝M,Bn+1-Bn<＝M，定义{An}为第一目标像素块Z，其中M为预定义的一个大于零的实数。
本实施例中，找出RGB值接近的点作为第一目标像素块(即同一个颜色像素点构成第一目标像素块，例如，绿色构成的绿色像素块，红色构成的红色像素块等等，此处的绿色及红色只是为了举例说明，并不对颜色进行限制，也可以是其他颜色。像素划分模块102将目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分，分为不同的颜色后，根据像素点的值，进一步将一个视频帧中按照颜色进行划分，像素点的值差别小于预设值M(例如，10)的像素点看作同一个颜色的像素点，从而将相同颜色分为同一个像素块，如图4所示，例如，当前帧只有4种颜色，则划分为图4(b)中四个像素块。图4中(a)为像素块重组及划分后得到RGB标准图重组及划分图。
像素划分模块102，还用于提取所述第一目标像素块中RGB相同而坐标不相接近的像素块，按照第二预设规则进行划分，得到第二目标像素块。
具体地，取第一目标像素块中的像素点A(Xn,Yn),当满足|Xn±1-Xn|<＝1且|Yn±1-Yn|＝<1时，像素点A坐标(Xn,Yn)和像素点(Xn±1；Yn±1)的物理坐标相临近，则将像素点(Xn±1；Yn±1)和像素点A分成一块，以此原则可分为N份，得到划分后的第二目标像素块。
本实施例中，视频帧中同一个颜色的像素点可能散落在多处，因此，需要进一步地按照区域将重组后的像素块进一步进行像素块划分，本实施例中，将相同颜色的像素块，以X，Y轴坐标接近的点作为块划分标准，分为N份。如图5所示，将重组后RGB相同而坐标不相接近的像素块Z划分为6等份。
提取模块103，用于提取第二目标像素块的包络区，遍历并分析所述包络区的包络线上所有运动像素点的矢量变化。
其中，运动像素点是处于运动状态的像素点。如图6所示，相同RGB且X，Y轴坐标临近点组成的像素块可能有三种类型的包络线。
优化模块104，用于根据所述运动像素点的矢量变化对包络区进行拆分并优化运动块。
具体地，当包络线的像素点RGB变化时，则认为该像素点为运动状态，当像素点RGB无变化，则舍弃该像素点再进一步寻找，以此类推，逐渐缩小像素变化点的包络线，找出最小像素运动块。
如图7所示，包络区包络线内的像素点为同一颜色，即使像素点运动也并不会引起颜色上变化，因此，不需要压缩，因此，只需将像素块缩小至包络线上的像素点所在的区域，例如Block1,Block2,Block3所在的矩形区域，分析包络线上像素点的运动状态，若像素点向包络区外运动，则可能引起像素点颜色的变化，若向像素点向包络区内运动，则不会引起像素点颜色的变化。因此，可以对Block1,Block2,Block3所在的矩形区域进一步进行划分，缩小像素变化点的包络线。
本实施例中，通过优化像素块包络在线的运动像素点，从而进一步缩小需要压缩的区域范围，提高压缩效率。
根据所述运动像素点的矢量变化对包络区进行拆分并优化运动块还包括：判断包络线内像素块是否为最小像素运动块；若是，记录包络线上像素点移动到邻近像素点而引起的RGB值变化来预测包络线上运动像素点的移动轨迹；根据预设公式计算帧率和运动像素点的矢量关系，结合包络线上运动像素点的预测的移动轨迹，确定最小压缩变化区域。
下面对单个像素点的移动轨迹进行预测：
如图8所示，以A为中心点，建立类似于雷达扫描的方式包络线上预测像素点A点在360°周围的矢量运动变化。将A像素点的四周划分为8等份；再将每等份所包括的9个像素点的RGB值记录并比较当A点像素变化到9个像素点的坐标所引起的RGB值变化时，预测A点的运动变化。图8中圆圈用于示意像素点A向四周运动可能所能到达的位置A’。其中，A像素点为包络线上任意一像素点。
对于A点，所述预设公式为：QA＝XA/X0＝(VA*T0)/X0；
其中，帧间变化时间为T0；A像素运动变化速度为VA；相邻像素点间的距离为X0；A像素在帧间变化时间T0内，可能运动的距离XA；A像素在帧间变化时间T0内，可能经过的像素数QA。
例如，预测A往180°～225°区域运动时，所经过的区域RGB值会有变化，根据变化的趋势预判A运动像素点的变化轨迹如图中A-A’轨迹线。
本实施例中，利用雷达扫描的方式，通过监控像素点矢量变化而引起的周边像素点RGB值的变化，即可用较简单的运算方式预测移动像素点的运动轨迹。
压缩模块105，用于根据优化后的运动块确定最小压缩变化区块，压缩所述最小压缩变化区块。
当找出包络线上所有像素点的最小像素运动块后，叠加所有的最小像素运动块即为最小压缩变化区块，只需要对最小压缩变化区块进行压缩即可完成视频压缩，减小了压缩量。
本实施例中，能够通过将图像像素块进行模糊重组及划分，提取像素块的包络线，利用类似于雷达扫描的技术手法，分析像素块包络在线运动像素点的矢量变化区域，结合该区域像素点矢量变化和帧率变化的关系，找出并确定需要压缩的最佳图像像素块，去除图像中的数据冗余，从而提高了视频压缩编码效率。
参阅图9所示，是本发明较佳实施例之视频压缩方法的流程图。所述视频压缩方法应用于终端1，可通过所述处理器30执行图2所示的模块101～105而实现。
步骤S300，将目标视频帧所有像素点的颜色拆分成R、G、B，并置于三维坐标系，建立每个像素点与坐标位置的对应关系。
如图3，RGB三维标准图为每个像素点与坐标位置的对应关系。
步骤S302，根据每个像素点的像素分布，对所述目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分。
如图3，根据人眼视觉不易分辨的像素分布，对所述目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分后得到RGB标准图重组及划分(如图3中(b)所示)，其中，图3中(a)为像素块重组及划分前RGB三维标准图。本实施例中，将目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分，分为不同的颜色。本实施例中，利用人眼视觉不易分辨的像素点进行颜色的模糊重组及块划分，可以减少块划分的数量从而减少计算量。
步骤S304，按照第一预设规则对RGB值相近的像素点进行像素块划分，得到第一目标像素块。
具体地，定义第一目标像素块Z{A1,A2,A3…An}；当An(Rn,Gn,Bn)满足Rn+1-Rn<＝M,Gn+1-Gn<＝M,Bn+1-Bn<＝M，定义{An}为第一目标像素块Z，其中M为预定义的一个大于零的实数。
本实施例中，找出RGB值接近的点作为第一目标像素块，即同一个颜色像素点构成第一目标像素块，例如，绿色构成的绿色像素块，红色构成的红色像素块等等，此处的绿色及红色只是为了举例说明，并不对颜色进行限制，也可以是其他颜色。在步骤S302中，目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分，分为不同的颜色后，根据像素点的值，进一步将一个视频帧中按照颜色进行划分，像素点的值差别小于预设值M(例如，10)的像素点看作同一个颜色的像素点，从而将相同颜色分为同一个像素块，如图4所示，例如，当前帧只有4种颜色，则划分为图4(b)中四个像素块。图4中(a)为像素块重组及划分后得到RGB标准图重组及划分图。
步骤S306，提取所述第一目标像素块中RGB相同而坐标不相接近的像素块，按照第二预设规则进行划分，得到第二目标像素块。
具体地，取第一目标像素块中的像素点A(Xn,Yn),当满足|Xn±1-Xn|<＝1且|Yn±1-Yn|＝<1时，像素点A坐标(Xn,Yn)和像素点(Xn±1；Yn±1)的物理坐标相临近，则将像素点(Xn±1；Yn±1)和像素点A分成一块，以此原则可分为N份，得到划分后的第二目标像素块。
本实施例中，视频帧中同一个颜色的像素点可能散落在多处，因此，需要进一步地按照区域将重组后的像素块进一步进行像素块划分，本实施例中，将相同颜色的像素块，以X，Y轴坐标接近的点作为块划分标准，分为N份。如图5所示，将重组后RGB相同而坐标不相接近的像素块Z划分为6等份。
步骤S308，提取第二目标像素块的包络区，遍历并分析所述包络区的包络线上所有运动像素点的矢量变化。
其中，运动像素点是处于运动状态的像素点。如图6所示，相同RGB且X，Y轴坐标临近点组成的像素块可能有三种类型的包络线。
步骤S310，根据所述运动像素点的矢量变化对包络区进行拆分并优化运动块。
具体地，当包络线的像素点RGB变化时，则认为该像素点为运动状态，当像素点RGB无变化，则舍弃该像素点再进一步寻找，以此类推，逐渐缩小像素变化点的包络线，找出最小像素运动块。
如图7所示，包络区包络线内的像素点为同一颜色，即使像素点运动也并不会引起颜色上变化，因此，不需要压缩，因此，只需将像素块缩小至包络线上的像素点所在的区域，例如Block1,Block2,Block3所在的矩形区域，分析包络线上像素点的运动状态，若像素点向包络区外运动，则可能引起像素点颜色的变化，若向像素点向包络区内运动，则不会引起像素点颜色的变化。因此，可以对Block1,Block2,Block3所在的矩形区域进一步进行划分，缩小像素变化点的包络线。
本实施例中，通过优化像素块包络在线的运动像素点，从而进一步缩小需要压缩的区域范围，提高压缩效率。
根据所述运动像素点的矢量变化对包络区进行拆分并优化运动块还包括：判断包络线内像素块是否为最小像素运动块；若是，记录包络线上像素点移动到邻近像素点而引起的RGB值变化来预测包络线上运动像素点的移动轨迹；根据预设公式计算帧率和运动像素点的矢量关系，结合包络线上运动像素点的预测的移动轨迹，确定最小压缩变化区域。
下面对单个像素点的移动轨迹进行预测：
如图8所示，以A为中心点，建立类似于雷达扫描的方式包络线上预测像素点A点在360°周围的矢量运动变化。将A像素点的四周划分为8等份；再将每等份所包括的9个像素点的RGB值记录并比较当A点像素变化到9个像素点的坐标所引起的RGB值变化时，预测A点的运动变化。图8中圆圈用于示意像素点A向四周运动可能所能到达的位置A’。其中，A像素点为包络线上任意一像素点。
对于A点，所述预设公式为：QA＝XA/X0＝(VA*T0)/X0；
其中，帧间变化时间为T0；A像素运动变化速度为VA；相邻像素点间的距离为X0；A像素在帧间变化时间T0内，可能运动的距离XA；A像素在帧间变化时间T0内，可能经过的像素数QA。
例如，预测A往180°～225°区域运动时，所经过的区域RGB值会有变化，根据变化的趋势预判A运动像素点的变化轨迹如图中A-A’轨迹线。
本实施例中，利用雷达扫描的方式，通过监控像素点矢量变化而引起的周边像素点RGB值的变化，即可用较简单的运算方式预测移动像素点的运动轨迹。
步骤S312，根据优化后的运动块确定最小压缩变化区块，压缩所述最小压缩变化区块。
当找出包络线上所有像素点的最小像素运动块后，叠加所有的最小像素运动块即为最小压缩变化区块，只需要对最小压缩变化区块进行压缩即可完成视频压缩，减小了压缩量。
通过将上述方法应用于上述终端，能够通过将图像像素块进行模糊重组及划分，提取像素块的包络线，利用类似于雷达扫描的技术手法，分析像素块包络在线运动像素点的矢量变化区域，结合该区域像素点矢量变化和帧率变化的关系，找出并确定需要压缩的最佳图像像素块，去除图像中的数据冗余，从而提高了视频压缩编码效率。
值得注意的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种视频压缩方法，其特征在于，所述方法包括：
将目标视频帧所有像素点的颜色拆分成R、G、B，并置于三维坐标系，建立每个像素点与坐标位置的对应关系；
根据每个像素点的像素分布，对所述目标视频帧所有像素块进行模糊重组及划分；
按照第一预设规则对RGB值相近的像素点进行像素块划分，得到第一目标像素块；
提取所述第一目标像素块中RGB相同而坐标不相接近的像素块，按照第二预设规则进行划分，得到第二目标像素块；
提取第二目标像素块的包络区，遍历并分析所述包络区的包络线上所有运动像素点的矢量变化，其中，所述运动像素点是处于运动状态的像素点；
根据所述运动像素点的矢量变化对所述包络区进行拆分并优化运动块；
根据优化后的运动块确定最小压缩变化区块，并压缩所述最小压缩变化区块。
2.如权利要求1所述的视频压缩方法，其特征在于，所述按照第一预设规则对RGB值相近的像素点进行像素块划分，得到第一目标像素块，包括：
定义第一目标像素块Z{A1,A2,A3…An}；
当An(Rn,Gn,Bn)满足Rn+1-Rn<＝M,Gn+1-Gn<＝M,Bn+1-Bn<＝M，定义{An}为第一目标像素块Z，其中M为预定义的一个大于零的实数。
3.如权利要求1所述的视频压缩方法，其特征在于，所述提取所述第一目标像素块中RGB相同而坐标不相接近的像素块，按照第二预设规则进行划分，得到第二目标像素块，包括：
取所述第一目标像素块中的像素点A(Xn,Yn),当满足|Xn±1-Xn|<＝1且|Yn±1-Yn|＝<1时，像素点A坐标(Xn,Yn)和像素点(Xn±1；Yn±1)的物理坐标相临近，则将像素点(Xn±1；Yn±1)和像素点A分成一块，以此原则可分为N份，得到划分后的所述第二目标像素块。
4.如权利要求1所述的视频压缩方法，其特征在于，所述根据所述运动像素点的矢量变化对包络区进行拆分并优化运动块包括：
当包络线的像素点RGB变化时，则认为该像素点为运动状态，当像素点RGB无变化，则舍弃该像素点再进一步寻找，以此类推，逐渐缩小像素变化点的包络线，找出最小像素运动块。
5.如权利要求4所述的视频压缩方法，其特征在于，所述根据所述运动像素点的矢量变化对包络区进行拆分并优化运动块，还包括：
判断所述包络线内像素块是否为最小像素运动块；
若是，记录包络线上像素点移动到邻近像素点而引起的RGB值变化来预测包络线上运动像素点的移动轨迹；
根据预设公式计算帧率和运动像素点的矢量关系，结合包络线上运动像素点的预测的移动轨迹，确定最小压缩变化区域。
6.如权利要求5所述的视频压缩方法，其特征在于，所述记录包络线上像素点移动到邻近像素点而引起的RGB值变化来预测包络线上像素点的移动轨迹，包括：
将A像素点的四周划分为8等份；再将每等份所包括的9个像素点的RGB值记录并比较当A点像素变化到9个像素点的坐标所引起的RGB值变化时，预测A点的运动变化，其中，A像素点为包络线上任意一像素点。
7.如权利要求5所述的视频压缩方法，其特征在于，所述预设公式为：
QA＝XA/X0＝(VA*T0)/X0；
其中，帧间变化时间为T0；A像素运动变化速度为VA；相邻像素点间的距离为X0；A像素在帧间变化时间T0内，可能运动的距离XA；A像素在帧间变化时间T0内，可能经过的像素数QA。
8.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视频压缩程序，所述视频压缩程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的视频压缩方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的视频压缩方法的步骤。
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