[发明专利]质量和复杂度可分级的不可分离提升小波变换方法有效

专利信息
申请号: 201910042890.5 申请日: 2019-01-17
公开(公告)号: CN109874020B 公开(公告)日: 2021-03-30
发明(设计)人: 宋传鸣;王相海;刘丹;葛明博 申请(专利权)人: 辽宁师范大学
主分类号: H04N19/63 分类号: H04N19/63;H04N19/64;H04N19/61;H04N19/176
代理公司: 大连非凡专利事务所 21220 代理人: 闪红霞
地址: 116000 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要: 发明公开一种质量和复杂度可分级的不可分离提升小波变换方法,首先,将图像信号作为块来处理,实现了真正的2D变换,比可分离2D小波变换具有更好的各向异性、更大的自由度和更优的滤波性质;其次,采用位平面的方式,从最高位平面向最低位平面对输入图像进行小波变换,可直接与基于逐次逼近量化的嵌入式编码算法相结合,易于实现图像和视频的质量可分级编码;最后,在变换过程中能够根据目标码率的要求,在任意位平面处停止,从而避免了较低像素位平面的变换,达到了计算复杂度可分级的目的。实验结果验证了本发明的质量和计算复杂度可分级特性。
搜索关键词: 质量 复杂度 分级 不可 分离 提升 变换 方法
【主权项】:
1.一种质量和复杂度可分级的不可分离提升小波正变换方法,其特征在于按照如下步骤进行:步骤1.输入一幅待处理的图像I,设其高度为h像素,宽度为w像素;步骤2.输入需要变换的级数Lmax和每级变换需处理的位平面数量Nbp,并令变换级数L←1,所述“←”表示赋值操作;步骤3.统计图像I的最大绝对值Cmax,根据公式(1)计算最高的位平面Nmax_bp步骤4.令当前位平面Ncurrent←Nmax_bp;步骤5.分裂阶段:将图像I划分为互不重叠且大小为2×2像素的块,对于每个像素块,其左上角像素的坐标为(2i,2j),右上角像素的坐标为(2i,2j+1),左下角像素的坐标为(2i+1,2j),右下角像素的坐标为(2i+1,2j+1),所述i和j均为整数,且步骤6.对于每个像素块,将其小波变换系数值初始化为0,即令W(2i,2j)←0,W(2i,2j+1)←0,W(2i+1,2j)←0,W(2i+1,2j+1)←0,所述W(2i,2j)、W(2i,2j+1)、W(2i+1,2j)和W(2i+1,2j+1)分别表示像素块中左上角像素、右上角像素、左下角像素和右下角像素的小波变换系数值;步骤7.预测阶段:根据步骤7.1~步骤7.5,逐块计算不可分离小波变换的第Ncurrent位平面的预测系数值,约定称当前正在处理的块为“当前块”;步骤7.1令b←(1<<Ncurrent),所述“<<”表示算术左移运算;步骤7.2根据公式(2),逐块计算每个2×2像素块中左上角像素的预测系数值T(2i,2j):T(2i,2j)=sgn(I(2i,2j))×[abs(I(2i,2j))&b]           (2)所述sgn(·)表示符号函数,I(2i,2j)表示当前块中位于坐标(2i,2j)处的像素值,abs(·)表示取绝对值函数,“&”表示按位与运算;步骤7.3根据公式(3),逐块计算每个2×2像素块中左下角像素的预测系数值T(2i+1,2j):所述I(2i+1,2j)表示当前块中位于坐标(2i+1,2j)处的像素值,I(2i+2,2j)表示当前块下方相邻块中的左上角像素值,“>>”表示算术右移运算;步骤7.4根据公式(4),逐块计算每个2×2像素块中右下角像素的预测系数值T(2i+1,2j+1):所述I(2i+1,2j+1)表示当前块中位于坐标(2i+1,2j+1)处的像素值,I(2i,2j+1)表示当前块中位于坐标(2i,2j+1)处的像素值,I(2i+2,2j+1)表示当前块下方相邻块的右上角像素值,T(2i+1,2j)表示当前块中左下角像素的预测系数值,T(2i+1,2j+2)表示当前块右侧相邻块中左下角像素的预测系数值;步骤7.5根据公式(5),逐块计算每个2×2像素块中右上角像素的预测系数值T(2i,2j+1):所述I(2i,2j+1)表示当前块中位于坐标(2i,2j+1)处的像素值,I(2i,2j+2)表示当前块右侧相邻块中的左上角像素值;步骤8.提升阶段:根据步骤8.1~步骤8.4,逐块计算不可分离小波变换的第Ncurrent位平面的提升系数值;步骤8.1保持每个2×2像素块中右下角像素的预测系数值T(2i+1,2j+1)不变,作为其提升系数值U(2i+1,2j+1);步骤8.2根据公式(6),逐块计算每个2×2像素块中右上角像素的提升系数值U(2i,2j+1):U(2i,2j+1)=T(2i,2j+1)+[T(2i+1,2j+1)+T(2i‑1,2j+1)]>>2   (6)所述T(2i,2j+1)表示当前块中右上角像素的预测系数值,T(2i+1,2j+1)表示当前块中右下角像素的预测系数值,T(2i‑1,2j+1)表示当前块上方相邻块的右下角像素的预测系数值;步骤8.3根据公式(7)的定义,逐块计算每个2×2像素块中左上角像素的提升系数值U(2i,2j):U(2i,2j)=T(2i,2j)+[T(2i,2j‑1)+T(2i,2j+1)+T(2i‑1,2j)+T(2i+1,2j)]>>2   (7)所述T(2i,2j)表示当前块中左上角像素的预测系数值,T(2i,2j+1)表示当前块中右上角像素的预测系数值,T(2i+1,2j)表示当前块中左下角像素的预测系数值,T(2i,2j‑1)表示当前块左侧相邻块中右上角像素的预测系数值,T(2i‑1,2j)表示当前块上方相邻块中左下角像素的预测系数值;步骤8.4根据公式(8),逐块计算每个2×2像素块中左下角像素的提升系数值U(2i+1,2j):U(2i+1,2j)=T(2i+1,2j)+[T(2i+1,2j‑1)+T(2i+1,2j+1)]>>2      (8)所述T(2i+1,2j)表示当前块中左下角像素的预测系数值,T(2i+1,2j‑1)表示当前块左侧相邻块中右下角像素的预测系数值,T(2i+1,2j+1)表示当前块中右下角像素的预测系数值;步骤9.根据公式(9)~公式(12),逐块将第Ncurrent位平面的提升系数值累加到更高位平面的小波变换系数值中:W(2i,2j)←W(2i,2j)+U(2i,2j)    (9)W(2i,2j+1)←W(2i,2j+1)+U(2i,2j+1)    (10)W(2i+1,2j)←W(2i+1,2j)+U(2i+1,2j)        (11)W(2i+1,2j+1)←W(2i+1,2j+1)+U(2i+1,2j+1)    (12)步骤10.令Ncurrent←Ncurrent‑1,若Ncurrent≥Nmax_bp‑Nbp+1并且Ncurrent≥0,则转入步骤7,否则转入步骤11;步骤11.根据公式(13)~公式(16),重新组织每个2×2像素块的小波变换系数,组成LLL、LHL、HLL和HHL子带;LLL(i,j)←W(2i,2j)     (13)HLL(i,j)←W(2i,2j+1)     (14)LHL(i,j)←W(2i+1,2j)     (15)HHL(i,j)←W(2i+1,2j+1)     (16)所述LLL、LHL、HLL和HHL分别表示第L级变换的LL子带、LH子带、HL子带和HH子带;步骤12.令L←L+1,若L<Lmax,则令I←LLL,h←h/2,w←w/2,转入步骤3;否则,输出和HLk、LHk、HHk,所述1≤k≤Lmax,不可分离小波变换过程结束。
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  • 本发明公开了一种编码方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:针对待编码图像的每个图像块,对所述图像块的Y、U和V分别进行a次对称变换,并对进行对称变换后的Y进行b次水平变换、对称变换后的U和V分别进行c次水平变换,其中a、b、c为整数,c大于b;根据变换后的每个图像块的Y、U和V分别对应的每个子带的系数,对所述待编码图像进行编码。用以改善编码重建后的图像出现溢色效应和图像块的边界效应。
  • 一种基于加权滤波函数的小波变换和逆变换方法及设备-202110014644.6
  • 王杰林 - 湖南遥昇通信技术有限公司
  • 2021-01-06 - 2021-05-28 - H04N19/63
  • 本发明公开了一种基于加权滤波函数的小波变换和逆变换方法及设备,小波变换和逆变换方法包括,首先获取图像和图像的小波变换/逆变换层数,对图像的每层小波变换/逆变换设置唯一对应的加权滤波函数,然后对图像执行小波变换变换/逆变换,其中每层的小波变换变换/逆变换过程包括:对图像进行小波行列变换,分别将行列变换后的小波系数的高频部分与每层小波变换变换/逆变换对应的加权滤波函数进行乘运算;将图像的高和宽分别进行除2运算。本发明构造了一种加权滤波函数,利用该滤波函数使得小波变换过程中时频分解更充分,从而提升图像的压缩率。而且根据不同图像特征,可定义不同的滤波函数实现图像压缩效果最优。
  • 一种基于压缩感知的数据链系统终端图像压缩方法-202011376003.7
  • 黄东 - 黄东
  • 2020-12-02 - 2021-05-07 - H04N19/63
  • 本发明涉及一种基于压缩感知的数据链系统终端图像压缩方法,属于数据链图像处理领域。本发明的主要过程是:首先,数据链系统终端A通过数字摄像头获取图像数据信息;然后,通过小波变换将图像数据信息稀疏化后得到稀疏向量组S,将测量矩阵和稀疏基矩阵与稀疏向量组相乘进行降维,得到维数远小于稀疏向量组的测量值Y,将测量值通过天线传输至数据链系统另一终端B;最后在终端B通过压缩感知还原算法将测量值还原为原始图像数据信息。
  • 质量和复杂度可分级的不可分离提升小波变换方法-201910042890.5
  • 宋传鸣;王相海;刘丹;葛明博 - 辽宁师范大学
  • 2019-01-17 - 2021-03-30 - H04N19/63
  • 本发明公开一种质量和复杂度可分级的不可分离提升小波变换方法,首先,将图像信号作为块来处理,实现了真正的2D变换,比可分离2D小波变换具有更好的各向异性、更大的自由度和更优的滤波性质;其次,采用位平面的方式,从最高位平面向最低位平面对输入图像进行小波变换,可直接与基于逐次逼近量化的嵌入式编码算法相结合,易于实现图像和视频的质量可分级编码;最后,在变换过程中能够根据目标码率的要求,在任意位平面处停止,从而避免了较低像素位平面的变换,达到了计算复杂度可分级的目的。实验结果验证了本发明的质量和计算复杂度可分级特性。
  • 图像编码方法及装置-202011177335.2
  • 郭鲲 - 西安万像电子科技有限公司
  • 2020-10-28 - 2021-02-26 - H04N19/63
  • 本公开提供一种图像编码方法及装置,涉及图像处理技术领域,能够解决相关技术中使用小波变换对图像进行编码时编码速度慢的问题。具体技术方案为:本公开实施例提供的图像编码方法,包括:对图像进行三级小波变换后,将LL3子带按照预设更新方式进行更新;扫描所有子带,获取预设数值的出现频率,并根据出现频率产生哈夫曼编码表;对LL3子带和非LL3子带分别采用不同的编码方式进行编码;根据每一个子带对应的编码数据得到图像的编码码流;其中,根据三级小波变换后图片的特点,对不同子带采用不同的编码方法,从而可以达到编码速度快、码流较低的效果。
  • 一种大数据图像传输、查看方法及系统-202011073746.7
  • 汪金玲 - 汪金玲
  • 2020-09-30 - 2021-01-12 - H04N19/63
  • 本发明涉及一种图像传输的技术领域,揭露了一种大数据图像传输、查看方法,包括:发送节点的应用层利用小波变换方法对待传输图像进行小波变换处理,得到小波变换系数矩阵;发送节点的应用层使用集合分裂算法对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理,得到压缩比特流;将压缩比特流划分为数据块,同时对数据块进行编码处理,得到压缩数据包;在中继节点的MAC层完成对关键压缩数据包和普通压缩数据包进行不平等的保护策略,并进行压缩数据包的发送;接收节点的应用层对所接收到的压缩数据包,根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理,恢复传输的图像。本发明还提供了一种大数据图像传输的系统。本发明实现了图像的传输。
  • 一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法-202011003313.4
  • 刘叙含;黎海青;王冬;常江;韩迪;张伟杰 - 西安现代控制技术研究所
  • 2020-09-22 - 2020-12-29 - H04N19/63
  • 本发明提出一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法,包括对红外导引头图像信号进行稀疏表示,得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量;得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量后,对红外导引头图像进行观测;对红外导引头图像进行重构。本发明在对红外导引头图像进行压缩和重构时,根据红外图像的频率特性进行信号的稀疏表示、利用高斯随机观测矩阵进行信号压缩,实现远远小于传统压缩手段的数据量,大大减小红外图像所需的存储空间、缩短传输时间,实现红外导引头图像数据量的大量压缩和精确重构,使得红外导引头图像数据能够在军用探测中实时、高效、安全传输,满足现代化武器系统快速响应、精确化打击的作战需求。
  • 一种融合信源信道译码的图像压缩感知方法-201811069844.6
  • 梁煜;王浩;张为 - 天津大学
  • 2018-09-13 - 2020-12-25 - H04N19/63
  • 本发明涉及一种融合信源信道译码的图像压缩感知方法,包括:稀疏变换;均匀化:将小波子带按照稀疏度的大小顺序按行排列成一个行数值固定的稀疏矩阵W2,它每一列的N个数据表示一个待观测的向量;采样观测;步骤4:信道编码:将采样得到的信号采用RS码进行编码;信道传输;译码重构:首先对接收到的码字信息进行解调,然后经校验子计算、关键方程求解和钱搜索和福尼算法模块得到正确的码字信息,最后再通过关键方程求解模块和钱搜索福尼算法模块得到重构列向量,并将重构的列向量转化为系数矩阵A;逆均匀化;逆稀疏变换。
  • 一种图像多级小波全子带压缩感知编码方法-201810241371.7
  • 胡栋;何永洋;丁健宇 - 南京邮电大学
  • 2018-03-22 - 2020-09-15 - H04N19/63
  • 本发明提出了一种图像多级小波全子带压缩感知编码算法对自然图像进行稀疏表示,将图像变换到具有极大稀疏性的小波域,低频子带对于重建图像非常重要,高频系数中每个元素及其子孙后代重要性和不同高频层系数的稀疏程度是不同的,根据稀疏矢量中高频子带系数的不同重要性来设计权值矩阵,并依据高层子带能量是低层子带能量倍的关系来设置对应每一高频层的权值,并最终得到改进的测量矩阵,最后对稀疏矢量进行压缩观测后得到测量值。在重建端,对有HL,LH和HH高频子带组成的稀疏矢量中,最终对重建系数矩阵进行小波反变换得到重建图像。
  • 一种并行位移小波法对图像分层并压缩的设计方法-201711018907.0
  • 胡明建 - 胡明建
  • 2017-10-26 - 2020-08-18 - H04N19/63
  • 一种并行位移小波法对图像分层并压缩的设计方法的技术领域,是属于计算机,图像处理,图像计算,图像压缩的技术领域,主要技术是把图像按照灰度进行分层,这就使用了小波技术,每一个核有它的编号值,这个值作为扫描整个像素,扫描是平行位移来实现的,把0号核对应一号像素,所有的核按照顺序排列上去,一般直接利用256个核,256个核同时并行位移,然后每一个核只读编码号的灰度值,一直读到底部,然后每一个核就到过来把上面自己排列的前面的像素读完,这样就直接把像素从0到255分成256个集合,为了节省内存进行压缩设计,每一层的核读到和自己灰度值相等的数字,就记录下来这个像素的位置,然后存到自己对应内存编号的内存里。
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