本發(fā)明涉及圖像處理和信息安全傳輸技術(shù)領(lǐng)域，尤其是圖像數(shù)據(jù)壓縮方法，該方法通過對壓縮后的圖片進(jìn)行算法處理，還原出原始的多幅圖片。為了減少圖像的存儲(chǔ)空間或節(jié)省傳輸信道的帶寬，對圖像進(jìn)行壓縮處理。

背景技術(shù)：

數(shù)字化視頻信號(hào)的數(shù)據(jù)量是非常大的，比如，一幅具有中等分辨(640*480)的真彩色圖像(24b/像素)，它的數(shù)據(jù)量約為7.37mb/幀，一個(gè)100m(byte)的硬盤只能存放100幀圖像。若要達(dá)到每秒25幀的全動(dòng)態(tài)顯示要求，每秒需要的數(shù)據(jù)量是184mb，而且要求系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸率必須達(dá)到184mb。因此，如果不對數(shù)據(jù)量龐大的視頻信號(hào)進(jìn)行處理，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)幾乎無法對它進(jìn)行存取和交換。

隨著數(shù)字通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字壓縮技術(shù)也已日臻成熟，適合各種場合的壓縮方法不斷產(chǎn)生。目前常用的壓縮編碼方法可以分為兩大類：一類是無損壓縮法，又稱無失真壓縮法或冗余壓縮法。這種無損壓縮去掉了數(shù)據(jù)中的冗余，但這些冗余是可以重新插入到數(shù)據(jù)中的，因此，無損壓縮是可逆的過程。另一類是有損壓縮法，又稱為有失真壓縮法或熵壓縮法。這種有損壓縮法壓縮了熵，會(huì)減少信息量。因?yàn)殪囟x為平均信息量，而損失的信息是不能再恢復(fù)的，因此這種壓縮是不可逆的。無損壓縮法由于不會(huì)產(chǎn)生失真，因此在多媒體技術(shù)中一般用于文本、數(shù)據(jù)的壓縮，它能保證完全地恢復(fù)原始數(shù)據(jù)。但是，這種方法的壓縮比較低，壓縮比一般在2:1—5:1之間。有損壓縮法由于允許有一定程度的失真，可用于對圖像、聲音、動(dòng)態(tài)視頻等數(shù)據(jù)的壓縮。

目前，隨著數(shù)學(xué)領(lǐng)域中新算法和理論的成熟，如小波變換理論、分形理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論等，更新更好的圖像數(shù)據(jù)壓縮方案不斷地涌現(xiàn)。其中，壓縮感知理論的出現(xiàn)，將傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理這一金科玉律打破，人們可以通過對少量數(shù)據(jù)的采樣來還原出完整的圖像，這也預(yù)示著數(shù)據(jù)壓縮比也將得到極大地提高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種具有超高壓縮比的圖像數(shù)據(jù)壓縮方法，該方法壓縮比顯著提高；壓縮后圖像經(jīng)過twist算法反演出原始圖像與壓縮前圖像對比保真度高。

本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：

一種具有超高壓縮比的圖像數(shù)據(jù)壓縮方法，特點(diǎn)是該方法包括以下具體步驟：

步驟1：采集若干幅不同的原始圖像；

步驟2：對若干幅不同的原始圖像進(jìn)行編碼，形成若干幅編碼圖像；

步驟3：對若干幅編碼圖像在空間進(jìn)行疊放，形成具有三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的圖像；

步驟4：對三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的圖像進(jìn)行投影壓縮，使得三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的圖像成為一幅二維圖像，此時(shí)的二維圖像包含了原來所有二維原始圖像的信息；

步驟5：通過twist算法對壓縮后的二維圖像進(jìn)行解碼，還原為若干幅不同的原始圖像。

所述對若干幅不同的原始圖像進(jìn)行編碼，具體為：

a1：對若干幅不同的原始圖像采用相同的編碼矩陣進(jìn)行編碼；

a2：對若干幅不同的原始圖像采用不同的編碼矩陣進(jìn)行編碼。

所述對若干幅編碼圖像在空間進(jìn)行疊放，按以下進(jìn)行操作：

b1：編碼矩陣相同的圖像，要求每一幅編碼后的圖像在前后放置時(shí)有位置偏移，即前后疊放時(shí)后一幅較之前一幅有一個(gè)向下的位置移動(dòng)，采用每次偏移一個(gè)像素的距離；

b2：編碼矩陣不同的圖像，直接前后依次疊放，無需上下位置偏移。

所述對三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的圖像進(jìn)行投影壓縮是將疊放的三維圖像沿著排列方向投影壓縮到同一個(gè)平面上，則將三維數(shù)據(jù)的圖像變?yōu)槎S圖像。

本發(fā)明針對要存儲(chǔ)的若干幅圖像，先對其進(jìn)行編碼，然后再疊放成具有三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的圖像，接著對其沿著疊放的方向進(jìn)行投影壓縮后輸出，輸出的圖像即壓縮后的圖像，最后通過解碼過程能夠重構(gòu)出原始的圖像。

數(shù)據(jù)壓縮比為衡量數(shù)據(jù)壓縮器壓縮效率的質(zhì)量指標(biāo)，是指數(shù)據(jù)被壓縮的比例。本發(fā)明中圖像數(shù)據(jù)壓縮比的定義如下：

其中，nx×ny為每幅原始圖像的像素個(gè)數(shù)，nz為排列三維結(jié)構(gòu)的層次，也即圖像的總張數(shù)；ncol×nrow為壓縮后輸出的像素個(gè)數(shù)。

原則上，進(jìn)行壓縮的原始圖像的張數(shù)越多，這些圖像的數(shù)據(jù)壓縮比也會(huì)越高。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：

⑴數(shù)據(jù)壓縮比可以顯著提高；

⑵壓縮后圖像經(jīng)過twist算法反演出原始圖像與壓縮前圖像對比保真度高；

⑶圖像重構(gòu)算法簡單，實(shí)現(xiàn)容易，更關(guān)鍵的是還原度較好。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的流程圖；

圖2為發(fā)明實(shí)施例對九幅靜態(tài)圖片壓縮反演的示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例具體實(shí)施過程示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例疊放后圖像的投影圖。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明公開了一種具有超高壓縮比的圖像數(shù)據(jù)壓縮方法，參閱圖1所示，本發(fā)明涉及的過程主要包括編碼、疊放、壓縮和解碼。

以下結(jié)合附圖和實(shí)施例進(jìn)一步詳細(xì)闡述本發(fā)明。

實(shí)施例

在本實(shí)施例中，處理九幅事先獲得的靜態(tài)的人臉灰度圖像，每一幅圖像的像素均為150*150。按照前述方法對其進(jìn)行相關(guān)操作，如圖2所示，左圖(a)是原始圖像，右圖(b)為重構(gòu)圖像。對比原始圖像和重構(gòu)圖像，在獲得同樣信息的時(shí)候，原始圖像需要保存九幅圖片的大小，而壓縮后的圖像只需保存一幅最終的壓縮圖像，大大提高了數(shù)據(jù)壓縮比。

下面結(jié)合圖3對本實(shí)施例的具體過程進(jìn)行闡述。

如圖3(a)所示，有九幅圖像數(shù)據(jù)需要傳輸，每一幅圖像的像素為150*150。先對每一幅圖像x(i)進(jìn)行編碼，碼文為c(i)，編碼后得到的圖像分別為y(i)，其中i的取值為1,2,3……9。接著將九幅編碼后的圖像y(i)沿著第三個(gè)方向進(jìn)行疊放，然后投影，最后可以壓縮成一幅可通過算法復(fù)原的圖像y。在這里，引入疊放算符a，投影算符p，整個(gè)過程可以從數(shù)學(xué)上表示為(令pac＝o)：

y＝cx

y＝pay＝pacx＝ox

這就回歸到了典型的壓縮感知領(lǐng)域的反轉(zhuǎn)問題。如圖3(b)所示，在得到壓縮圖像y的基礎(chǔ)上，結(jié)合編碼的碼文c(i)，可以通過twist算法進(jìn)行解碼，最終還原出原始圖像的信息。

雖然編碼碼文針對不同的圖像信息進(jìn)行編碼的原理相同，但是編碼矩陣的相同與否會(huì)決定在疊放時(shí)是否需要進(jìn)行一個(gè)像素的位置偏移，所以下面按照編碼c(i)是否相同分兩種情況進(jìn)一步闡述，分別對應(yīng)圖4中(a)偏移，(b)不偏移的兩種疊放方式：

(1)編碼c(i)相同

此時(shí)，九幅圖片共享一個(gè)碼文，也即圖像同一個(gè)像素被編碼的系數(shù)相同，在排列時(shí)要求將每一幅圖片進(jìn)行相應(yīng)的偏移，否則壓縮后的圖像無法根據(jù)碼文進(jìn)行反轉(zhuǎn)。最終壓縮后的圖片的像素應(yīng)該為ncol×nrow＝nx×(ny+nz-1)，

則相應(yīng)的數(shù)據(jù)壓縮比為：

(2)編碼c(i)不同

當(dāng)編碼c(i)不同時(shí)，在對編碼后的圖片進(jìn)行疊放時(shí)不需要進(jìn)行偏移，直接在第三個(gè)方向上進(jìn)行前后放置即可。壓縮后的圖片的像素和壓縮前每幅圖像的像素一樣，相應(yīng)的數(shù)據(jù)壓縮比為：

在實(shí)際應(yīng)用中，將編碼c(i)設(shè)置為同一值占用的存儲(chǔ)空間更小，而且可以對眾多圖像信息進(jìn)行批量處理，是一種更高效率的數(shù)據(jù)壓縮方式。在信息編碼學(xué)中，可以一端人為進(jìn)行編碼后傳遞壓縮后的圖像，另一端采用算法進(jìn)行解碼還原；在圖像成像領(lǐng)域，可以借助條紋相機(jī)的時(shí)間偏移特性實(shí)現(xiàn)圖像的疊放，進(jìn)一步通過內(nèi)置的ccd成像屏實(shí)現(xiàn)圖像的壓縮，最終也是回歸到算法進(jìn)行一個(gè)圖像的動(dòng)態(tài)過程還原。不管是靜態(tài)的多幅圖像，還是單一場景的動(dòng)態(tài)過程圖，本發(fā)明都可以壓縮信息存儲(chǔ)的空間，具有超高的數(shù)據(jù)壓縮比。

根據(jù)壓縮感知理論(cs)的基礎(chǔ)，類似于這種線性反轉(zhuǎn)問題都是可以通過某種優(yōu)化算法求出一個(gè)最優(yōu)解的。結(jié)合twist算法，可以高保真度地重構(gòu)出原始圖像的信息。至此，本發(fā)明的可行性和優(yōu)越性已經(jīng)得到了充分證明，以上是9幅圖片的壓縮與解壓縮的過程，當(dāng)原始圖像的數(shù)據(jù)越多時(shí)，就可以得到越高的數(shù)據(jù)壓縮比。