圖像集中的圖像的編碼方法和解碼方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像集中的圖像的編碼方法和解碼方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像壓縮是圖像處理領(lǐng)域的經(jīng)典課題，其研究成果已得到了廣泛的應(yīng)用。圖像壓 縮的目的就是盡量減少表示一幅圖像所需要的碼率，也就是使用最少的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高質(zhì)量 的圖像。
[0003] 傳統(tǒng)的圖像壓縮方法如JPEG、JPEG2000等主要利用了單幅圖像之間的像素冗余、 編碼冗余和視覺冗余等冗余信息進(jìn)行壓縮。但是由于大量的圖像是在相同或者相似的場景 下獲得，因此它們之間也存在一定的冗余信息，如果可以有效地利用這些冗余信息，將會(huì)進(jìn) 一步提高壓縮比，節(jié)省存儲(chǔ)空間。圖像集壓縮算法就是針對由多幅相似圖像組成的圖像集 的壓縮問題，在單幅圖像壓縮技術(shù)的基礎(chǔ)上利用集合冗余信息，有效地實(shí)現(xiàn)了壓縮。
[0004] 從Kosmas Karadimitriou提出圖像集壓縮的概念開始，一系列圖像集壓縮的算法 隨之產(chǎn)生?？傮w來說，目前圖像集壓縮主要有兩大類的算法：一類是基于代表性信息 (Representative Signal，RS)的壓縮算法，如最小最大預(yù)測法、低頻模板法等，其主要用于 無損的圖像集壓縮;另一類是基于圖(Graph)的壓縮算法，其主要用于有損的圖像集壓縮， 如個(gè)人影集壓縮、云存儲(chǔ)等。
[0005] 基于代表性信息的圖像集壓縮算法通過對圖像集中公共信息的提取使圖像集的 冗余信息大大減少，進(jìn)而達(dá)到壓縮的目的。此類方法最大的優(yōu)點(diǎn)是在提取代表性信息之后 可以對不同的圖像分別編解碼，不同的圖像編解碼之間互相不影響。
[0006]而此類方法的缺點(diǎn)是:會(huì)增加圖像數(shù)目，如果每幅圖像去除代表性信息后節(jié)省的 碼率低于編碼代表性信息的碼率，將不能達(dá)到節(jié)省碼率的效果。
[0007] 與基于代表性信息的壓縮算法相比，基于圖的壓縮算法能達(dá)到更高的壓縮比，并 且適用范圍也更加廣泛，對于圖像集中內(nèi)容有較大變化時(shí)依然可以達(dá)到比較好的壓縮效 果。但是基于圖的壓縮算法復(fù)雜度普遍較高，壓縮圖像集所需要的時(shí)間也較長。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種算法簡單的圖像集中的圖像的編碼方法和解碼方法。
[0009] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取了如下技術(shù)方案。
[0010] 一種圖像集中的圖像的編碼方法，包括：
[0011]獲取圖像集中的待編碼的當(dāng)前原始圖像In的前一幅原始圖像2;
[0012] 生成所述前一幅原始圖像的解碼圖像1^' ；
[0013] 將所述當(dāng)前原始圖像1"與所述前一幅原始圖像的解碼圖像'求差值，生成 差值圖像Dn;
[0014] 對所述差值圖像0"進(jìn)行矩陣變化，生成所述差值圖像0"對應(yīng)的差值矩陣Rn;
[0015] 對所述前一幅原始圖像的解碼圖像'進(jìn)行矩陣變化，生成所述前一幅原始 圖像In-l的解碼圖像In-l '對應(yīng)的矩陣Xn-l;
[0016] 使用非負(fù)矩陣分解法，將所述前一幅原始圖像的解碼圖像'對應(yīng)的矩陣Xh 分解為字典矩陣Un-i和系數(shù)矩陣Vn-i;
[0017] 使用最小二乘法，得到所述差值矩陣匕在所述字典矩陣Uh下的系數(shù)矩陣Vn;
[0018] 對所述系數(shù)矩陣Vn?行量化和熵編碼處理，生成所述當(dāng)前原始圖像In的編碼圖像。
[0019] 所述對所述差值圖像Dn進(jìn)行矩陣變化，生成所述差值圖像0"對應(yīng)的差值矩陣匕的 步驟包括：
[0020] 將所述差值圖像0"進(jìn)行分塊，生成塊矩陣；
[0021] 將每一個(gè)所述塊矩陣轉(zhuǎn)化為一個(gè)列向量；
[0022] 根據(jù)各個(gè)所述列向量，組成差值矩陣Rn。
[0023] 所述生成所述前一幅原始圖像的解碼圖像'的步驟為：
[0024]當(dāng)所述前一幅原始圖像1^在所述圖像集中的序號(hào)為1時(shí)，對所述前一幅原始圖像 1^進(jìn)行編碼，并進(jìn)行解碼處理，生成所述前一幅原始圖像In-i的解碼圖像In-l·'。
[0025]所述對所述前一幅原始圖像In-!進(jìn)行編碼的步驟為:使用JPEG或JPEG2000進(jìn)行編 碼處理；
[0026] 所述進(jìn)行解碼處理的步驟為:使用JPEG或JPEG2000解碼處理。
[0027] 所述生成所述前一幅原始圖像1^的解碼圖像1^'的步驟包括：
[0028] 當(dāng)所述前一幅原始圖像在所述圖像集中的序號(hào)大于1時(shí)，獲取待解碼的前一幅編 碼圖像In-Λ
[0029] 獲取所述前一幅編碼圖像Ιη'反量化后的系數(shù)矩陣Vh' ；
[0030] 獲取當(dāng)前原始圖像In的前二幅原始圖像In-2的解碼圖像In- 2'對應(yīng)的字典矩陣1^-2;
[0031] 根據(jù)所述前二幅原始圖像In-2對應(yīng)的字典矩陣1]"-2和所述前一幅編碼圖像1^'對 應(yīng)的系數(shù)矩陣Vh'，生成前一幅編碼圖像1^'對應(yīng)的重建矩陣Rh' ；
[0032] 將所述前一幅編碼圖像'對應(yīng)的重建矩陣'反變換為前一幅編碼圖像' 對應(yīng)的差值矩陣D^' ；
[0033] 根據(jù)所述前一幅編碼圖像Ih'對應(yīng)的差值矩陣Dm'和所述前二幅原始圖像In-2的 解碼圖像In- 2'，生成前一幅編碼圖像的解碼圖像In-l·'。
[0034] -種圖像集中的圖像的解碼方法，包括：
[0035] 獲取待解碼的當(dāng)前編碼圖像；
[0036]獲取所述當(dāng)前編碼圖像反量化后的系數(shù)矩陣乂/ ;
[0037] 獲取當(dāng)前原始圖像In的前一幅原始圖像1^的解碼圖像1^'對應(yīng)的字典矩陣Un-1;
[0038] 根據(jù)所述字典矩陣Uh和所述系數(shù)矩陣￥"'，生成重建矩陣Rn' ；
[0039] 將所述重建矩陣匕'反變換為差值矩陣Dn' ；
[0040] 根據(jù)所述差值矩陣Dn'和所述前一幅原始圖像的解碼圖像1^'，生成當(dāng)前編碼 圖像的解碼圖像In'。
[0041] 所述根據(jù)所述字典矩陣Uh和所述系數(shù)矩陣￥"'，生成重建矩陣Rn'的步驟為：
[0042] Rn'=Un-iXVn'。
[0043] 所述將所述重建矩陣Rn '反變換為差值矩陣Dn '的步驟包括：
[0044] 將所述重建矩陣匕'的每一列的向量轉(zhuǎn)化為一個(gè)塊矩陣；
[0045] 根據(jù)所有所述塊矩陣，組成差值矩陣0"'。
[0046] 所述根據(jù)所述差值矩陣0"'和所述前一幅原始圖像1^的解碼圖像1^'，生成當(dāng)前 編碼圖像的解碼圖像In'根據(jù)以下公式計(jì)算：
[0047] In，= In-i'+Dn，。
[0048] 由上述本發(fā)明的實(shí)施例提供的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明與基于圖的圖像集壓縮 方法相比，本方法的復(fù)雜度更低。
[0049] 本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，這些將從下面的描述中變 得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。
【附圖說明】
[0050] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例描述中所需要使用 的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本 領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他 的附圖。
[0051] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例一提供的圖像集中的圖像的編碼方法的處理流程圖；
[0052]圖2為本發(fā)明實(shí)施例一提供的圖像集中的圖像的解碼方法的處理流程圖。
[0053] 圖3是基于非負(fù)矩陣分解的圖像集壓縮方法的編碼框架；
[0054] 圖4是基于非負(fù)矩陣分解的圖像集壓縮方法的解碼框架。
【具體實(shí)施方式】
[0055] 下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施方式，所述實(shí)施方式的示例在附圖中示出，其中自始 至終相同或類似的標(biāo)號(hào)表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參 考附圖描述的實(shí)施方式是示例性的，