一种基于纹理图像相似性的压缩和解压缩方法

摘要

本发明公开了一种基于纹理图像相似性的压缩和解压缩方法，由判断纹理图像相似性、压缩纹理图像、解压纹理图像组成，经过图像灰度化步骤、特征向量提取、相似度计算、相似度判断纹理图像相似性；获取待压缩纹理图像、输入待压缩纹理图像块、获取代表图像块的索引值、将输入待压缩纹理图像块和代表图像块进行差分，生成残差图像块并将其作为压缩模型字典的下一层输入的图像块，输出待压缩纹理图像经压缩后的码流；在已压缩的待压缩纹理图像的码流中提取数据，查找与索引值对应的代表图像块；经过线性加和，重建出一个待压缩纹理图像块。本发明提高图像相似度计算结果的准确性，且算法简单，提高压缩率与图像质量。

主权项

一种基于纹理图像相似性的压缩和解压缩方法，由判断纹理图像相似性、压缩纹理图像、解压纹理图像组成，其特征在于，具体的步骤如下所述：1)判断纹理图像相似性a)图像灰度化步骤，将纹理图像A以及纹理图像B分别进行灰度化处理，得到灰度纹理图像A和灰度纹理图像B；b)特征向量提取步骤，根据灰度纹理图像A与灰度纹理图像B提取纹理图像A与纹理图像B的特征向量，该纹理图像A与纹理图像B的特征向量为每一灰度值的像素点占总像素点的比例的集合；c)相似度计算步骤，根据纹理图像A的特征向量与纹理图像B的特征向量计算纹理图像A与纹理图像B之间的相似度；d)相似度判断步骤，将纹理图像A与纹理图像B之间相似度与预设阈值作比较，根据比较结果判断纹理图像A与纹理图像B是否相似并输出判断结果；当相似度大于或等于该预设阈值时，该纹理图像A与纹理图像B相似，将二者相同之处、不同之处分别进行压缩，并将二者相同之处作为二者的共同模板；当相似度小于该预设阈值时，该纹理图像A与纹理图像B不相似，则均进行压缩；2)压缩纹理图像a)获取待压缩纹理图像，并对待压缩纹理图像进行预处理，生成压缩纹理图像的多个不相互重叠的待压缩纹理图像块；b)输入待压缩纹理图像块，在预先建立的压缩模型的第p层的字典中，根据最近邻策略，获取第p层字典中与输入的图像块最相似的代表图像块，p∈[1，L]，L为压缩模型中字典的层数，p为层数的序号；c)获取代表图像块的索引值，加入待压缩纹理图像经压缩后的码流；d)将输入待压缩纹理图像块和代表图像块进行差分，生成残差图像块；e)对于残差图像块，将残差图像块作为压缩模型字典的下一层输入的图像块，跳转至b)，重复执行b)至d)，直至到达最后一层压缩字典；f)对于多个待压缩纹理图像块，将待压缩纹理图像块作为压缩模型字典的第一层输入的图像块，跳转至b)，重复执行b)至e)，执行完毕后，输出待压缩纹理图像经压缩后的码流；3)解压纹理图像a)在已压缩的待压缩纹理图像的码流中提取S位的数据，在数据中依次提取长度为C的数据Sp，其中，S为已压缩的待压缩纹理图像中的一个待压缩纹理图像块的索引值的码流位数，S位的数据为已压缩的待压缩纹理图像中的一个待压缩纹理图像块的索引值，C为已压缩的待压缩纹理图像中一个代表图像块的索引值的码流位数，Sp为已压缩的待压缩纹理图像第p个代表图像块的索引值，p∈[1，L]，L为压缩模型中字典的层数，p为层数的序号；b)在压缩模型中，查找与索引值Sp对应的代表图像块；c)将代表图像块进行线性加和，重建出一个待压缩纹理图像块；d)跳转至步骤a)，重复步骤a)至c)，直到在码流中提取完所有的数据，e)重建出多个待压缩纹理图像块，形成待压缩纹理图像块的集合，重建出压缩前的待压缩纹理图像。