一种基于球坐标主成分分析的图像压缩重构方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115546323A(43)申请公布日2022.12.30(21)申请号202211055649.4(22)申请日2022.08.31(71)申请人广东工业大学地址510090广东省广州市越秀区东风东路729号(72)发明人凌永权李彩君李瑞磷周炤恒许诺(74)专利代理机构广州粤高专利商标代理有限公司44102专利代理师刘俊(51)Int.Cl.G06T9/00(2006.01)G06V10/77(2022.01)权利要求书4页说明书14页附图4页(54)发明名称一种基于球坐标主成分分析的图像压缩重构方法(57)摘要本发明提出一种基于球坐标主成分分析的图像压缩重构方法，涉及图像压缩的技术领域，将笛卡尔坐标系的图像像素点转换到球坐标系，使图像拥有旋转不变性，同时考虑像素点矩阵的行间与列间，且考虑所有图像列及行球坐标系矩阵中元素值的标准差，即考虑了多张图片间的相关性，克服了传统方法只对单张图像压缩的局限性，不仅可以降低计算成本还可以降低存储空间。此外，本方案通过保留相关性低的元素，丢弃相关性高的元素，更能反应空间结构，提高了图像压缩效果，压缩充分，效率高。CN115546323ACN115546323A权利要求书1/4页1.一种基于球坐标主成分分析的图像压缩重构方法，其特征在于，所述图像压缩方法包括以下步骤：获取待压缩图像中的每一幅图像的像素点，构造像素点矩阵；对像素点矩阵进行列压缩处理，将所有列向量由其所在的笛卡尔坐标系转化成球坐标系，得到列球坐标系矩阵；计算所有图像列球坐标系矩阵中元素值的标准差，得到第一标准差矩阵；将第一标准差矩阵中值小于预设第一阈值的元素作为相关性高的像素点并去除，由所有图像列球坐标系矩阵在该位置的元素值的平均值替换，其余元素不变，得到替换后的第一矩阵；行压缩处理：将第一矩阵所有行向量由其所在的笛卡尔坐标系转化成球坐标系，并得到行球坐标系矩阵；计算所有图像行球坐标系矩阵中元素值的标准差，得到第二标准差矩阵；将第二标准差矩阵中值小于预设第二阈值的元素作为相关性高的像素点并去除，由所有图像行球坐标系矩阵在该位置的元素值的平均值替换，其余元素不变，得到第二矩阵，实现待压缩图像的压缩；由已压缩图像先进行解行压缩，再进行解列压缩，重构出原图像。2.根据权利要求1所述的基于球坐标主成分分析的图像压缩重构方法，其特征在于，在获取待压缩图像中的每一幅图像的像素点时，将每一幅待压缩的图像分解为R、G、B三个颜色通道分量图像，对R、G、B三个颜色通道分量图像中的每一个颜色通道分量图像分别处理，设获取的每一幅图像的像素点值为ax,y,i，x和y分别表示图像像素点的第x行和第y列，i＝1,…,N，N表示一组图像的总数量，基于所有像素点构成一个二维像素点矩阵Ai，大小为Lx×Ly，其中，Lx表示二维像素点矩阵的行数，Ly表示二维像素点矩阵的列数，则二维像素点矩阵Ai表示为：3.根据权利要求2所述的基于球坐标主成分分析的图像压缩重构方法，其特征在于，对像素点矩阵进行列压缩处理时，将像素点矩阵的每一列元素视作一个列向量，将每一个列向量视作笛卡尔坐标系的点，设ly表示二维像素点矩阵Ai的第y列元素列向量，y∈{1,…,Ly}，则第y列元素列向量表示为：将视作是维笛卡尔坐标系上的一个点，基于笛卡尔坐标系向球坐标系的转换关系，将所有列向量由其所在的笛卡尔坐标系转化成球坐标系，其中，二维像素点矩阵Ai的第y列向量ly,i由原来的笛卡尔坐标系转化成球坐标系，表示为：2CN115546323A权利要求书2/4页其中，my,i表示转化为球坐标系的第y列向量；rs,y,i表示球坐标中的径向坐标，表示球坐标中的角坐标，s表示对二维像素点矩阵进行列方向的笛卡尔坐标转化成球坐标的符号；球坐标系中球坐标由一个径向坐标r和Lx‑1个角坐标组成，其中，角度将二维像素点矩阵的所有元素列向量均看做笛卡尔坐标系的点，均转换成球坐标系后，表示为：将变换后的rs,y,i或设为tx,y,i，得到列球坐标系矩阵：4.根据权利要求3所述的基于球坐标主成分分析的图像压缩重构方法，其特征在于，在列球坐标系矩阵中，所有待压缩图像在第x行第y列的值tx,y,i的标准差的求解公式为：其中，σx,y表示列球坐标系矩阵中，所有待压缩图像在第x行第y列的值tx,y,i的标准差，表示所有待压缩图像在第x行第y列的元素值的平均值，表达式为：由标准差得到第一标准差矩阵，表示为：5.根据权利要求4所述的基于球坐标主成分分析的图像压缩重构方法，其特征在于，设预设第一阈值为th1，对于第一标准差矩阵中的任意一个元素σx,y，若σx,y<th1，则元素对应的像素点为相关性高的像素点，将该位置的元素值用列球坐标矩阵中的元素值的平均值替换，其余位置的像