基于整数近似的低复杂度DTT与自适应量化的图像压缩方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010340982.4
IPC分类号：H04N19/124;H04N19/60;H04N19/91
申请日期：
2020-04-26
申请人：
武汉理工大学

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专利名称	基于整数近似的低复杂度DTT与自适应量化的图像压缩方法
申请号	CN202010340982.4	申请日期	2020-04-26
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-18	公开/公告号	CN111556313A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04N19/124 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04N 图像通信，如电视 H04N19/00 用于数字视频信号编码，解码，压缩或解压缩的方法或装置〔2014.01〕 H04N19/10的附注：分入本组时，每个涉及到自适应编码的方面都应当尽可能的分类到H04N 19/102，H04N 19/134，H04N 19/169和H04N 19/189小组〔2014.01〕 H04N19/102 其特征在于由一个元素，参数或选择影响或通过自适应编码控制〔2014.01〕 H04N19/124 量化〔2014.01〕	IPC分类号	H;0;4;N;1;9;/;1;2;4;;;H;0;4;N;1;9;/;6;0;;;H;0;4;N;1;9;/;9;1查看分类表>
申请人	武汉理工大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞狮路122号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	武汉理工大学	当前权利人	武汉理工大学
发明人	刘雪冬;胡在军;王语霆;杨浪
代理机构	湖北武汉永嘉专利代理有限公司	代理人	李丹

摘要

本发明公开了一种基于整数近似的低复杂度DTT与自适应量化的图像压缩方法，该方法包括以下步骤：1)获取原始图像数据；2)将原始图像数据进行分块，每个分块大小为8×8，并对每个分块进行近似DTT变换得到DTT系数矩阵；3)用通用量化矩阵对DTT系数矩阵进行初始量化；4)用通用量化矩阵对DTT系数矩阵进行逆量化得到逆量化系数矩阵，然后对逆量化系数矩阵进行IDTT变换获得重建图像；5)通过重建图像失真最小化，得到该图像数据的最优量化矩阵步长构成的最优量化矩阵；6)使用得到的最优量化矩阵对DTT系数矩阵进行量化；7)对量化后的系数矩阵进行Z字型扫描得到一维数据流，此后进行熵编码获得比特流。本发明提供了一种高性能图像压缩方法。

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