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一种基于填充Y通道的Bayer图像压缩方法

阅读：40发布：2020-05-11

专利汇可以提供一种基于填充Y通道的Bayer图像压缩方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明属于图像处理技术领域，具体提供一种Bayer图像压缩方法；用以克服现有Bayer图像的压缩方法中：要么把两个绿色像素转换成一个处理，降低了恢复图像的质量；要么针对Y矩阵设计复杂的结构变换，算法复杂不易理解，且需要重新设计解码器；要么把Y矩阵中的像素值旋转、平移等，增加了变换域的高频分量，增加了编码所需比特数等问题。本发明更加简单易行，且能够在不影响速度的情况下有效的减小了比特率，图片所占内存相同情况下，提升了图片质量；并且能够直接使用JPEG解码器解码，不需要重新设计解码器。，下面是一种基于填充Y通道的Bayer图像压缩方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于填充Y通道的Bayer图像压缩方法，包括以下步骤：
步骤1：Bayer-RGB矩阵颜色空间转换到Bayer-YUV矩阵颜色空间；
步骤2：将步骤1得到的Bayer-YUV矩阵分离出灰度矩阵Y，色度矩阵U、V；
步骤3：将步骤2中得到的灰度矩阵Y分成若干个8×8的像素块，并对所有像素块b进行数值填充，做DCT变换：
已知二维DCT变换矩阵形式为：
Vec(F)＝T*Vec(f)，
其中，Vec(F)表示Vec(f)的变换域，Vec为向量化算符；C为二维DCT变换系数矩阵：
i,j＝0～7
所述操作具体为：
步骤3.1、把像素块b向量化，称为Vec(b)；
步骤3.2、计算T矩阵，选取矩阵T的
(8 15 16 22 23 24 29 30 31 32 37 38 39 40 44 45 46 47 48 51 52 53 54 55
56 58 59 60 61 62 63 64)行、
(2 4 6 8 9 11 13 15 18 20 22 24 25 27 29 31 34 36 38 40 41 43 45 47 50 52
5 4 56 57 59 61 63)列，组成的矩阵记为T11；
步骤3.3、选取矩阵T的
(8 15 16 22 23 24 29 30 31 32 37 38 39 40 44 45 46 47 48 51 52 53 54 55
56 58 59 60 61 62 63 64)行、
(1 3 5 7 10 12 14 16 17 19 21 23 26 28 30 32 33 35 37 39 42 44 46 48 49
51 53 55 58 60 62 64)列，组成的矩阵记为T10；
步骤3.4、需要插入的32个值组成的列向量为：
其中，y为向量Vec(b)中的32个有效像素组成的列向量；
步骤3.5、步骤3.3中的得到的32个插值数字依次插入向量Vec(b)的
(8 15 16 22 23 24 29 30 31 32 37 38 39 40 44 45 46 47 48 51 52 53 54 55
56 58 59 60 61 62 63 64)行，生成Vec(f)；
步骤3.6、执行Vec(F)＝T*Vec(f)，将得到的向量Vec(F)重新变形为8×8的矩阵F：
使用JPEG灰度量化表对矩阵F进行量化，得到量化矩阵
步骤4：将步骤2中得到的色度矩阵U、V进行DCT变换，并使用色度量化表进行量化，得到量化矩阵
步骤5：对步骤3中得到的量化矩阵和步骤4中得到的量化矩阵进行JPEG 熵编码，并发送；
步骤6：接收步骤5发送的数据，送入JPEG解码器，得到解码矩阵然后，将按照步骤2相反的过程拼接回Bayer-YUV矩阵，并按照步骤1相反的过程把Bayer-YUV矩阵转换为Bayer-RGB矩阵。

说明书全文

一种基于填充Y通道的Bayer图像压缩方法

技术领域

[0001] 本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种Bayer图像压缩方法。

背景技术

[0002] 相机分为黑白和彩色两种，彩色相机用于监视有颜色的物体，相机获得彩色图像有很多方法，轻小型低功耗的CMOS相机是通过CMOS 传感器上的Bayer格式滤光片阵列获取红绿蓝三个谱段图像，再通过插值合成彩色图像。目前民用数码相机上CMOS图像的压缩方法多数是图像在插值后才进行图像压缩，由于在插值过程中对图像加入了很多冗余信息，压缩数据量是原Bayer图的三倍，不利于图像压缩实时性。

[0003] 目前存在的Bayer图像的压缩方法中：要么把两个绿色像素转换成一个处理，降低了恢复图像的质量；要么针对Y矩阵设计复杂的结构变换，算法复杂不易理解，且需要重新设计解码器；要么把Y矩阵中的像素值旋转、平移等，增加了变换域的高频分量，增加了编码所需比特数。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于针对上述现有Bayer图像的压缩方法中存在的缺陷；提供一种新的Bayer图像压缩方法；该方法更加简单，不会增加编码所需要的比特数，也不降低恢复图像的质量，同时不需要重新设计解码器。

[0005] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

[0006] 一种Bayer图像压缩方法，包括以下步骤：

[0007] 步骤1：Bayer-RGB矩阵颜色空间转换到Bayer-YUV矩阵颜色空间；

[0008] 步骤2：将步骤1得到的Bayer-YUV矩阵分离出灰度矩阵Y，色度矩阵U、V；

[0009] 步骤3：将步骤2中得到的灰度矩阵Y分成若干个8×8的像素块，并对所有像素块b进行数值填充，做DCT：

[0010] 已知二维DCT变换矩阵形式可以变换为：

[0011] Vec(F)＝T*Vec(f)，

[0012]

[0013]

[0014] i,j＝0～7

[0015] 其中，C为二维DCT变换系数矩阵，Vec(F)表示Vec(f)的变换域，Vec为向量化算符；

[0016] 所述操作具体为：

[0017] 步骤3.1、把像素块b向量化，称为Vec(b)；

[0018] 步骤3.2、选取矩阵T的

[0019] (8 15 16 22 23 24 29 30 31 32 37 38 39 40 44 45 46 47 48 51 52 53 54 55 5658 59 60 61 62 63 64)行、

[0020] (2 4 6 8 9 11 13 15 18 20 22 24 25 27 29 31 34 36 38 40 41 43 45 47 50 52 54 56 57 59 61 63)列，组成的矩阵记为T11；

[0021] 步骤3.3、选取矩阵T的

[0022] (8 15 16 22 23 24 29 30 31 32 37 38 39 40 44 45 46 47 48 51 52 53 54 55 5658 59 60 61 62 63 64)行、

[0023] (1 3 5 7 10 12 14 16 17 19 21 23 26 28 30 32 33 35 37 39 42 44 46 48 49 5153 55 58 60 62 64)列，组成的矩阵记为T10；

[0024] 步骤3.4、插入的32个值组成的列向量为：

[0025]

[0026] 其中，y为向量Vec(b)中的32个有效像素组成的列向量；

[0027] 步骤3.5、步骤3.3中的得到的32个插值数字依次插入向量Vec(b)的[0028] (8 15 16 22 23 24 29 30 31 32 37 38 39 40 44 45 46 47 48 51 52 53 54 55 5658 59 60 61 62 63 64)行，得到向量Vec(f)；

[0029] 步骤3.6、执行Vec(F)＝T*Vec(f)，将得到的向量Vec(F)重新变形为8×8的矩阵F：

[0030]

[0031] 使用JPEG灰度量化表对矩阵F进行量化，得到量化矩阵

[0032] 步骤4：将步骤2中得到的色度矩阵U、V进行DCT变换，并使用色度量化表格进行量化，得到量化矩阵

[0033] 步骤5：对步骤3中得到的量化矩阵和步骤4中得到的量化矩阵进行JPEG 熵编码，并发送；

[0034] 步骤6：接收步骤5发送的数据，送入JPEG解码器，得到解码矩阵然后，将按照步骤2相反的过程拼接回Bayer-YUV矩阵，并按照步骤1相反的过程把Bayer-YUV矩阵转换为Bayer-RGB矩阵。

[0035] 本发明的有益效果在于：

[0036] 本发明提供一种基于填充Y通道的Bayer图像压缩方法，过程中使用了Y矩阵所有有效像素点的信息，没有损失任何已有的信息；在Y矩阵空白位置填充数值，没有在频域没有产生更多的高频分量，并且正反变换均可以使用矩阵乘法进行运算，能够在不影响速度的情况下有效的减小了比特率；并且本发明能够直接使用JPEG解码器解码，不需要重新设计解码器，简单易行。附图说明

[0037] 图1为本发明Bayer图像压缩方法整体流程图。

[0038] 图2为本发明实施例中Bayer模式图片示意图。

[0039] 图3为本发明实施例中颜色空间转换示意图。

[0040] 图4为本发明实施例中色彩通道分离示意图。

[0041] 图5为本发明实施例中计算填充值方法的示意图。

具体实施方式

[0042] 下面结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。

[0043] 本实施例提供一种Bayer图像压缩方法，其流程如图1所示，所述Bayer图形由若干个Bayer单元构成，每个Bayer单元包含四个像素，分别是两个G分量、一个R分量和一个B分量，如图2所示：包括以下步骤：

[0044] 步骤1：所有Bayer单元中的两个G分量、一个R分量和一个B分量通过公式：

[0045]

[0046] 将所述Bayer-RGB矩阵颜色空间转换到Bayer-YUV矩阵颜色空间，其中，Y、U、V所在的位置与G、R、B相对应；如图3所示；

[0047] 步骤2：将步骤1得到的Bayer-YUV矩阵分离出Y通道、U通道、V通道：

[0048] Y(2m-1 2n-1)＝S(2m-1 2n-1)

[0049] U(m n)＝S(2m-1 2n)

[0050] V(m n)＝S(2m 2n-1)

[0051] Y(2m 2n)＝S(2m 2n)

[0052] 其中，S为Bayer-YUV矩阵，Y为分离出的灰度矩阵，U、V为分离出的色度矩阵；m、n表示矩阵的第m行、第n列；如图4所示；

[0053] 步骤3：将步骤2中得到的Y矩阵分成若干个8×8的像素块，随后对所有像素块b进行空位数值填充，做DCT变换，如图5所示：

[0054] 已知二维DCT变换矩阵形式可以变换为：

[0055] Vec(F)＝T*Vec(f)，

[0056]

[0057]

[0058] i,j＝0～7

[0059] 其中，C为二维DCT变换系数矩阵，表示Kronecker积，Vec(F)表示Vec(f)的变换域，Vec为向量化算符；

[0060] 所述操作具体为：

[0061] 步骤3.1、把像素块b向量化，称为Vec(b)；

[0062] 步骤3.2、选取矩阵T的

[0063] (8 15 16 22 23 24 29 30 31 32 37 38 39 40 44 45 46 47 48 51 52 53 54 55 5658 59 60 61 62 63 64)行、

[0064] (2 4 6 8 9 11 13 15 18 20 22 24 25 27 29 31 34 36 38 40 41 43 45 47 50 52 54 56 57 59 61 63)列，组成的矩阵记为T11；

[0065] 步骤3.3、选取矩阵T的

[0066] (8 15 16 22 23 24 29 30 31 32 37 38 39 40 44 45 46 47 48 51 52 53 54 55 5658 59 60 61 62 63 64)行、

[0067] (1 3 5 7 10 12 14 16 17 19 21 23 26 28 30 32 33 35 37 39 42 44 46 48 49 5153 55 58 60 62 64)列，组成的矩阵记为T10；

[0068] 步骤3.4、插入的32个值组成的列向量为：

[0069]

[0070] 其中，y为向量Vec(b)中的32个有效像素组成的列向量；

[0071] 步骤3.5、步骤3.3中的得到的32个插值数字依次插入向量Vec(b)的[0072] (8 15 16 22 23 24 29 30 31 32 37 38 39 40 44 45 46 47 48 51 52 53 54 55 5658 59 60 61 62 63 64)行，得到向量Vec(f)；

[0073] 步骤3.6、执行Vec(F)＝T*Vec(f)，将得到的向量Vec(F)重新变形为8×8的矩阵F：

[0074]

[0075] 使用JPEG灰度量化表对矩阵F进行量化，得到量化矩阵

[0076] 步骤4：将步骤2中得到的U矩阵和V矩阵进行DCT变换，使用色度量化表格进行量化，得到量化矩阵

[0077] 步骤5：对步骤3中得到的量化矩阵和步骤4中得到的量化矩阵进行JPEG熵编码，并发送；

[0078] 步骤6：接收步骤5发送的数据，送入JPEG解码器，得到解码矩阵随后将按照步骤2相反的过程拼接回Bayer-YUV矩阵：

[0079]

[0080]

[0081]

[0082]

[0083] 随后按照步骤1相反的过程把Bayer-YUV矩阵转换为Bayer-RGB矩阵：

[0084]

[0085] 采用本发明Bayer图像压缩方法，所恢复的图像质量更好，且压缩后具有更小的比特率，无需重新设计解码器。

[0086] 以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。

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