视频图像数据压缩、解压缩方法及装置.pdf

本发明提供了一种视频图像数据压缩方法，包括以下步骤：对视频图像数据进行分块；采用压缩算法对视频图像数据的当前块进行压缩，得到码流块；采用与压缩算法对应的解码算法对码流块进行解码，得到当前块的重建数据；计算重建数据相对于压缩前当前块数据的失真程度，并将将反映失真程度的失真标志位存储到码流块中。本发明克服了现有技术中在需要应用前一帧图像数据信息进行视频处理时，如运动估计与运动补偿中，前一帧的数据信息通常只能从前一帧固定的码流块中经解压得到重建质量不尽相同的数据块，而这对运动的估计精度会有较大的影响，甚至会出现错误的问题。

1.  一种视频图像数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
对所述视频图像数据进行分块；
采用压缩算法对所述视频图像数据的当前块进行压缩，得到码流块；
采用与所述压缩算法对应的解码算法对所述码流块进行解码，得到所述当前块的重建数据；
计算所述重建数据相对于压缩前所述当前块的数据的失真程度，并将反映所述失真程度的失真标志位存储到所述码流块中。

2.  根据权利要求1所述的视频图像数据压缩方法，其特征在于，所述压缩算法为以下任一种压缩算法：BTC算法、JPEG压缩编码算法，基于小波变换的一维或二维分块压缩算法、标量量化算法、矢量量化算法和网格编码量化算法。

3.  根据权利要求1所述的视频图像数据压缩方法，其特征在于，计算所述重建数据相对于所述当前块的压缩前数据的失真程度具体包括：
计算所述重建数据与所述当前块的压缩前数据的误差或相关系数；
将所述误差或所述相关系数与设定的门限值进行比较，得到所述当前块的压缩数据的失真程度，并用有限个比特位来表示所述失真程度。

4.  根据权利要求3所述的视频图像数据压缩方法，其特征在于，所述误差为最大误差或平均误差或均方误差。

5.  一种视频图像数据解压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：从码流块中获取反映所述码流块压缩损失的失真标志位；
如果所述失真标志位为差，在运动估计时，利用当前块的相邻块的运动矢量插值估计得到所述当前块的运动矢量。

6.  根据权利要求5所述的视频图像数据解压缩方法，其特征在于，还包括以下步骤：
如果所述失真标志位为好，利用所述码流块恢复所述当前块的视频图像数据，在运动估计时，利用所述当前块的当前帧数据与对应的具有较高质量的解压块数据通过块匹配运动估计得到所述当前块的运动矢量。

7.  一种视频图像数据压缩装置，其特征在于，包括：
编码模块，用于对所述视频图像数据进行分块，并对所述视频图像数据的当前块进行压缩，得到码流块；
解码模块，用于对所述码流块进行解码，得到所述当前块的重建数据；
评估模块，用于计算所述重建数据相对于所述当前块的压缩前数据的失真程度，并将反映所述失真程度的失真标志位存储到所述码流块中。

8.  一种视频图像数据解压缩装置，其特征在于，包括：
解析模块，用于从码流块中获取反映所述码流块压缩失真程度的失真标志位；
重建模块，用于如果所述失真标志位为差，在运动估计时，利用当前块的相邻块的运动矢量插值估计得到所述当前块的运动矢量。

9.  根据权利要求8所述的视频图像数据解压缩装置，其特征在于，还包括：
解压缩模块，用于当所述失真标志位为好时，利用所述码流块恢复所述当前块的视频图像数据，在运动估计时，利用所述当前块的当前帧数据与对应的具有较高质量的解压块数据通过块匹配运动估计得到所述当前块的运动矢量。

视频图像数据压缩、解压缩方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种视频图像数据压缩、解压缩方法及装置。
背景技术
在视频图像数据压缩中，为了获得较高的压缩比，通常采用有损压缩；为了降低运算复杂度或硬件开销，通常需要对图像进行分块，如8×8的分块，32×32的分块等；同时为了获得固定的压缩比，经常要求每一个分块具有相同的压缩比，由于图像中不同分块中所含的高、低频分量不同，其压缩的难易程度也不一样。根据率失真理论，当要求失真固定，则压缩比不固定；反之当要求压缩比固定，则失真不固定。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中在需要应用前一帧图像数据信息进行视频处理时，如运动估计与运动补偿中，前一帧的数据信息通常只能从前一帧固定的码流块中经解压得到重建质量不尽相同的数据块(比如当采取低频压缩算法，对于低频背景块可以得到较高的解压缩重建质量，高频纹理块只能得到较低的解压缩重建质量)，而这对运动的估计精度会有较大的影响，甚至会出现错误。
发明内容
本发明旨在提供一种视频图像数据压缩、解压缩方法及装置，能够解决现有技术中在需要应用前一帧图像数据信息进行视频处理时，如运动估计与运动补偿中，前一帧的数据信息通常只能从前一帧固定的码流块中经解压得到重建质量不尽相同的数据块，而这对运动的估计精度会有较大的影响，甚至会出现错误的问题。
在本发明的实施例中，提供了一种视频图像数据压缩方法，包括以下步骤：
对视频图像数据进行分块；
采用压缩算法对视频图像数据的当前块进行压缩，得到码流块；
采用与压缩算法对应的解码算法对码流块进行解码，得到当前块的重建数据；
计算重建数据相对于当前块的压缩前数据的失真值，并将反映上述失真值的失真标志位存储到码流块中。
优选地，在上述视频图像数据压缩方法中，压缩算法为以下任一种压缩算法：BTC算法、JPEG压缩编码算法，基于小波变换的一维或二维分块压缩算法、标量量化算法、矢量量化算法和网格编码量化算法。
优选地，在上述视频图像数据压缩方法中，计算重建数据相对于当前块的压缩前数据的失真程度具体包括：
计算重建数据与当前块的压缩前数据的误差或相关系数；
将误差或相关系数与设定的门限值进行比较，得到当前块的压缩数据的失真程度，并用有限个比特位来表示上述失真程度。
优选地，在上述视频图像数据压缩方法中，误差为最大误差或平均误差或均方误差。
在本发明的实施例中，还提供了一种视频图像数据解压缩方法，包括以下步骤：
从码流块中获取反映码流块压缩损失的失真标志位；
如果失真标志位为差，在运动估计时，利用当前块的相邻块的运动矢量插值估计得到当前块的运动矢量。
优选地，在上述视频图像数据解压缩方法中，还包括以下步骤：
如果失真标志位为好，利用码流块恢复当前块的视频图像数据，在运动估计时，利用当前块的当前帧数据与对应的具有较高质量的解压块数据通过块匹配运动估计得到当前块的运动矢量。
在本发明的实施例中，还提供了一种视频图像数据压缩装置，包括：
编码模块，用于对视频图像数据进行分块，并对视频图像数据的当前块进行压缩，得到码流块；
解码模块，用于对码流块进行解码，得到当前块的重建数据；
评估模块，用于计算重建数据相对于当前块的压缩前数据的失真程度，并将反映失真程度的失真标志位存储到码流块中。
在本发明的实施例中，还提供了一种视频图像数据解压缩装置，包括：
解析模块，用于从码流块中获取反映码流块压缩损失的失真标志位；
重建模块，用于如果失真标志位为差，在运动估计时，利用当前块的相邻块的运动矢量插值估计得到当前块的运动矢量。
优选地，在上述视频图像数据解压缩装置中，还包括：
解压缩装置，用于当失真标志位为好时，利用所述码流块恢复所述当前块的视频图像数据，在运动估计时，利用当前块的当前帧数据与对应的具有较高质量的解压块数据通过块匹配运动估计得到当前块的运动矢量。
在上述实施例中，通过在对视频图像数据进行压缩后，即对压缩后的码流块进行解码，计算解码后的重建数据相对于压缩前数据的失真程度，并将反映失真程度的失真标志位存储在码流块中，使得在解压缩端进行视频图像数据处理时，可以根据存储在码流块中的失真值对码流块的压缩质量做出判断，从而调整后续的视频处理算法例如在运动估计与运动补偿中，当前块的压缩质量标志位为差时，可以根据其邻近块的运动矢量通过插值估计得到，从而可以得到当前块较为准确的运动矢量，克服了现有技术中在需要应用前一帧图像数据信息的进行视频处理时，如运动估计与运动补偿中，前一帧的数据信息通常只能从前一帧固定的码流块中经解压得到重建质量不尽相同的数据块，而这对运动的估计精度会有较大的影响，甚至会出现错误的问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的视频图像数据压缩方法流程图；
图2示出了根据本发明一个实施例的视频图像数据解压缩方法流程图
图3示出了根据本发明一个实施例的视频图像数据压缩装置模块图；
图4示出了根据本发明一个实施例的视频图像数据解压缩装置模块图；
图5示出了根据本发明一个实施例的利用前后两帧数据运用块匹配算法进行运动矢量估计的硬件示意图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例，来详细说明本发明。
图1示出了根据本发明一个实施例的视频图像数据压缩方法流程图，包括以下步骤：
S102，对视频图像数据进行分块；
S104，采用压缩算法对视频图像数据的当前块进行压缩，得到码流块；
S106，采用与压缩算法对应的解码算法对码流块进行解码，得到当前块的重建数据；
S108，计算重建数据相对于当前块的压缩前数据的失真程度，并将反映失真程度的失真标志位存储到码流块中。
在本实施例中，通过在对视频图像数据进行压缩后，立即对压缩后的码流块进行解码，计算解码后的重建数据相对于压缩前数据的失真程度，并将反映失真程度的失真标志位存储在码流块中，使得在解压缩端进行视频图像数据处理时，可以根据存储在码流块中的失真标志位对后续的视频处理算法进行调整，例如在运动估计与运动补偿中，当前块的压缩质量标志位为差时，可以根据其邻近块的运动矢量通过插值估计得到，从而可以得到当前块较为准确的运动矢量，克服了现有技术中在运动估计与运动补偿时，前一帧的数据信息通常只能从前一帧固定的码流块中经解压得到重建质量不尽相同的数据块，而对运动的估计精度会有较大的影响，甚至会出现错误问题。
优选地，在上述视频图像数据压缩方法中，压缩算法是BTC算法、JPEG压缩编码算法，基于小波变换的一维或二维分块压缩算法、标量量化算法、矢量量化算法和网格编码量化算法。
优选地，在上述视频图像数据压缩方法中，计算重建数据相对于当前块的压缩前数据的失真值具体包括：
计算重建数据与当前块的压缩前数据的误差或相关系数；
将误差或相关系数与设定的门限值进行比较，得到当前块的压缩数据的失真值。
优选地，在上述视频图像数据压缩方法中，误差为最大误差或平均误差或均方误差。
最大误差的公式为：MaxBias＝Max{|X_i-X_i′|}；
平均误差的公式为：MeanBias=Σi=18|Xi-Xi′|8;]]>
均方误差的公式为：MSE=Σi=18|Xi-Xi′|28;]]>
其中X_i为压缩前图像数据，X_i′为压缩后重建的图像数据。
通过判定最大误差MaxBias或平均误差MeanBias或均方误差MSE是否大于门限值，来判断块内数据压缩的质量，如果用1bit来表示，就只能表示好与坏：
采用最大误差的压缩质量评估公式：
Quality=1′b1ifMaxBias<Threshold_maxbias1′b0ifMaxBias&GreaterEqual;Threshold_maxbias;]]>
采用平均误差的压缩质量评估公式：
Quality=1′b1ifMeanBias<Threshold_meanbias1′b0ifMeanBias&GreaterEqual;Threshold_meanbias;]]>
采用均方误差的压缩质量评估公式：
Quality=1′b1ifMSE<Threshold_mse1′b0ifMSE&GreaterEqual;Threshold_mse.]]>
最大误差MaxBias，平均误差MeanBias，均方误差MSE不能全面反映压缩解压缩对图像块信息量的损失程度。如对纹理细节图像，在平均亮度上虽有损失，用MSE评价很差，但有时视觉上却又是看不出差异，相反有时MSE很高，但图像块的纹理细节被模糊，视觉上却能发觉较大的偏差。所以用MaxBias，MeanBias，MSE衡量压缩失真不是十分的全面。这时可以采用相关系数γ来衡量：压缩解压缩图像块数据与原始图像块数据的相关系数γ可定义为：
γ=Σi=18(Xi-X&OverBar;)(Xi′-X&OverBar;′)Σi=18(Xi-X&OverBar;)2Σi=18(Xi′-X&OverBar;′)2.]]>
如果，解压缩图像块数据与原始图像块数据越相关，则相关系数越接近于1。对于无损压缩，则对应压缩解压缩图像数据块完全相同，相关系数为1.0。
用相关系数来衡量压缩失真，压缩性能的好坏就用相关系数与门限值比较，即：
Quality=1′b1ifγ<Threshold_corr1′b0ifγ&GreaterEqual;Threshold_corr.]]>
总体而言，MaxBias，MeanBias，MSE反映的是图像数据块经压缩解压后低频分量的损失，而相关系数γ反映的是图像数据块经压缩解压后高频分量的损失，应用中可以根据具体要求或选择反映低频损失的MaxBias，MeanBias，MSE，或反映高频损失的相关系数γ，或者二者全部，并用1-2bit来表示当前数据块的压缩解压缩的失真情况，并加入码流块中。
图2示出了根据本发明一个实施例的视频图像数据解压缩方法流程图，包括以下步骤：
S202，从码流块中获取反映码流块压缩损失的失真标志位；
S204，如果失真标志位为差，在运动估计时，利用当前块的相邻块的运动矢量插值估计得到当前块的运动矢量。
在本实施例中，首先从码流块中得到反映当前块压缩损失的失真标志位，并将此标志位作为当前数据块压缩失真的整体判定，进而决定对该块解压缩数据的利用，如果失真标志位为差，在运动估计时，利用当前块的相邻块的运动矢量插值估计出当前块的运动矢量。
例如，在运用块匹配算法(Block Matching Algorithm，BMA)进行运动矢量提取时，若压缩分块与块匹配算法的采用相同的分块，且前一帧某解压块的压缩失真标志位为差时，则在通过计算SAD(Sum of Absolute difference)选取具有最小SAD的运动矢量是不可信的，可以干脆根据运动的连续性用附近块可靠的运动矢量来插值估计出当前块的运动矢量；这样就可以避免压缩失真从而造成错误的运动矢量匹配。根据块匹配算法原理，通过计算SAD来寻找具有最小SAD的运动矢量[Δx，Δy]^T如下式所示：
SAD(Δx,Δy)=1mnΣ(x,y)&Element;W|I(x,y,k)-I(x+Δx,y+Δy,k+1)|;]]>
[Δx,Δy]T=argmin(Δx,Xy)SAD(Δx,Δy).]]>
这里，I(x，y，k)为前帧图像数据，I(x+Δx，y+Δy，k+1)为产生运动偏移[Δx，Δy]^T后的当前帧图像数据，其中分块W的尺寸为m*n。
以上失真判定指标只是以2*4分块的BTC压缩为例说明压缩反馈，对于其他分块尺寸，以及其它的压缩算法如基于去相关的压缩，如DCT域，小波域的压缩稍加修改也同样适用。
优选地，在上述视频图像数据解压缩方法中，还包括以下步骤：
当失真标志位为好时，利用码流块恢复当前块的视频图像数据，在运动估计时，利用当前块的当前帧数据与对应的具有较高质量的解压块数据通过块匹配运动估计得到当前块的运动矢量。
图3示出了根据本发明一个实施例的视频图像数据压缩装置模块图，包括：
编码模块110，用于对视频图像数据进行分块，并对视频图像数据的当前块进行压缩，得到码流块；
解码模块120，用于对码流块进行解码，得到当前块的重建数据；
评估模块130，用于计算重建数据相对于当前块的压缩前数据的失真程度，并将反映失真程度的失真标志位存储到码流块中。
图4示出了根据本发明一个实施例的视频图像数据解压缩装置模块图，包括：
解析模块210，用于从码流块中获取反映码流块压缩失真程度的失真标志位；
重建模块220，用于如果失真标志位为差，在运动估计时，利用当前块的相邻块的运动矢量插值估计得到当前块的运动矢量。
在本实施例中，通过获取码流块中的失真标志位，得到前一帧中每一块数据的压缩质量信息，在应用中就可以根据其实时地调整其后续的视频处理算法，比如在运动估计时，如果失真较小可以直接利用该解压块数据进行运动估计，否则利用邻近块的运动矢量通过插值估计得到当前块的运动矢量。
图5示出了根据本发明一个实施例的利用前后两帧数据运用块匹配算法进行运动矢量估计的硬件示意图，其中前一帧图像数据采用带反馈压缩，且压缩分块大小与块匹配算法分块大小相同。如果前一帧对应块压缩失真标志位为差，则选择附近块可靠的运动运动矢量通过插值估计得到当前块的运动矢量，反之采用块匹配的运动矢量。
优选地，在上述视频图像数据解压缩装置中，还包括：
解压缩装置，用于当失真标志位为好时，利用码流块恢复当前块的视频图像数据，在运动估计时，利用当前块的当前帧数据与对应的具有较高质量的解压块数据通过块匹配运动估计得到当前块的运动矢量。
在本发明的上述实施例中，考虑到压缩算法对同一图像内不同数据块的压缩质量不同，在编码压缩过程中采用了反馈环节。其具体思路就是在编码端，当对某一块数据完成编码压缩后，然后接着对该码流块进行解码，计算压缩失真，用1-2bit来量化所采用的压缩算法对当前数据块的失真程度，并将其加到对应的码流块中。在解码端，在对码流块进行解压缩的同时，也得到该数据块有损压缩的失真程度，然后根据其调整后续的视频处理算法。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。