一种基于双重奇异值分解的视频图像压缩方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于双重奇异值分解的视频图像压缩方法。设备包含一台外部设备（如数码相机）及一台测试仪器（如个人电脑）。外部设备（如数码相机）主要用于搜集我们需要压缩的视频图像数据，测试仪器（如个人电脑）主要用于算法的验证，即对外部设备（如数码相机）所采集的视频图像数据进行压缩测试，从而验证算法的高效性及可靠性。
【专利说明】一种基于双重奇异值分解的视频图像压缩方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数字图像处理【技术领域】，具体涉及一种基于双重奇异值分解的视频图像压缩方法。
[0002]背景
[0003]视频图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术，也称图像编码。视频图像数据之所以能被压缩，就是因为原始视频图像数据中存在着大量的冗余。而视频图像数据的冗余有:空间冗余，由于视频图像相邻像素存在的相关性引起；时间冗余，由视频图像序列中不同帧之间存在相关性引起；频谱冗余，由不同彩色平面或频谱带的相关性引起。
[0004]对视频图像进行压缩处理的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。由于图像数据量的庞大，在存储、传输、处理时非常困难，因此图像数据的压缩就显得非常重要。
[0005]从上个世纪50年代开始，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，视频图像压缩作为图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，视频图像压缩的应用领域也将随之不断扩大。
[0006]而视频图像通常需要处理信息量很大，例如一幅256X256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512X512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit?22.5Mbit数据量；因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。而且，视频图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级；如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对视频图像压缩技术提出了更高的要求。并且，视频图像中各个像素是不独立的，其相关性大；在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度；就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
[0007]传统的视频图像压缩方法，都是任意给出两个初始像素矩阵，直接进行压缩，而忽视了视频图像本身所包含的信息。因此，通常都要花费比较长的时间才能得到我们想要的压缩信息。
【发明内容】
[0008]为对本发明有一全面了解，在下面提供了若干具体描述，对于熟悉本领域的人而言，在没有这些描述的情况下同样可以实现所提发明。另外，为了不对本发明的内容产生混淆，对一些知名的算法、程序并未具体讨论。
[0009]本方法最主要的贡献在我们所提出的双重奇异值分解算法，因而在此处我们需要对这个算法进行详细的描述。[0010]由于输入的视频图像可以抽象的等同于矩阵，所以我们可以把对图像数据的处理等同于对矩阵的处理。
[0011 ]双重奇异值分解算法:
[0012]输入:由人脸图像所生成的非负矩阵n，正整数k，最大迭代数maxiter ;
[0013]输出:非负矩阵iC"，V^ Rk/ο
[0014]I)判断输入矩阵A是否非负，如果是则继续步骤2);否则，算法终止；
[0015]2)给定初始的 U=zeros (m，k)，V=zeros (k，η)；
[0016]3)对矩阵A作部分奇异值分解[W，S，H]=svds(A，k);
[0017]4)对U和V的第一列赋值:
[0018]U(:，I) =sqrt (S(I, l))*abs(W(:，I));
[0019]V (I,:) =sqrt (S (I, l))*abs(H(:，I)，)；
[0020]5) for i=2:k
[0021 ]ww=W (:，i) ; hh=H (:，i);
[0022]wwp=pos (ww) ;wwn=neg(ww);
[0023]hhp=pos (hh) ; hhn=neg (hh);
[0024]n_wwp=norm (wwp);
[0025]n_hhp=norm (hhp)
[0026]n_wwn=norm (wwn);
[0027]n_hhn=norm (hhn);
[0028]termp=n—wwp氺n—hhp;termn=n—wwn氺n—hhn;
[0029]if (termp>=termn)
[0030]U(:，i) =sqrt (S (i, i) ^termp) ^wwp/n_wwp;
[0031]V(i,:) =sqrt (S(i，i)*termp)*hhp’/n—hhp;
[0032]else
[0033]U(:，i) =sqrt (S (i, i) ^termn) ^wwn/n_wwn;
[0034]V (i,:) =sqrt (S(i, i) *termn) *hhn’/n—hhn;
[0035]end
[0036]end
[0037]6)将矩阵U和V中小于0的值赋值:
[0038]U (find (U〈0.0000000001)) =0;
[0039]V (find (V<0.0000000001)) =0;
[0040]7)设置:
[0041]indl=find (W==O);
[0042]ind2=find (H==O);
[0043]average=mean (A (:));
[0044]U (indl) =average;
[0045]V (ind2) =average;
[0046]8) for i=l:maxiter[0047]U=U.* (UtA)./ (UtUV+ ε ) ； V=V.* (AVt)./ (UVVt+ ε )；
[0048]end
[0049]从上述算法的描述可以看出，同传统的视频图像压缩方法相比较；基于双重奇异值分解算法的视频图像压缩方法增加了一个初始化的过程，通过这个步骤，使初始的压缩矩阵包含了原来图像的信息，这样的话，在相同迭代步骤的情况下，我们的方法可以得到比传统方法更好的效果。
[0050]本发明要解决的技术问题是提供一种基于双重奇异值分解算法的视频图像压缩方法，使其能够尽可能的保持原始图像的信息，并快速的对视频图像进行压缩。
[0051]为了实现发明的目的，本发明采用的技术方案如下:
[0052]发明提供一种基于双重奇异值分解的视频图像压缩方法，包括:
[0053]采集视频图像数据，并将视频图像数据信息输入处理器；将输入的视频图像数据转换为矩阵的形式存储；
[0054]利用基于双重奇异值分解算法分析和处理输入的视频图像数据，从而对视频图像数据进行压缩；
[0055]输入将要测试的视频图像数据，转换成矩阵形式，并将其进行压缩处理；选择适当的解压方法，对压缩的视频图像进行还原。
[0056]上述技术方案可以看出，本发明具有以下优点:
[0057]I)将具体的视频图像抽象化成矩阵处理，这样我们就可以对数据很方便的处理；
[0058]2)将双重奇异值分解算法应用于视频图像压缩，同传统的视频图像压缩算法相比较，这个算法不仅能够尽可能的保持原始图像的信息，并快速的对视频图像进行压缩。
[0059]3)算法简单，稳定性好。
[0060]上述技术方案可以看出，本发明的方法将视频图像抽象成矩阵，并将双重奇异值分解算法应用于其中，对生成的矩阵进行分解压缩；由于双重奇异值分解算法是可以保留原始矩阵，即原始视频图像的一些信息，所以同传统的方法比较，这种方法可以更加的快捷，更加的有效。所以，我们将这个算法应用于视频图像压缩当中，可以快速的对视频图像进行压缩。
[0061]以上对本发明所提供的一种基于双重奇异值分解的视频图像压缩方法进行了详细介绍，本文通过对双重奇异值分解算法进行了详细的描述，对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
【专利附图】
【附图说明】
[0062]附图是基于双重奇异值分解的视频图像压缩方法及系统流程图。
【具体实施方式】
[0063]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的步骤仅仅是本发明一部分，而不是全部操作过程。基于本发明中的实施步骤，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施，都属于本发明保护的范围。
[0064]实施步骤:
[0065]1、外部设备采集视频图像数据；
[0066]2、将采集的视频图像数据导入测试设备；
[0067]3、将输入的数据全部转换成矩阵的形式存储；
[0068]4、将双重奇异值分解算法应用于视频图像压缩；
[0069]5、当需要用到原始的视频图像的时候，选择适当的解压方法，对压缩的视频图像进行还原。
[0070]以上对本发明所提供的一种基于双重奇异值分解算法视频图像压缩方法的步骤进行了详细介绍，本文通过对扩展的双重奇异值分解算法进行了详细的描述，对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施步骤的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
【权利要求】
1.通过移动设备(如数码相机)采集视频图像数据信息；并将采集的信息导入测设的设备中(如个人电脑)；将获取的视频图像经过一些简单的去噪或者过滤处理；将基于双重奇异值分解的图像压缩算法应用于视频图像压缩中；在本发明中，我们还提供一个图像还原算法，用于解压被压缩的视频图像。
2.声明I方法中包括了一个用于采集视频图像的外部设备。
3.声明I方法中所采集的数据必须导入到测试设备当中，此设备可以是个人电脑；也可以是别的设备，如服务器等设备。
4.声明I方法中所编写的算法可以由matlab、C或者C++等编写。
5.声明I方法中所采集的视频图像在测试设备中会以矩阵的形式存储。
6.在声明I方法中，我们将基于双重奇异值分解的视频图像处理方法应用于视频图像压缩当中，其特征在于:利用扩展的双重奇异值分解算法分析和处理输入的数据，可以快速的对原始的视频图像进行压缩。
7.在声明I方法中，我们将提供一种图像还原算法，用于对压缩的视频图像进行解压。
【文档编号】H04N19/85GK103873879SQ201410101782
【公开日】2014年6月18日 申请日期:2014年3月18日 优先权日:2014年3月18日
【发明者】罗笑南, 王炫盛, 杨艾琳 申请人:中山大学深圳研究院