基于块搜索和可变位数残差的相似图像JPEG无损重压缩方法

本发明涉及图像编码领域，特别涉及一种基于块搜索和可变位数残差的相似图像jpeg无损重压缩方法。

背景技术：

1、jpeg是在20世纪90年代开发的静止图像压缩标准。由于它的简单和高效的特点，jpeg仍是当前最重要和应用最广泛的图像压缩格式。然而，其压缩性能与目前最先进的技术相差甚远。随着各类社交媒体的火爆，各大厂商的服务器上存储着大量的jpeg图像。相较于最先进的图像压缩方案，jpeg仍然存在不少的数据冗余。因此，对jpeg图像进行重压缩存在可能。

2、jpeg压缩方法首先将图像从rgb色彩空间转换到ycbcr色彩空间，然后选择ycbcr4:4:4、ycbcr4:2:2或ycbcr 4:2:0格式进行采样。随后，每个分量被分成多个8×8块，每个块通过离散余弦变换变换为频率系数。特别地，频率为零的系数称为dc(直流)系数，而其余63个系数称为ac(交流)系数。接下来，通过量化表对这三个颜色分量进行量化，以过滤掉对人类视觉系统不敏感的信息，特别是存储在色度分量中的高频和颜色细节。最后，量化系数通过霍夫曼代码和霍夫曼表定义的概率模型进行压缩。

3、brunsli是一个无损jpeg重压缩库，它使用ans和算术编码的混合编码代替huffman编码来压缩jpeg图像。然后将它们打包成特定的格式文件，同时将大小减少22％。此外，它还可以将压缩文件逐字节恢复为原始jpeg图像。与其他无损压缩算法相比，在压缩比相差不大的情况下，具有最快的解码速度。在编码过程中，待压缩的jpeg图像作为输入送入编码器进行无损编码，首先由jpeg标准解码模块对输入图像进行解码得到原始jpeg系数，然后由无损编码模块将该系数编码成码流，最后将码流写入压缩文件(.brn文件)。在解码过程中，解码器获取特定的格式文件作为输入，并将码流解析为jpeg文件头信息和原始jpeg系数。然后，jpeg标准编码模块对系数进行编码，生成jpeg图片，此时压缩文件被还原为jpeg图像。

4、在brunsli方案中，编码和解码的最小单元是一个8×8的子块。在编码一个子块时，首先得到8×8子块中最后一个非零的位置，并使用算术编码写入码流，以便在后续的编码过程中只需要对前面的系数进行编码。对于单个系数，brunsli项目将一个系数拆分成若干个码元。首先判断当前系数是否为零，并采用算术编码的方式将其编码到码流中；其次，如果系数不为零，则将该系数拆分为符号位及其绝对值。符号位采用算术编码，绝对值采用ans和算术编码的混合编码。

5、brotli是一种无损压缩算法，与其他压缩算法有着更高的压缩效率。它通过变种的lz77算法、huffman编码以及二阶文本建模等方式进行数据压缩。

6、在相机连拍、监控抓拍、自动驾驶、医疗等场景，存在大量视觉相似度高、内容重复的图片。但是这些视觉上高度相似的jpeg图片，其二进制数据差异较大，通常的文件去重技术和预测编码，无法实现大比例数据缩减以达到节约存储空间的目的。因此如果引入相似jpeg之间的关联性再进行压缩，将获得非常可观的压缩收益。

技术实现思路

1、为此，本发明的目的是提出一种基于块搜索和可变位数残差的相似图像jpeg无损重压缩方法

2、本发明采用的技术方案为：

3、基于块搜索和可变位数残差的相似图像jpeg无损重压缩方法，包括如下步骤：

4、s1，以二进制格式解析当前待压缩的jpeg图像和参考jpeg图像；

5、s2，在上述两张jpeg图像的频域系数分别进行块级别的搜索，将当前图像中正在搜索的块称为当前块，参考图像中需要搜索的块称为参考块；所述参考块包括参考图像中与当前块对应位置的块以及其相邻一周的块；搜索策略为：计算绝对差值和，在参考图像中寻找与当前块容忍度内绝对差值和最小的块；其中，选择一个块中前n个频域系数用于计算绝对差值和以及残差，剩下的系数不计算残差，1≤n≤64

6、s3，记录参考图像中与当前块在容忍度限制下绝对差值和最小的块的索引，并对所述索引进行差分处理转化为方向向量，不同的方向向量采用不同的整数进行表示；

7、s4，根据方向向量判断相似块，并根据相似块所占方向向量的比例判断当前图像与参考图像是否相似；若不相似，则采用brunsli算法进行单张jpeg图像的无损重压缩，若相似，则使用brunsli算法压缩每一个当前块和参考块的前n个残差和后64-n个原频域系数，添加标志位；然后压缩方向向量；

8、s5，由解码端根据所述标志位选择进行单张jpeg重压缩解码算法或相似图像jpeg重压缩解码算法，重建原始jpeg图像。

9、本发明提出了一种新的相似jpeg重压缩方法，利用块搜索进行相似块搜索并计算可变位数残差使得待压缩的数据分布更集中。在大量测试图片上的同等比较中，本发明能够在jpeg图像的基础上进一步压缩37％，相较于单张jpeg重压缩方案能够提升17％。此外，由于本方法不限制采用的熵编码等操作具有即插即用、可更新迭代的属性，本发明相比于传统的jpeg重压缩方法具有更好的可扩展性。

技术特征：

1.基于块搜索和可变位数残差的相似图像jpeg无损重压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于块搜索和可变位数残差的相似图像jpeg无损重压缩方法，其特征在于，所述步骤s2中，计算绝对差值和的公式为：

3.根据权利要求1所述的基于块搜索和可变位数残差的相似图像jpeg无损重压缩方法，其特征在于，所述步骤s3中，不同的方向向量采用0～8的整数进行表示。

4.根据权利要求1所述的基于块搜索和可变位数残差的相似图像jpeg无损重压缩方法，其特征在于，所述步骤s4中，压缩方向向量的具体方法为：方向向量先经过比特位压缩后再使用brotli算法进行压缩。

技术总结
本发明公开了一种基于块搜索和可变位数残差的相似图像JPEG无损重压缩方法，步骤如下：部分解析JPEG参数；在两张JPEG的未反量化的频域系数进行块级别的搜索，搜索策略为计算绝对差值和；记录与当前块容忍度限制下的最小绝对差值和的块的索引；对索引进行差分得到方向向量；根据方向向量为0的比例判断两张图像是否相似，若不相似则使用Brunsli算法进行单张JPEG的无损重压缩，若相似，则使用Brunsli算法压缩每一个当前块和参考块的前N位残差和后64‑N位的原频域系数，并添加标志位，方向向量则经过比特位压缩后再使用Brotli算法压缩；解码端根据标志位进行相应的解码操作。本发明的无损JPEG压缩方法相较于已有重压缩方法能进一步压缩17％。

技术研发人员：马展,沙宏伟,陆明
受保护的技术使用者：南京大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17