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申请/专利权人：南昌大学第一附属医院

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种基于码本训练的高性能压缩方法及其系统。具体包括码本统计、图像编码和图像压缩，通过码本统计来从部分数据图像中统计出图像中的基本元素，然后根据统计信息对基本元素进行编码，能够减少存储图像过程中的信息冗余，从而降低图像存储空间，此外基本元素的编码能够进一步降低存储空间，通过图像编码来根据码本进行图像编码，一方面能够降低图像存储空间，另外一方面能够在网络传输过程中，提前进行数据预传输，从而减低了图像网络传输的带宽要求；通过图像解码过程，来根据编码结果和码本进行解码。由于码本的存在能够在解码过程降低算法复杂度，提升解码性能，如此一来提升网络在线预览的性能。

主权项：1.一种基于码本训练的高性能压缩方法，其特征在于，包括：步骤S100，码本统计，从待压缩的图像数据集中获取预设比例的图像数据用于统计出图像基本元素的频率信息，根据频率信息结合编码方法生成码本，其中所述步骤S100具体包括如下内容：步骤S110，定义待压缩图像数据集为M，在待压缩图像数据集M中随机抽取比例Q的图像样本数据出来作为统计量；步骤S120，对抽取比例Q的图像样本数据进行预处理，得到比例Q图像的差值图像数据；步骤S130，假设图像样本数据类型为比特，对得到的差值图像数据按照高位和低位平均分开，高位称为轮廓层K，低位称为细节层L；步骤S140，对轮廓层K执行第一处理过程，得到第一码本；步骤S150，对细节层L执行第二处理过程，得到第二码本；步骤S160，对细节层L执行第三处理过程，得到第三码本；步骤S200，图像编码，以所述码本中的基础元素对图像进行区域划分，再结合码本中基础元素的编码结果对图像进行编码，得到图像编码结果，其中所述步骤S200具体包括如下内容：步骤S210，取待压缩图像数据集M中的图像样本数据G作为输入，数据类型为比特；步骤S220，对图像样本数据G进行预处理，得到图像样本数据G的差值图像数据；步骤S230，对得到的所述差值图像数据按照高位和低位平均分开，高位称为轮廓层KG，低位称为细节层LG；步骤S240，读取第一码本，在轮廓层KG中，依次遍历第一码本中的基础元素，发现了轮廓层KG中存在基础元素，记录好基础元素在轮廓层KG中的位置坐标以及对应的编码；步骤S250，读取第二码本，在细节层LG中，依次遍历第二码本中的基础元素；步骤S260，设定编码标志位F，其中，编码标志位F的尺寸和细节层LG相同，初始化都为0，执行第一判断过程；其中，所述执行第一判断过程具体包括：发现细节层LG中存在基础元素，若标志位F中对应的位置为0，记录好基础元素在图像中的位置坐标以及对应的编码，同时在标志位F中对应的相同位置中基础元素大小的所有区域内置1；若标志位F中对应的位置为1，则重复步骤S260，直到细节层LG中不存在第二码本中的基础元素；步骤S270，读取第三码本，在细节层LG中，依次遍历第三码本中的基础元素，执行第二判断过程；其中，所述执行第二判断过程具体包括：发现细节层LG中存在基础元素，若标志位F中对应的位置为0，记录好基础元素在图像中的位置以及对应的编码，同时在标志位F中对应的相同位置中基础元素大小的所有区域内置1；若标志位F中对应的位置为1，则重复步骤S270，直到细节层LG中不存在第三码本中的基础元素；步骤S280，最后，位置坐标，位置坐标，位置坐标选择各自的编码方式进行编码，再结合各自码本的编码，即可完成图像的压缩；步骤S300，图像解码，根据图像编码结果与码本中编码和基础元素的对应关系进行解码。

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