本發(fā)明涉及圖像管理，具體是一種基于圖像紋理和梯度特征的輕載視頻編碼方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著圖像記錄設備如照相機和攝像機在工業(yè)場景和生活場景的應用越來越多，同時單位圖像的體積不斷增加，對圖像的存儲提出了新的挑戰(zhàn)。因此在現有的通行方案中，需要將原始的圖像記錄進行圖像壓縮后進行存儲，以減少圖像信息的存儲空間。

2、但在圖像壓縮后，部分圖像細節(jié)信息被舍棄，存在圖像模糊造成細節(jié)損失的問題，在工業(yè)檢測等對圖像細節(jié)要求極高的應用場景中，更可能導致關鍵信息的遺漏，進而影響生產決策與質量評估。對于細節(jié)模糊的圖像通常需要舍棄或進行細節(jié)增強，現有技術中進行細節(jié)增強的方法需要對全部圖像進行處理，在計算機系統(tǒng)中需要處理圖像的所有圖像編碼信息，造成圖像處理系統(tǒng)的運行負擔。

技術實現思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像紋理和梯度特征的輕載視頻編碼方法及系統(tǒng)，以解決現有技術中提出的問題。

2、為實現上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：基于圖像紋理和梯度特征的輕載視頻編碼方法，方法包括：

3、步驟s100：對壓縮處理前的圖片進行分割，對分割后的每個單位區(qū)域的圖像紋理特征進行提??；

4、步驟s200：獲取不同單位區(qū)域間紋理特征的梯度，將單位區(qū)域與鄰接區(qū)域的最大梯度作為單位區(qū)域與鄰接區(qū)域間的關聯特征；

5、步驟s300：通過卷積網絡對圖片中的關聯特征進行特征提取，得到圖片中各個單位區(qū)域的特征向量；

6、步驟s400：在圖片壓縮后，對壓縮后的圖片進行紋理特征評估，與壓縮前得到的特征向量進行比對，篩選出梯度異常的單位區(qū)域進行銳化補償。

7、進一步的，步驟s100包括：

8、步驟s101：獲取壓縮處理前的圖片，將所述圖片記為第一目標圖片，將第一目標圖片分割為n個單位區(qū)域，提取每個單位區(qū)域的灰度特征值和紋理特征值；

9、步驟s102：將每個單位區(qū)域的灰度特征值組成灰度特征向量，將每個單位區(qū)域的紋理特征值組成紋理特征向量；

10、步驟s103：將每個單位區(qū)域的灰度特征向量和紋理特征向量拼接為每個單位區(qū)域對應的區(qū)域特征向量；

11、步驟s104：計算每個單位區(qū)域的灰度特征值，所述灰度特征值包括計算灰度圖像的對比度、灰度分布的均勻程度、灰度分布的相似性和灰度值的相關性；

12、其中，灰度分布通的均勻程度過計算glcm矩陣的逆差矩，逆差矩越大，表示圖像中的灰度級對越一致，紋理越均勻，灰度分布的相似性通過計算glcm矩陣的同質性，灰度值的相關性通過計算glcm矩陣的相關性。

13、進一步的，步驟s200包括：

14、步驟s201：獲取單位區(qū)域的質心，當某一單位區(qū)域的質心與另一單位區(qū)域的質心間的距離小于距離閾值時，將所述另一單位區(qū)域記記為所述某一單位區(qū)域的相鄰單位區(qū)域，匯集所述n個單位區(qū)域中的第i個單位區(qū)域的所有相鄰單位區(qū)域，組成第i個單位區(qū)域的領域集合qi；

15、步驟s202：獲取領域集合qi中的第j個單位區(qū)域，獲取所述第i個單位區(qū)域的灰度特征值di，所述第j個單位區(qū)域的灰度特征值dj，所述第i個單位區(qū)域與第所述第j個單位區(qū)域質心間的歐氏距離disij，計算所述第i個單位區(qū)域與第所述第j個單位區(qū)域的灰度梯度gij，gij=|di-dj|/disij；

16、步驟s203：遍歷領域集合qi中所有單位區(qū)域與所述第i個單位區(qū)域的灰度梯度，將灰度梯度最大值對應的單位區(qū)域作為所述第i個單位區(qū)域的鄰接區(qū)域，鄰接區(qū)域與所述第i個單位區(qū)域的灰度梯度記為邊權重。

17、進一步的，步驟s300包括：

18、步驟s301：匯集第一目標圖片中所有單位區(qū)域的區(qū)域特征向量，得到節(jié)點特征矩陣，按照所述節(jié)點特征矩陣中單位區(qū)域的順序，匯集所有單位區(qū)域的邊權重，得到鄰接矩陣；

19、步驟s302：將節(jié)點特征矩陣和鄰接矩陣輸入圖卷積網絡，通過圖卷積網絡計算各個單位區(qū)域的特征向量，所述特征向量記為單位區(qū)域的第一特征向量；

20、通過對各個單位區(qū)域中圖像切片中灰度特征和紋理特征的描述，通過比較單位區(qū)域與鄰接區(qū)域間灰度特征和紋理特征的梯度變化，建立單位區(qū)域和單位區(qū)域間的聯系；

21、本方案對圖像的整體灰度分布和紋理特征進行深層次挖掘，在提取到圖像灰度及紋理信息的表層特征，例如對比度、能量、同質性和相關性的基礎上，進一步挖掘圖片中區(qū)域與區(qū)域間間灰度特征和紋理特征變化的趨勢，為后續(xù)步驟中識別圖像局部區(qū)域清晰度下降提供依據。

22、進一步的，步驟s400包括：

23、步驟s401：將第一目標圖片壓縮后的圖片記為第二目標圖片，在第二目標圖片中標記第一目標圖片的單位區(qū)域在壓縮后的單位區(qū)域，獲取第二目標圖片中每個單位區(qū)域的圖像編碼，每個單位區(qū)域的圖像編碼對應一個圖像編碼集合，按照第二目標圖片中單位區(qū)域的排列順序，將圖像編碼集合進行排列得到第一圖像編碼序列；

24、步驟s402：重復步驟s100至步驟s300，計算第二目標區(qū)域中各個單位區(qū)域的特征向量，所述特征向量記為單位區(qū)域的第二特征向量；

25、步驟s403：獲取各個單位區(qū)域在壓縮前的第一特征向量和第二特征向量，將第一特征向量和第二特征向量的距離記為各個單位區(qū)域的差異度；

26、步驟s404：設置差異度閾值γ，將差異度大于差異度閾值的單位區(qū)域記為異常區(qū)域；

27、步驟s405：對第二目標圖片中的所有異常區(qū)域進行圖像銳化，獲取異常區(qū)域在圖像銳化處理后的圖像編碼，對第一圖像編碼序列中對應單位區(qū)域的圖像編碼進行替換，得到第二圖像編碼序列，向相關管理人員反饋第二圖像編碼序列；

28、檢測壓縮后的圖片是否保持了原有的灰度和紋理變化特征，當圖片壓縮后，部分區(qū)域出現銳度下降，圖片的不同區(qū)域的銳度變化差異度下降，會造成圖片在觀感上的不清晰，因此需要對銳度下降嚴重的區(qū)域進行銳化補償，以保持壓縮后的圖片保持與原始圖片向進的銳度；

29、同時，對圖片需要進行補償的區(qū)域進行先篩選，再對篩選出的區(qū)域進行銳度補償，減小了補償后圖片文件的體積，本方案在保持圖片壓縮前后灰度特征和紋理特征的前提下，進一步控制壓縮后文件的體積。

30、為了更好地實現上述方法，還提出一種基于圖像紋理和梯度特征的輕載視頻編碼系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：圖片特征管理模塊、梯度關聯管理模塊、特征提取模塊和圖像銳化模塊；

31、圖片特征管理模塊用于對于圖片進行分割，對分割后的每個單位區(qū)域的圖像紋理特征進行提取，梯度關聯管理模塊用于獲取不同單位區(qū)域間紋理特征的梯度，管理單位區(qū)域間的梯度特征，特征提取模塊用于通過卷積網絡對圖片中的關聯特征進行特征提取，管理圖片中各個單位區(qū)域的特征向量，圖像銳化模塊用于對壓縮后的圖片進行紋理特征評估，與壓縮前得到的特征向量進行比對，篩選出梯度異常的單位區(qū)域進行銳化補償；

32、進一步的，圖片特征管理模塊包括：圖片分割單元、灰度特征管理單元、紋理特征管理單元、區(qū)域特征向量管理單元和灰度特征值管理單元，圖片分割單元用于對圖片進行分割，管理圖片中的單位區(qū)域，灰度特征管理單元用于提取和管理圖片的灰度特征，紋理特征管理單元用于提取和管理圖片的紋理特征，區(qū)域特征向量管理單元用于管理每個單位區(qū)域的區(qū)域特征向量，灰度特征值管理單元用于管理每個單位區(qū)域的灰度特征值；

33、進一步的，梯度關聯管理模塊包括：領域管理單元、灰度梯度管理單元和鄰接區(qū)域管理單元，領域管理單元用于對各個單位區(qū)域進行領域匹配，灰度梯度管理單元用于計算單位區(qū)域和領域集合中各個單位區(qū)域的紋理梯度，鄰接區(qū)域管理單元用于管理各個單位區(qū)域的鄰接區(qū)域，計算單位區(qū)域和對應鄰接區(qū)域的權重；

34、進一步的，特征提取模塊包括：特征矩陣管理單元和圖卷積單元；

35、特征矩陣管理單元用于管理節(jié)點特征矩陣和鄰接特征矩陣，圖卷積單元用于通過圖卷積網絡提取各個單位區(qū)域的特征向量；

36、進一步的，圖像銳化模塊包括：特征向量管理單元、差異比較單元、差異評估單元和銳化反饋單元；

37、特征向量管理單元用于管理各個單位區(qū)域的第一特征向量和第二特征向量，差異比較單元用于管理第一特征向量和第二特征向量的差異，差異評估單元用于將差異度大于差異度閾值的單位區(qū)域記為異常區(qū)域，銳化反饋單元用于對異常區(qū)域進行銳化，向相關管理人員反饋第二圖像編碼序列。

38、與現有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

39、1、精準特征分析：對圖像切片的灰度和紋理特征進行詳細描述，并通過比較區(qū)域間特征梯度變化建立聯系，本發(fā)明能夠精準把握圖像的整體和局部特征；

40、2、圖像質量保持：檢測壓縮后圖片的灰度和紋理變化特征，對銳度下降嚴重區(qū)域進行銳化補償，能有效保持壓縮后圖片與原始圖片相近的銳度，確保圖像在觀感上的清晰度，提升用戶體驗；

41、3、文件體積控制：先篩選圖片中需要補償的區(qū)域，再進行銳度補償，在維持圖像特征的同時，顯著減小了補償后圖片文件的體積，實現了圖像質量和文件大小的平衡優(yōu)化，有利于存儲和傳輸。