一种并行位移小波法对图像分层并压缩的设计方法

技术领域

一种并行位移小波法对图像分层并压缩的设计方法的技术领域，是属于计算机，图像处理，图像计算，图像压缩的技术领域，主要技术是把图像按照灰度进行分层，这就使用了小波技术，每一个核有它的编号值，这个值作为扫描整个像素，扫描是平行位移来实现的，把0号核对应一号像素，所有的核按照顺序排列上去，一般直接利用256个核，256个核同时并行位移，然后每一个核只读编码号的灰度值，一直读到底部，然后每一个核就到过来把上面自己排列的前面的像素读完，这样就直接把像素从0到255分成256个集合，为了节省内存进行压缩设计，每一层的核读到和自己灰度值相等的数字，就记录下来这个像素的位置，然后存到自己对应内存编号的内存里。

背景技术

21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

发明内容

现在做图像识别的方法很多，当效果还是不十分理想，总体来说还是处理速度比较慢，对图像的识别不是十分正确，识别的技术比较单一，不能满足现在的要求，特别是火热的人工智能的发展，对图像的识别，运算速度有巨大的要求，图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。目前，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着，现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展，有关图像处理方面的研究取得了很大的进展。图像分割方法结合了一些特定理论、 方法和工具，如基于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等。一种并行位移小波法对图像分层并压缩的设计方法，其特征是，并行循环小波法对图像分层并压缩的设计方法，它有3部分组成，1.并行处理，2.小波分层，3.压缩技术，把这3种技术融合在一起，让运算速度和识别能力上一个新台阶，并行处理的设计是以256个核为一个单位，每一个核对应一层，把像素的灰度也分成256个值，因此一个核只需处理它对应的数值，比如这个核处理的值是100，那么它扫描遇到100时，就把这个像素的位置，保存到动态内存对应100的空间里，小波分层的方法就是，比如第一层是0，作为基础，下一层是1，再下一层是2，以此类推一直到255，这样就一层层分的十分清楚，把这样的图片叠加就构成原来的图片，压缩技术是这样设计的，把内存动态的设立256个动态区域，从0到255排列，这和核也是从0到255编号一样，灰度值也是0到255，它们之间一一对应，第一个核和第0层和灰度0和内存建立的0位置，它们一一对应，就是用第一个核处理灰度是0的值，作为第0层，存放到设置的256个动态内存中，对应0的第一个区域，这样再把每一个核读到的和它相同的数值，用3个字结来存储位置信息，这样大大的减少内存空间，位移的方法是这样进行的，0号核对应1号像素，一直按顺序排列，一直到255号核对应256号像素，所有的核都处理自己现在要处理的像素，如果和自己对应的值不同就不加处理，如果和自己对应的值相同就存储，然后256个核同时平移一个像素，就是0号核移到2号像素上处理，255号核移到257号像素上处理，这样把所以的像素扫一遍，当256号核移到最后一个像素后，下一步它要移到1号像素处理，一直移到255号像素，这时0号核移到最后一个像素，因此把所以的像素扫描完毕。

附图说明

图1是一种并行位移小波法对图像分层并压缩的原理图，a-1代表是像素图，上面的方格代表像素，旁边和下面的大空格代表由很多像素，因为图上画不下，下面标的10000000，是代表一千万的像素，这可以根据实际摄像头设计，摄像头是多少像素，就是多少像素，a-2是内存分配设计方法，建立256个动态存储空间，把每一层的的像素存储在一个动态空间，上面的这里有256个小格代表分配256层的像素存储空间。

实施方案

在图库或摄像头获取照片后，如果需要对这些图片进行识别，就要让它最快的进行特征提取，特征提取的最简单的方法是把灰度值分离开，就是灰度值相同的放在一层上，然后对这些灰度值进行分析，再把各层进行分析，在把层和层联系起来分析，通过运算分析达到图像识别的目的。并行位移小波法对图像分层并压缩的设计方法，它有3部分组成，1.并行处理，2.小波分层，3.压缩技术，把这3种技术融合在一起，让运算速度和识别能力上一个新台阶，并行处理的设计是以256个核为一个单位，每一个核对应一层，把像素的灰度也分成256个值，因此一个核只需处理它对应的数值，比如这个核处理的值是100，那么它扫描遇到100时，就把这个像素的位置，保存到动态内存对应100的空间里，小波分层的方法就是，比如第一层是0，作为基础，下一层是1，再下一层是2，以此类推一直到255，这样就一层层分的十分清楚，把这样的图片叠加就构成原来的图片，压缩技术是这样设计的，把内存动态的设立256个动态区域，从0到255排列，这和核也是从0到255编号一样，灰度值也是0到255，它们之间一一对应，第一个核和第0层和灰度0和内存建立的0位置，它们一一对应，就是用第一个核处理灰度是0的值，作为第0层，存放到设置的256个动态内存中，对应0的第一个区域，这样再把每一个核读到的和它相同的数值，用3个字结来存储位置信息，这样大大的减少内存空间，通过上面这样的设计，就最快的对图片进行分层，同时能把图片信息进行最大的压缩，满足现在火热的人工智能的需求。