三維地圖圖像的紋理壓縮方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明實施例涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種三維地圖圖像的紋理壓縮方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]當(dāng)下，城市建設(shè)和經(jīng)濟社會的迅速發(fā)展，催化了對城市信息化需求的迅猛增長。地理信息資源的規(guī)模、品種和服務(wù)水平已經(jīng)成為衡量一個城市信息化水平的重要標(biāo)志。建設(shè)“數(shù)字城市”已經(jīng)被國內(nèi)許多大中城市列為中、長期發(fā)展目標(biāo)。城市三維地圖的建立不僅能全方位展示城市的各種真實場景，而且具有空間數(shù)據(jù)管理和分析應(yīng)用能力，在城市規(guī)劃設(shè)計、輔助決策和公共安全等方面開創(chuàng)了新型的地理信息應(yīng)用模式，對深化城市規(guī)劃管理、構(gòu)建信息化城市勘測體系具有重要意義。
[0003]圖1示出了三維地圖圖像的一個示例?？梢?，城市的三維地圖圖像中包含大量的紋理信息。因此，如果對三維地圖圖像進(jìn)行存儲、處理時，每幅圖像都不經(jīng)任何壓縮，而按照圖像的原始數(shù)據(jù)格式進(jìn)行存儲、處理，則難免數(shù)據(jù)存儲、處理的數(shù)據(jù)量極大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供了一種三維地圖圖像的紋理壓縮方法和裝置，以實現(xiàn)三維地圖中紋理圖像的壓縮。
[0005]—方面，本發(fā)明實施例提供了一種三維地圖圖像的紋理壓縮方法，所述方法包括:
[0006]對目標(biāo)紋理圖像進(jìn)行分塊，以得到所述目標(biāo)紋理圖像的多個區(qū)塊；
[0007]通過二維Gabor小波變換提取每個區(qū)塊的特征；
[0008]根據(jù)不同區(qū)塊的特征之間的歐氏距離，對所述目標(biāo)紋理圖像的各個區(qū)塊進(jìn)行聚類；
[0009]以聚類后屬于同一類別的區(qū)塊中的一個區(qū)塊代替所述同一類別中的其他區(qū)塊。
[0010]另一方面，本發(fā)明實施例還提供了一種三維地圖圖像的紋理壓縮裝置，所述裝置包括:
[0011 ]分塊模塊，用于對目標(biāo)紋理圖像進(jìn)行分塊，以得到所述目標(biāo)紋理圖像的多個區(qū)塊；
[0012]特征提取模塊，用于通過二維Gabor小波變換提取每個區(qū)塊的特征；
[0013]區(qū)塊聚類模塊，用于根據(jù)不同區(qū)塊的特征之間的歐氏距離，對所述目標(biāo)紋理圖像的各個區(qū)塊進(jìn)行聚類；
[0014]區(qū)塊替代模塊，用于以聚類后屬于同一類別的區(qū)塊中的一個區(qū)塊代替所述同一類別中的其他區(qū)塊。
[0015]本發(fā)明實施例提供的三維地圖圖像的紋理壓縮方法和裝置，通過對目標(biāo)紋理圖像進(jìn)行分塊，通過二維Gabor小波變換提取每個區(qū)塊的特征，根據(jù)不同區(qū)塊的特征之間的歐氏距離，對所述目標(biāo)紋理圖像的各個區(qū)塊進(jìn)行聚類，以聚類后屬于同一類別的區(qū)塊中的一個區(qū)塊代替所述同一類別中的其他區(qū)塊，利用三維地圖中紋理圖像重復(fù)率較高的特點，實現(xiàn)了三維地圖中紋理圖像的壓縮。
【附圖說明】
[0016]通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點將會變得更明顯:
[0017]圖1是現(xiàn)有技術(shù)提供的三維地圖圖像；
[0018]圖2是本發(fā)明第一實施例提供的三維地圖圖像的紋理壓縮方法的流程圖；
[0019]圖3是本發(fā)明第二實施例提供的三維地圖圖像的紋理壓縮方法中特征提取的流程圖；
[0020]圖4是本發(fā)明第三實施例提供的三維地圖圖像的紋理壓縮方法中區(qū)塊聚類的流程圖；
[0021]圖5是本發(fā)明第四實施例提供的三維地圖圖像的紋理壓縮裝置的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0022]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分而非全部結(jié)構(gòu)。
[0023]第一實施例
[0024]本實施例提供了三維地圖圖像的紋理壓縮方法的一種技術(shù)方案。所述三維地圖圖像的紋理壓縮方法由三維地圖圖像的紋理壓縮裝置執(zhí)行。
[0025]參見圖2，所述三維地圖圖像的紋理壓縮方法包括:
[0026]S21，對目標(biāo)紋理圖像進(jìn)行分塊，以得到所述目標(biāo)紋理圖像的多個區(qū)塊。
[0027]紋理是這樣的一種圖像特性，它反映了圖像中像素的空間排列屬性，常常表現(xiàn)出的是局部區(qū)域內(nèi)是不規(guī)則的排列而從宏觀的角度看有一定的規(guī)律的一種特性。如果一個圖像內(nèi)某個區(qū)域中的統(tǒng)計特性或者是其他的一些圖像的局部區(qū)域相關(guān)特性有比較緩慢的變化或者是呈現(xiàn)出近似于周期的變化，則我們可以稱其為紋理。
[0028]如前文所述，三維地圖圖像中包含大量的圖像紋理信息。而由于三維地圖圖像大部分是利用紋理庫中預(yù)存的紋理圖像合成得到的，構(gòu)成所述三維地圖圖像的紋理信息很大程度上有重疊。正因為三維地圖圖像的這種特性，為壓縮三維地圖圖像提供了可能。本實施例提供的三維地圖圖像的紋理壓縮方法正是利用三維地圖圖像在紋理上重疊特性，對三維地圖圖像執(zhí)行壓縮。
[0029]在對三維地圖圖像進(jìn)行壓縮之初，首先需要對待壓縮的目標(biāo)紋理圖像進(jìn)行分塊。具體的，應(yīng)該以矩陣的形式對所述待壓縮的目標(biāo)紋理圖像進(jìn)行分塊。該矩陣的行數(shù)及列數(shù)應(yīng)該是目標(biāo)紋理圖像的大小及區(qū)塊的大小而確定。
[0030]S22，通過二維Gabor小波變換提取每個區(qū)塊的特征。
[0031 ] Gabor小波變換對光照變化不敏感，且能夠容忍一定程度的圖像旋轉(zhuǎn)和變形，這種特征的魯棒性較好，總而言之，Gabor小波變換具有明顯的優(yōu)越性，這也是本實施例選用Gabor小波提取區(qū)塊的特征的原因。
[0032]示例性的，通過構(gòu)建Gabor濾波器組實現(xiàn)對目標(biāo)紋理圖像的二維小波變換，在利用降維算法對二維Gabor小波變換的結(jié)果進(jìn)行降維，從而完成對每個區(qū)塊的特征提取。所述降維算法包括:主成分分析(Principal component ananlysis，PCA)降維算法，或者局部線性嵌入(Local I inear embedding，LLE)降維算法。更為具體的，所述PCA降維算法包括:分塊二維PCA降維算法。
[0033]S23，根據(jù)不同區(qū)塊的特征之間的歐氏距離，對所述目標(biāo)紋理圖像的各個區(qū)塊進(jìn)行聚類。
[0034]因為各個區(qū)塊的特征能夠代表該區(qū)塊的圖像數(shù)據(jù)的特性，因此可以通過對各個區(qū)塊的特征數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果表明各個區(qū)塊中哪些區(qū)塊的圖像數(shù)據(jù)存在相似的特性。
[0035]具體的，可以首先計算不同區(qū)塊的特征向量之間的歐氏距離，然后根據(jù)各個特征向量之間的歐氏距離完成對各個特征向量的聚類。由于特征向量與其代表的區(qū)塊之間存在嚴(yán)格的一一對應(yīng)關(guān)系。因此，對各個特征向量的聚類就相當(dāng)于對不同區(qū)塊的聚類。
[0036]聚類操作完成后，在同一個分類中的區(qū)塊被認(rèn)為是具有相同紋理的區(qū)塊。
[0037]對所述特征向量的聚類是根據(jù)基于距離的聚類算法進(jìn)行的聚類，而且，所述聚類算法包括:k-平均、k-中心點、BRICH、CURE。
[0038]S24，以聚類后屬于同一類別的區(qū)塊中的一個區(qū)塊代替所述同一類別中的其他區(qū)塊。
[0039]如前文所述，完成聚類操作后，對于在同一個類別中的區(qū)塊可以被認(rèn)為是具有相同紋理的區(qū)塊。因此，可以使用同類別中的一個區(qū)塊的圖像數(shù)據(jù)代替該類別中其他區(qū)塊的圖像數(shù)據(jù)。這樣，在傳輸、處理不同區(qū)塊的圖像數(shù)據(jù)時，對于同類別的區(qū)塊的圖像數(shù)據(jù)的傳輸、處理就轉(zhuǎn)換為對一個區(qū)塊的圖像數(shù)據(jù)的傳輸、處理，實現(xiàn)了對三維地圖圖像的壓縮，大大提高了對三維地圖圖像的傳輸效率、處理效率。
[0040]本實施例通過對目標(biāo)紋理圖像進(jìn)行分塊，通過二維Gabor小波變換提取每個區(qū)塊的特征，根據(jù)不同區(qū)塊的特征之間的歐氏距離，對所述目標(biāo)紋理圖像的各個區(qū)塊進(jìn)行聚類，以及以聚類后屬于同一類別的區(qū)塊中的一個區(qū)塊代替所述類別中的其他區(qū)塊，實現(xiàn)了三維地圖中紋理圖像的壓縮。
[0041 ] 第二實施例
[0042]本實施例以本發(fā)明上述實施例為基礎(chǔ)，進(jìn)一步的提供了所述三維地圖圖像的紋理壓縮方法中特征提取的一種技術(shù)方案。在該技術(shù)方案中，通過二維Gabor小波變換提取每個區(qū)塊的特征包括:對每個區(qū)塊進(jìn)行二維Gabor小波變換;對所述二維Gabor小波變換的結(jié)果進(jìn)行降維，以獲得每個區(qū)塊的特征。
[0043]參見圖3，通過二維Gabor小波變換提取每個區(qū)塊的特征包括:
[0044]S31，對每個區(qū)塊進(jìn)行二維Gabor小波變換。
[0045]如本發(fā)明第一實施例所述，二維Gabor小波變換能夠容忍一定程度的圖像旋轉(zhuǎn)和變形，具有較好的魯棒性。因此，在本發(fā)明中，選擇使用二維Gabor小波變換實現(xiàn)各個區(qū)塊的特征提取。
[0046]具體的，對分塊后的每個區(qū)塊的圖像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行二維Gabor小波變換，獲得