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1、第??卷第?期计算机学报Vol.??No.?20??年？月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERS???.20??基于云数据的高效图像编码方法1)1)2)1)1)赵琛,马思伟，张新峰，张健，高文1)(北京大学信息科学技术学院，北京，100871)2)(南洋理工大学博云搜索，新加坡，637553)摘要随着数字图像采集设备的普及，加之互联网技术的高速发展，海量的图像在上传并保存到互联网中。传统的图像编码方法（如JPEG,JPEG2000），可以在一定程度上压缩图像数据，但其独立压缩单幅图像的方式导致其压缩效率远远
2、不能满足当今大数据的需求。为了更高效地压缩互联网图像数据，我们充分利用―大数据‖这一挑战，提出一种基于云数据的图像编码方法。针对上传到云数据库中的图像，算法采用―上传一幅、压缩一幅‖的处理模式，有效地适应迅速变化的大数据环境。它充分利用了当前要图像和云数据中其它图像之间的相关性，更加有效地对图像进行压缩编码。在该方法中，我们有三个创新性技术设计。首先，基于高效的图像检索技术，设计了一个方案对―大数据‖进行筛选，仅保留与当前图像高度匹配的少部分图像数据。其次，利用这些经过选择得到的少量图像数据，我们进行图像间的预测编码。
3、这一环节对于整个系统的性能非常重要。我们采用基于块匹配的预测编码和率失真优化技术，在保证图像重建质量的前提下将码率大大减少。还有，我们设计了一套对检索得到图像的预处理方案，将其变换成更为接近于当前图像的参考图像，从而提高预测准确度。我们采用投影变换技术将检所得到的图像与当前图像对齐，并通过光照补偿使得两幅图像中的匹配像素点的值尽可能接近。本文为大数据下的图像压缩提供了一个崭新的框架，可以大大节省如网络云盘中图像所占用的存储空间。相比于传统图像编码方法甚至是更为高效的HEVC帧内编码方案，该图像压缩系统都能取得明显的性能
4、提升。实验表明，该方法对图像的压缩效率，比JPEG平均提升78.5%，比HEVC帧内编码能提升67.2%。甚至相比于文献中最新的基于云的图像编码方法，本文的算法在同码率下的主观质量和客观质量都表现出明显优势。关键词大数据；云编码；图像压缩；HEVC；图像检索；投影变换；光照补偿中图法分类号TP391Anefficientimagecompressionmethodbasedonclouddata1)1)2)1)1)ZHAOChen,MASi-Wei,ZHANGXin-Feng,ZHANGJian,GAOWen1)(Sc
5、hoolofElectronicsEngineeringandComputerScience,PekingUniversity,Beijing100871,China)2)(Rapid-RichObjectSearchLab,NanyangTechnologicalUniversity,Singapore637553)AbstractWiththerapiddevelopmentoftheInternettechnologyandthedigitalimagingdevice,massivepicturesareupl
6、oadedandsavedinthenetworkdiskseveryday.Traditionalimagecodingmethods(suchasJPEG,JPEG2000)onlyexploitspatialcorrelationsinsideapicture,thustheircodingefficiencycannotsatisfythedemandofthehugepicturedata.InordertocompresstheimagesintheInternetmoreefficiently,wepro
7、posedanovelcloud-basedimagecompressionmethodbytakingadvantageofthe‗bigdata‘challenge,ratherthansimplytreatingitasadifficulty.Theproposedsystemadoptstheprocessingmodeof‗encodingoneimageimmediatelyafteritisuploaded‘,whicheffectivelyadaptstotherapidchangeofthebig-d
8、ataenvironment.Itcompressesan———————————————本课题得到国家重点基础研究发展计划(973)项目(No.2015CB351800)、国家自然科学基金优秀青年科学基金(No.61322106)和国家自然科学基金（No.61370114)的资助.赵琛(通讯作者)，女，1988年生，博士研究生，主
