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申请/专利权人：陕西凌丰泰电子科技有限公司

摘要：本发明涉及图像数据处理领域，尤其涉及一种用于无人机航拍的图像压缩方法及装置。方法包括：采集目标图像；对目标图像进行超像素分割，得到超像素图像，在超像素分割的每轮迭代过程中，包括：确定超像素块的纹理密集程度，确定超像素块的初级重要性，确定种子点的重要性，确定种子点的目标搜索范围以及根据种子点的目标搜索范围进行本轮超像素分割；将目标图像利用超像素图像中各超像素块的尺寸以及超像素块内像素点的灰度均值来表示，实现目标图像的压缩。本发明利用种子点的目标搜索范围提高超像素分割算法的准确性和鲁棒性，从而提高分割结果的准确性，进而使得无人机航拍的图像压缩后的数据损失程度低，从而准确性更高。

主权项：1.一种用于无人机航拍的图像压缩方法，其特征在于，包括：将无人机采集到的任意一帧作为目标图像，对目标图像进行超像素分割，得到超像素图像，将目标图像利用超像素图像中各超像素块内像素点的灰度均值以及超像素块的边界像素点来表示，实现目标图像的压缩；在超像素分割的每轮迭代过程中，确定种子点的目标搜索范围，包括：将超像素块中的灰度值中位数和均值之差与灰度值极差的乘积作为该超像素块的纹理密集程度；根据超像素块的纹理密集程度与其余每个超像素块的纹理密集程度之间的差值绝对值确定该超像素块的初级重要性，所述初级重要性与所述差值绝对值正相关；确定种子点的重要性，种子点的重要性满足：；式中，表示目标图像中第n个超像素块的种子点的重要性，表示目标图像中第n个超像素块的初级重要性，表示目标图像中第n个超像素块中像素点的数量，表示对与目标图像相邻的帧图像进行分析，与表示目标图像中第n个超像素块的第x个像素点在第y帧图像与第y+1帧图像中对应位置像素点的灰度值，表示目标图像中第n个超像素块在帧内的第m帧的灰度值信息熵值，表示方差函数，M表示总帧数；根据种子点的重要性对种子点的初始搜索范围进行优化，得到种子点的目标搜索范围，所述目标搜索范围的边长满足如下关系式：；式中，表示目标图像中第n个超像素块的种子点的目标搜索范围的边长，表示目标图像中第n个超像素块的种子点的重要性，表示种子点的初始搜索范围的边长，表示向下取整函数；根据各种子点的目标搜索范围进行本轮超像素分割，所述进行本轮超像素分割，还包括：根据超像素块内各像素点与相邻多帧图像中对应像素点的灰度差异，以及超像素块的初级重要性，确定该像素点的重要性；响应于超像素块中像素点的重要性均值大于预设的优化阈值，对超像素块不进行本轮超像素分割；响应于超像素块中像素点的重要性均值不大于预设的优化阈值，在种子点的目标搜索范围内，当某一像素点与多个种子点所属的超像素块的相似度均大于预设的合并阈值时，将该像素点与所述相似度最大的超像素块合并，所述相似度满足如下关系式：；式中，表示目标图像中第n个超像素块的种子点的目标搜索范围内的第i个像素点与第n个超像素块间的相似度，表示目标图像中第n个超像素块的种子点的目标搜索范围内的第i个像素点的灰度值，表示目标图像中第n个超像素块内像素点的灰度均值，表示目标图像中第n个超像素块的种子点的目标搜索范围内的第i个像素点与种子点之间的欧氏距离。

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