全景图像压缩方法、装置、终端设备及存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理领域，具体涉及一种全景图像压缩方法、装置、终端设备及存储介质。


背景技术：

2.在不同的使用场景中，根据不同的情况，用户会选择不同的拍摄方式，对场景进行拍摄。例如：用户可以选择一般的拍摄方式对场景进行拍摄；或选用全景模式对场景进行拍摄。而使用这两中不同的模式对场景进行拍摄时，所得到的图像也不同。
3.具体的，通过一般的拍摄模式获得图像，通常为对场景进行一次拍摄，得到该场景的图像；或者对一个场景连续拍摄获得多张场景图像，再通过其他技术，筛选多张场景图像中拍摄效果最好的图像进行修饰，并得到最终的一张场景图像。而通过全景拍摄时，由于受制于镜头或者硬件的限制，不能将场景完全容纳在一张图片中时，需要对场景进行多次拍摄，在通过相应的技术进行修饰，将多张场景图像拼接在一起，从而得到一张全景图像。
4.通常情况下，全景图像相较于一般类型的图像，数据量较大。而在需要对图像进行压缩或者解压时，效率低于一般类型的图像。故需要解决全景图像压缩或者解压效率较低的问题。
5.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本技术提供了一种全景图像压缩方法，通过压缩全景图像中所有像素中的有效像素，并非对全景图像完全压缩，减少了压缩时间。
7.第一方面，本技术提供一种全景图像压缩方法，所述方法包括：
8.对初始全景图像进行拆分，得到拆分图像，确定所述拆分图像中用于压缩的有效像素；
9.根据所述有效像素对所述拆分图像进行压缩，得到压缩后的拆分图像。
10.第二方面，本技术还提供一种全景图像压缩装置，所述装置包括：
11.像素获取模块，用于对初始全景图像进行拆分，得到拆分图像，确定所述拆分图像中用于压缩的有效像素；
12.图像压缩模块，用于根据所述有效像素对所述拆分图像进行压缩，得到压缩后的拆分图像。
13.在本技术一些实施例中，所述像素获取模块具体用于：
14.采用多线程获取所述拆分图像中用于压缩的有效像素，其中，每个所述线程至少获取一个拆分图像中用于压缩的有效像素，每个所述线程工作时，不受其他线程影响。
15.在本技术一些实施例中，所述像素获取模块具体还用于：
16.确定所述拆分图像中图像区域中的像素为用于压缩的有效像素，非所述图像区域
中的像素为无效像素。
17.在本技术一些实施例中，所述像素获取模块具体还用于：
18.计算所述图像区域的圆心的坐标和半径；
19.根据所述圆心的坐标和所述半径，确定所述拆分图像中用于压缩的有效像素。
20.在本技术一些实施例中，所述像素获取模块具体还用于：
21.根据所述拆分图像中各个像素的坐标以及所述圆心的坐标，计算所述各个像素与所述圆心之间的距离，将距离小于或等于所述半径的像素设置为有效像素。
22.在本技术一些实施例中，所述像素获取模块具体还用于：
23.根据所述圆心的坐标和所述半径，确定得到边界像素，所述边界像素与所述圆心的坐标的距离等于所述半径；
24.将所述边界像素与所述圆心的之间的像素设置为有效像素。
25.第三方面，本技术还提供一种终端设备，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现任一项所述的全景图像压缩方法中的步骤。
26.第四方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现任一项所述的全景图像压缩方法中的步骤。
27.本技术提供的全景图像压缩方法，可以通过对构成全景图像的拆分图像进行像素筛选，从而过滤掉一些无效的像素，使得用于拼接全景图像的拆分图像的数据量减小，进而使得全景图像的数据量减小。因此，在进行全景图像的压缩时，处理的数据量也随之减小，从而提高了全景图像的压缩效率。此外，由于能够减小全景图像的数据大小，进而也能够减小用于存储全景图像的存储成本。
28.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
29.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
30.图1是本技术实施例中提供的全景图像压缩系统的场景示意图；
31.图2是本技术实施例中全景图像压缩方法的一个实施例流程示意图；
32.图3是本技术实施例中全景图像进行拆分一个实施例示意图；
33.图4是本技术实施例中全景图像压缩方法的一个实施例流程示意图；
34.图5是本技术实施例中全景图像压缩装置的一个功能模块示意图；
35.图6是本技术实施例中终端设备的结构示意图。
具体实施方式
36.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
37.在本技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
38.在本技术中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本技术中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本技术，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本技术。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本技术的描述变得晦涩。因此，本技术并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本技术所公开的原理和特征的最广范围相一致。
39.本技术提供了一种全景图像压缩方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，以下分别进行详细说明。
40.请参阅图1，图1为本技术实施例所提供的全景图像压缩系统的场景示意图，该全景图像压缩系统可以包括终端设备100和存储设备200，该存储设备200可以向该终端设备100传输数据。如图1中的终端设备100，可以获取该存储设备200中存储的全景图像，以执行本技术中的全景图像压缩方法。
41.本技术实施例中，终端设备100其包括但不限可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑(personal digital assistant，pda)、平板电脑、无线终端设备、嵌入式设备等。
42.本技术的实施例中，终端设备100和存储设备200之间可通过任何通信方式实现通信，包括但不限于，基于第三代合作伙伴计划(3rd generation partnership project，3gpp)、长期演进(long term evolution，lte)、全球互通微波访问(worldwide interoperability for microwave access，wimax)的移动通信，或基于tcp/ip协议族(tcp/ip protocol suite，tcp/ip)、用户数据报协议(user datagram protocol，udp)的计算机网络通信等。
43.需要说明的是，图1所示的全景图像压缩系统的场景示意图仅仅是一个示例，本技术实施例描述的全景图像压缩系统以及场景是为了更加清楚的说明本技术实施例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着全景图像压缩系统的演变和新业务场景的出现，本技术实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
44.如图2所示，图2为本技术实施例中全景图像压缩方法的一个实施例流程示意图，全景图像压缩方法可以包括如下步骤201～202：
45.201、对初始全景图像进行拆分，得到拆分图像，确定拆分图像中用于压缩的有效像素。
46.由于全景图像与普通图像呈现方式不同，全景图像是将多个场景图像进行拼接而
成的图像。因此在进行全景图像压缩之前，需要将全景图像进行拆分。因此，由于全景图像是由多个图像拼接而成，故拆分该全景图像不为一种单纯的物理拆分，而是基于全景图像进行拼接过程时的逆向操作。然而，在正常情况下，全景图像的呈现形状为矩形，而矩形中包括了场景的像素。但在实际情况下时，在摄像装置获取各个用于拼接全景图像的场景图像时，由于摄像装置的摄像头均为圆形，因此获取的场景图像为一种圆形(鱼眼型)，而最终将全景图像进行呈现时，需要将圆形的场景图像通过相应的算法进行拼接，从而形成正常情况下用户所看见的全景图像。如图3所示，图3中左边为全景图像实际的情况，其中图3中圆形部分为摄像装置实际拍摄的场景图像，圆形之外的部分为黑色斜线部分为非场景图像区域，为填充部分。因此可以得到，全景图像的数据中实际包括了不需要的非场景图像区域，这些区域为一些无效的数据。故，在对全景图像进行压缩时，也就将这些无效的数据也进行了压缩。而为了避免将这些无效的数据进行压缩，需要将这些无效的数据，也就是一些无效的像素进行去除，从而仅压缩有效的场景图像中有效的像素。因此，而为了将这些无效的像素去除，需要对全景图像进行拆分，获得单独的拆分图像，这样可以有效的获取有效像素。其中，具体的拆分方式可以根据不同的摄像设备进行拆分。例如：若通过摄像设备1进行拍摄时，由于摄像设备1自身具有产品规格，换句话说，通过摄像设备1进行拍照时，每张场景图像的大小即相同，因此可以测量全景图像的总长度，将总长度进行平均切割即可，例如一张全景图像的大小为6080(高)
×
3040(宽)，则每张拼接的场景图像就为3040
×
3040。
47.需要说明的是，图3中仅示出了拆分图像为2张的情况，而在实际情况中，拆分图像可以为多张。当拆分图像为多张时，处理方式相同。例如：若全景图像的数据依旧采用上述实施例中列举的数据时，假设该全景图像的大小则为9120(高)
×
3040(宽)，此时将全景图像拆分为三张3040
×
3040的图像即可。
48.当对拆分图像进行拆分之后，还需要计算拆分图像的有效像素，由于每张拆分图像实际是根据摄像设备拍摄获得的，因此拆分图像中显示场景图像的区域的形状是根据摄像设备的形状决定的。例如：若摄像设备的镜头为椭圆形时，那么以图3进行举例，那么图3中的圆形则为椭圆形。因此，要获取拆分图像中的有效像素，则需要根据拆分图像中具体用于呈现用于压缩图像的形状来进行有效像素的获取。假设，此时该形状为椭圆形，则可以根据摄像设备的镜头的规格参数，获取椭圆形的圆心、长半径以及短半径，则根据该椭圆形的圆心、长半径以及短半径可以计算出，该椭圆形的边界位置，此时就可以将边界中的像素设定为有效像素，边界外的像素设定为无效像素即可。本实施例中仅列举该用于呈现用于压缩图像的形状为椭圆形的情况，由于随着技术的发展等，摄像设备的镜头形状也可能进行变化，故当该形状为其他形状时，操作方式也雷同。
49.例如：假设通过一种摄像设备获取的图像的形状为正方形时，此时可以获取该正方形的中心，当获取了正方形图像的中心之后，可以确定正方形图像有效的像素的边界位置，具体的可以计算正方形图像中心的以二分之一对角线为最远距离作为长距离(相当于图像为椭圆形时的长半径)，再以正方形图像中心到任意一条边的垂直距离为短距离(相当于图像为椭圆形时的短半径)，这样便能确定出该正方形图像的像素边界，当超过该像素边界，落于该正方形图像之外的像素，则为无效的像素，当在该像素边界，落于该正方形图像之内的像素，则为有效像素。
50.故，根据上文中的说明可以得出，本技术所提供的计算有效像素的方式的核心思
想为，去掉拆分图像中，不用于图像呈现的像素，仅保留用于图像呈现的像素，再压缩用于图像呈现的像素，这样可以避免将不用于图像呈现的像素进行压缩。
51.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，确定拆分图像中用于压缩的有效像素，包括：
52.采用多线程获取拆分图像中用于压缩的有效像素，其中，每个线程至少获取一个拆分图像中用于压缩的有效像素，每个线程工作时，不受其他线程影响。
53.根据上述实施例可得，当拆分图像被拆分之后，可以得到多张被拆分的图像。若使用一个进程或者一个线程对应所有的拆分图像，进行有效像素的计算时，会增加每张拆分图像的有效像素计算的时间。例如：当使用一个线程时，该线程需要先计算拆分图像1中的有效像素，计算完成之后，再计算拆分图像2中的有效像素等等。由此可以得出，单个线程对拆分图像进行有效像素的计算时，处理效率随着拆分图像数量越多时，效率越低。
54.因此，为了提高获取有效像素的效率，可以采取多线程处理多个拆分图像中的有效像素，能够提高获取有效像素的效率。例如：当有6张拆分图像时，可以通过6个独立线程分别一一对应一个拆分图像进行有效像素的计算。或者，可以通过3个独立线程，使得一个线程分别对应两张拆分图像进行有效像素的计算等，当然，可以根据实际的情况进行设定，此处不做具体限定。
55.此外，需要说明的是，由于每个线程之间在对各自需要处理的图像进行处理时，例如对各自对应的图像进行有效像素的计算时，由于每个线程在进行各自的工作时，不受其他线程的影响，故可以单独进行不同的计算方式。例如：若一种处理装置包括多个线程时，例如多核的处理器，在处理相应的图像时，可能由于使用者的特殊需求，例如：计算本技术中全景图像的压缩方法，与传统全景图像的压缩方法的时间上的区别时，便可以让部分线程以传统的全景图像压缩方法进行全景图像的压缩，让部分线程再以本技术提供的全景图像的压缩方法进行权将图像的压缩，从而用户可以进行获得相应的时间数据。这样可以使得，通过单独的线程计算有效像素时，提高计算的灵活性。当然，也可以根据具体的需求，采取下文中两种计算有效像素的方式，使得部分线程采取一种遍历计算有效像素的方式，部分线程采取一种通过二分法计算有效像素的方式等。
56.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，拆分图像中包括图像区域，图像区域用于表征图像内容，确定拆分图像中用于压缩的有效像素，如图4所示，还可以包括如下步骤301～302：
57.301、计算图像区域的圆心的坐标和半径。
58.302、根据圆心的坐标和半径，确定拆分图像中用于压缩的有效像素。
59.根据上述实施例可得，由于拆分图像中用于展现用于压缩的图像区域的形状，是随着摄像设备的形状而确定的，而主流的摄像设备中，镜头通常为圆形，因此拆分图像中用于压缩的图像区域则为圆形。因此，本实施例提供了一种该图像区域为圆形时，计算有效像素的一种方式。
60.同上述实施例图像区域为椭圆时类似，可以根据摄像设备的规格参数，获取该图像区域圆心的圆心坐标以及半径，这样就能确定圆形的图像区域的面积，根据圆形的面积过滤掉无效的像素，从而获取到用于压缩的有效像素。
61.此外，在不清楚摄像设备的具体参数时，还可以通过霍夫圆检测的方式，计算拆分
图像的圆心以及半径，其中，霍夫圆检测求圆思路包括：认为图像上每一个非零像素点都有可能是一个潜在的圆上的一点，跟霍夫线变换一样，也是通过投票，生成累积坐标平面，设置一个累积权重来定位圆。因此，可以根据笛卡尔公式(x-a)2 (y-b)2＝r2来确定拆分图像中，鱼眼图的圆心以及半径，在笛卡尔公式中，a和b为圆心，r为半径，因此，也可以将笛卡尔公式变形为x＝a rcosθ，y＝b rsinθ，所以在abr组成的三维坐标系中，一个点可以唯一确定一个圆。而在笛卡尔的xy坐标系中经过某一点的所有圆映射到abr坐标系中就是一条三维的曲线，经过xy坐标系中所有的非零像素点的所有圆就构成了abr坐标系中很多条三维的曲线。在xy坐标系中同一个圆上的所有点的圆方程是一样的，它们映射到abr坐标系中的是同一个点，所以在abr坐标系中该点就应该有圆的总像素n0个曲线相交。通过判断abr中每一点的相交(累积)数量，大于一定阈值的点就认为是圆。
62.以上是标准霍夫圆变换实现算法，问题是它的累加面试一个三维的空间，意味着比霍夫线变换需要更多的计算消耗。因此，可以在霍夫圆变换对标准霍夫圆变换做了运算上的优化。具体还可以采用的是“霍夫梯度法”。霍夫梯度法的检测思路是去遍历累加所有非零点对应的圆心，对圆心进行考量。此时，圆心一定是在圆上的每个点的模向量上，即在垂直于该点并且经过该点的切线的垂直线上，这些圆上的模向量的交点就是圆心。霍夫梯度法就是要去查找这些圆心，根据该“圆心”上模向量相交数量的多少，根据阈值进行最终的判断。
63.当然根据技术的发展，还可以通过其他方式或者新出现的方式求得拆分图像的圆心以及半径，具体此处不做限定。
64.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，根据圆心的坐标和半径，确定拆分图像中用于压缩的有效像素，包括：
65.根据拆分图像中各个像素的坐标以及圆心的坐标，计算各个像素与圆心之间的距离，将距离小于或等于半径的像素设置为有效像素。
66.根据上述实施例可得，可以通过过滤小圆形图像区域中的无效像素从而获取到有效像素。然而，通常根据圆心坐标以及半径计算圆形图像区域的面积时，难免出现误差。因此，为了减小误差，本实施例中可以计算每张拆分图像中的每个像素点与圆心之间的距离。具体的可以通过如下公式进行计算：
67.(x-center.x)2 (y-center.y)2》radius2……①
68.其中，公式
①
中x与y代表每个像素的横坐标以及纵坐标。center.x以及center.y代表圆心的横坐标以及纵坐标，radius为圆形图像区域的半径。将各个像素的坐标带入上述公式
①
进行计算，如果公式成立，则确定该像素与圆心的位置大于半径，则可以判定该像素不在该圆形图像区域之内。通过本技术实施例，相当于将每个像素的位置进行遍历，故能计算出每个像素与圆心之间的距离，进而能够减小误差。
69.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，根据圆心的坐标和半径，确定拆分图像中用于压缩的有效像素，包括：
70.根据圆心的坐标和半径，确定得到边界像素，边界像素与圆心的坐标的距离等于半径；将边界像素与圆心的之间的像素设置为有效像素。
71.根据上述实施例可得，可以通过公式
①
采用一种遍历拆分图像中各个像素点的位置进行计算有效像素的方式。虽然能够减小误差，但采取了遍历的策略等于对每个像素进
行位置的计算。为了在保证误差仍然较小的情况时，提升计算效率，本技术实施例可以通过二分法，计算该圆形图像区域的边界。例如：随机检测一个拆分图像中一个像素点a与圆形的距离是否小于半径，若小于半径则选取大于该距离的另一个随机像素点b进行检测，同样检测另一个像素点b与圆心之间的距离是否小于半径，若依旧小于半径，则继续在该另一个像素点b之外的地方随机选取一个像素点c，计算与半径的关系。若此时大于半径，则在像素点b与像素点a之间随机选取一个半径，直至获取到全部一类像素与圆心位置等于半径的像素点，这样就获取到了该圆形图像区域的边界像素，此时便可以直接完成计算，将边界与圆心之间的像素直接确定为有效像素即可。该方法不需要对全部像素进行遍历，能保证计算误差较小的情况下时，减小了计算有效像素的时间。
72.202、根据有效像素对拆分图像进行压缩，得到压缩后的拆分图像。
73.当根据上述步骤完成了拆分图像中有效像素的计算之后，再对有效像素进行压缩即可，其中压缩的方式可以为如下方式进行压缩：从图像的开始到图像结束，一个字节接一个字节的向后进行处理。用当前处理字节开始的串，和滑动窗口中的每个串进行匹配，寻找最长的匹配串。如果当前处理字节开始的串在窗口中有匹配串，就先输出一个标志位，表明下面是一个(之间的距离，匹配长度)对，然后输出(之间的距离，匹配长度)对，然后从刚才处理完的串之后的下一个字节，继续处理。如果当前处理字节开始的串在窗口中没有匹配串，就先输出一个标志位，表明下面是一个没有改动的字节，然后不做改动的输出当前处理字节，然后继续处理当前处理字节的下一个字节。而放入本技术具体来讲，就是将各个像素的颜色信息作为处理字节，例如先对图像的文件格式进行解析，再解析图像中各个像素的颜色信息，例如：rgb信息，饱和度信息亮度信息等，解析完成之后，在进行对应的压缩操作即可，具体此处压缩的方法不做限定。
74.此外，通过本技术实施例中提及的方式进行全景图像的压缩之后，相较于现有的压缩方式，由于不对无效像素进行压缩，故通过本技术压缩之后的全景图像的数据大小也小于通过现有技术对全景图像压缩的大小，故在存储通过本技术实施例压缩的全景图像时，需要的存储空间也就越小。
75.本技术提供的全景图像压缩方法，可以通过对构成全景图像的拆分图像进行像素筛选，从而过滤掉一些无效的像素，使得用于拼接全景图像的拆分图像的数据量减小，进而使得全景图像的数据量减小。因此，在进行全景图像的压缩时，处理的数据量也随之减小，从而提高了全景图像的压缩效率。此外，由于能够减小全景图像的数据大小，进而也能够减小用于存储全景图像的存储成本。
76.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，拆分图像中包括图像区域，图像区域用于表征图像内容，根据有效像素对拆分图像进行压缩，得到压缩后的拆分图像之后，方法还包括：
77.对已压缩的拆分图像进行解压缩，得到解压缩的拆分图像。
78.根据上述实施例可得，在完成了全景图像的压缩之后，实际上是完成了用于组成全景图像的拆分图像的压缩。然而，通常情况下，对应的文件完成压缩之后，若使用者需要使用被压缩的文件时，还需要进行解压缩，才能进行相应文件的使用。同理，对于被压缩的全景图像也是同理，需要对被压缩的拆分图像进行解压缩，才能继续将解压缩的拆分图像重新拼接为一张全景图像，供用户进行图像的查看。其中，解压缩的方式可以为：从图像开
始到图像结束，每次先读一位标志位，通过这个标志位来判断下面是一个(之间的距离，匹配长度)对，还是一个没有改动的字节。如果是一个(之间的距离，匹配长度)对，就读出固定位数的(之间的距离，匹配长度)对，然后根据对中的信息，将匹配串输出到当前位置。如果是一个没有改动的字节，就读出一个字节，然后输出这个字节。具体来讲，就是对已压缩的图像信息中的每个像素进行解析，得到各个像素的颜色信息，例如：rgb信息，饱和度信息，亮度信息等，将各个像素根据自身的颜色信息解压完成之后，再还原至被压缩之前，图像的文件格式即可。需要说明的是，具体的解压缩方式本技术不做限定。
79.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，对已压缩的拆分图像进行解压缩，得到解压缩的拆分图像，包括：
80.计算已压缩的拆分图像的图像区域的圆心的坐标和半径；根据圆心的坐标和半径，确定得到已压缩的拆分图像的图像区域中的有效解压缩像素；根据有效解压缩像素，对压缩后的拆分图像进行解压缩。
81.根据上述实施例可得，对全景图像进行压缩时，可以通过计算全景图像的有效像素，在排除无效像素之后，再对全景图像进行压缩，从而能够减小压缩时间。同理，在解压缩的步骤中，同样可以通过使用此方式，减小解压缩的时间。
82.例如：当一个存储介质中的被压缩的全景图像需要解压时，由于被压缩的全景图像中的被压缩的拆分图像可以是通过上述实施例的方式进行压缩的，也可以不为上述的压缩方法进行压缩的图像，因此为了节约是否需要判断图像是否由上述图像进行压缩的步骤，可以直接计算被压缩的拆分图像的图像区域的圆心坐标以及半径，
83.其中，由于不需要判断被压缩的拆分图像的圆心和半径，因此需要重新计算一次被压缩的拆分图像的圆心以及半径。当计算完成被压缩的拆分图像的圆心以及半径之后，依旧通过上述公式
①
进行被压缩图像。
84.此时，公式
①
中x与y代表每个被压缩的拆分图像中的像素的横坐标以及纵坐标。center.x以及center.y代表被压缩的拆分图像的圆心的横坐标以及纵坐标，radius为被压缩的拆分图像的圆形图像区域的半径。将各个像素的坐标带入上述公式
①
进行计算，如果公式成立，则确定该像素与圆心的位置大于半径，则可以判定该像素不在该圆形图像区域之内。通过本技术实施例，相当于将每个像素的位置进行遍历，故能计算出每个像素与圆心之间的距离，进而能够减小误差。当经过计算，可以确定被压缩的拆分图像中，哪些像素为有效解压缩像素之后，便可以仅解压有效解压缩像素，不需要对无效的像素进行解压，提高了解压缩的效率。其中，解压缩的方式可以为现有技术，此处不再赘述。
85.为了更好的实现本技术实施例，在一个本技术实施例中，根据圆心的坐标和半径，确定得到已压缩的拆分图像的图像区域中的有效解压缩像素，包括：
86.计算各个像素坐标与圆心的坐标之间的距离；确定各个像素坐标与圆心的坐标之间的距离小于或等于半径的像素为有效解压像素；或根据圆心的坐标和半径，确定得到边界像素，边界像素与圆心的坐标的距离等于半径；将边界像素与圆心的之间的像素确定为有效解压像素。
87.根据上述实施例可得，可以通过公式
①
采用一种遍历被压缩的拆分图像中各个像素点的位置进行计算有效解压缩像素的方式。跟上述实施例相同，虽然能够减小误差，但采取了遍历的策略等于对每个像素进行位置的计算。为了在保证误差仍然较小的情况时，提
升计算效率，本技术实施例依旧可以通过二分法，计算该圆形图像区域的边界。例如：随机检测一个被压缩的拆分图像中一个像素点a与圆形的距离是否小于半径，若小于半径则选取大于该距离的另一个随机像素点b进行检测，同样检测另一个像素点b与圆心之间的距离是否小于半径，若依旧小于半径，则继续在该另一个像素点b之外的地方随机选取一个像素点c，计算与半径的关系。若此时大于半径，则在像素点b与像素点a之间随机选取一个半径，直至获取到全部一类像素与圆心位置等于半径的像素点，这样就获取到了该圆形图像区域的边界像素，此时便可以直接完成计算，将边界与圆心之间的像素直接确定为有效解压缩像素即可。该方法不需要对全部像素进行遍历，能保证计算误差较小的情况下时，减小计算有效解压缩像素的时间。
88.本技术提供的全景图像解压缩方法，可以通过对构成全景图像的拆分图像进行像素筛选，从而过滤掉一些无效的像素，使得用于拼接全景图像的拆分图像的数据量减小，进而使得全景图像的数据量减小。因此，在进行全景图像的解压缩时，处理的数据量也随之减小，从而提高了全景图像的解压缩效率。
89.应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本技术中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
90.为了更好实施本技术实施例中的全景图像压缩方法，在全景图像压缩方法之上，本技术实施例中还提供了一种全景图像压缩装置，如图5所示，装置400包括：
91.像素获取模块401，用于对初始全景图像进行拆分，得到拆分图像，确定拆分图像中用于压缩的有效像素；
92.图像压缩模块402，用于根据有效像素对拆分图像进行压缩，得到压缩后的拆分图像。
93.本技术提供的全景图像压缩装置，可以通过像素获取模块401对构成全景图像的拆分图像进行像素筛选，从而过滤掉一些无效的像素，使得用于拼接全景图像的拆分图像的数据量减小，进而使得全景图像的数据量减小。因此，在通过图像压缩模块402对进行全景图像的压缩时，处理的数据量也随之减小，从而提高了全景图像的压缩效率。此外，由于能够减小全景图像的数据大小，进而也能够减小用于存储全景图像的存储成本。
94.在本技术一些实施例中，像素获取模块401具体用于：
95.采用多线程获取拆分图像中用于压缩的有效像素，其中，每个线程至少获取一个拆分图像中用于压缩的有效像素。
96.在本技术一些实施例中，像素获取模块401具体还用于：
97.确定拆分图像中图像区域中的像素为用于压缩的有效像素，非图像区域中的像素为无效像素。
98.在本技术一些实施例中，像素获取模块401具体还用于：
99.计算图像区域的圆心的坐标和半径；
100.根据圆心的坐标和半径，确定拆分图像中用于压缩的有效像素。
101.在本技术一些实施例中，像素获取模块401具体还用于：
102.根据拆分图像中各个像素的坐标以及圆心的坐标，计算各个像素与圆心之间的距
离，将距离小于或等于半径的像素设置为有效像素。
103.在本技术一些实施例中，像素获取模块401具体还用于：
104.根据圆心的坐标和半径，确定得到边界像素，边界像素与圆心的坐标的距离等于半径；
105.将边界像素与圆心的之间的像素设置为有效像素。
106.本技术实施例还提供一种终端设备，该终端设备包括处理器、存储器以及存储于存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序以实现本技术实施例中任一项的全景图像压缩方法中的步骤。其中，该终端设备，其集成了本技术实施例所提供的任一种全景图像压缩方法，如图6所示，其示出了本技术实施例所涉及的终端设备的结构示意图，具体来讲：
107.该终端设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器501、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器502、电源503和输入单元504等部件。本领域技术人员可以理解，图6中示出的终端设备结构并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
108.处理器501是该终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器502内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器502内的数据，执行终端设备的各种功能和处理数据，从而对终端设备进行整体监控。可选的，处理器501可包括一个或多个处理核心；处理器501可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，优选的，处理器501可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界是面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器501中。
109.存储器502可用于存储软件程序以及模块，处理器501通过运行存储在存储器502的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器502可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器502还可以包括存储器控制器，以提供处理器501对存储器502的访问。
110.终端设备还包括给各个部件供电的电源503，优选的，电源503可以通过电源管理系统与处理器501逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源503还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
111.该终端设备还可包括输入单元504，该输入单元504可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
112.尽管未示出，终端设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，终端设备中的处理器501会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器502中，并由处理器501来运行存储在存储器502中的应用程序，从而实现各种功能，例如：
113.对初始全景图像进行拆分，得到拆分图像，确定所述拆分图像中用于压缩的有效像素；
114.根据有效像素对拆分图像进行压缩，得到压缩后的拆分图像。
115.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
116.为此，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种全景图像压缩方法中的步骤。例如，计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：
117.对初始全景图像进行拆分，得到拆分图像，确定所述拆分图像中用于压缩的有效像素；
118.根据有效像素对拆分图像进行压缩，得到压缩后的拆分图像。
119.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。
120.具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
121.以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
122.以上对本技术实施例所提供的一种全景图像压缩方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。