有损压缩方法及装置与流程

本申请涉及信号处理，尤其涉及一种有损压缩方法及装置。

背景技术：

1、有损压缩是利用了人类对图像或声波中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩过程中损失一定的信息；虽然不能完全恢复原始数据，但是所损失的部分对理解原始图像的影响缩小，却换来了大得多的压缩比。由于有损压缩可以有效减少数据存储所需的内存空间，已被广泛应用于图像压缩、视频压缩、语音信号处理和无线通信等领域。香农的率失真理论(rate-distortion theory)揭示了在给定有损压缩码率的条件下，有损数据压缩所能达到的最小失真。以服从高斯分布的信源为例，如果以均方误差为失真度量，其理论率失真函数为d＝σ2·2-2r；可见压缩码率r越高(即用更多的比特去描述)，则有损压缩带来的数据失真d越小。

2、香农率失真理论只提供了有损压缩理论极限，并未给出实用的压缩算法。开发可以逼近率失真理论的高效有损压缩算法一直是信息论领域的经典课题；算法的高效性体现在码本的低存储复杂度和编译码的低计算复杂度。香农在证明率失真理论时，提出基于随机码本的编译码方案，但该方案的存储和编译码复杂度均随着信源序列长度指数增长。此后，多种矢量有损压缩算法被提出，如格型码矢量压缩、树形结构矢量压缩等等，但这些算法均未被证明可以达到理论率失真极限。稀疏回归码(sparse regression code，src)作为一种具有高度结构化的编码被提出，已从理论上被证明可以达到香农率失真极限。然而，基于src的有损压缩的复杂度很高，在实际情况中近乎不可接受。

技术实现思路

1、鉴于以上内容，本申请实施例提供了一种有损压缩方法及装置，通过改良的近似消息传递amp算法及编码矩阵对待压缩的矢量数据进行有损压缩，以降低有损压缩的复杂度，提升压缩速度和压缩性能。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种有损压缩方法，应用于编码端，所述编码端与译码端共用相同的编码矩阵，所述有损压缩方法包括：获取待压缩的矢量数据；依据改良的近似消息传递amp算法和所述编码矩阵对所述待压缩的矢量数据进行有损压缩，得到压缩后的向量；其中，在所述改良的amp算法的多次迭代过程中，依据每次迭代过程中的输出结果确定掐叶项，并将所述掐叶项作为下一次迭代的输入；所述掐叶项用于放大每次迭代过程中的输出结果中的最大数，从而实现所述改良的amp算法的输出结果的强制收敛；其中，所述译码端用于依据所述编码矩阵对所述压缩后的向量进行解压缩。

3、采用上述技术方案，通过改良的amp算法和编码矩阵对待压缩的矢量数据进行有损压缩，改良后的amp算法引入了掐叶项，掐叶项用于放大每次迭代过程中的输出结果中的较大数，相当于缩小每次迭代过程中的输出结果中其他的数，从而实现所属改良的amp算法的输出结果的强制收敛。即产生输出本次迭代的输出结果时，实际上计算的是对数似然比，当其中的一部分较大的数被放大的时候，被放大的数所占的比例也会随之变大，相当于其他较小的数所占的比例变小了，从而在对信源进行有损压缩的多次迭代时实现强制收敛。改良后的amp算法可对待压缩的矢量数据的多个部分进行并行计算，以提升有损压缩速度，且基于改良后的amp算法进行有损压缩是软信息迭代方案，具有更好的压缩性能。基于改良后的amp算法进行有损压缩，复杂度大大降低。

4、基于第一方面，一种可能的实现方式中，可通过如下公式确定所述掐叶项：1；其中，为第t次迭代过程中的所述掐叶项，βt为第t次迭代过程中的输出结果，λ为大于1的实数。采用上述掐叶项，可保证改良后的amp算法的多次迭代过程中的输出结果具有良好的收敛性。

5、基于第一方面，一种可能的实现方式中，可通过如下公式确定所述掐叶项：其中，为第t次迭代过程中的所述掐叶项，βt为第t次迭代过程中的输出结果，λ为大于0的实数。采用上述掐叶项，可保证改良后的amp算法的多次迭代过程中的输出结果具有良好的收敛性。

6、基于第一方面，一种可能的实现方式中，可通过如下公式确定所述掐叶项：其中，为第t次迭代过程中的所述掐叶项，βt为第t次迭代过程中的输出结果，λ为大于0的实数。采用上述掐叶项，可保证改良后的amp算法的多次迭代过程中的输出结果具有良好的收敛性。

7、基于第一方面，一种可能的实现方式中，所述有损压缩方法还包括：确定所述编码矩阵；所述确定所述编码矩阵包括：依据预配置参数确定变换矩阵，其中所述预配置参数包括所述变换矩阵的阶数和类型；依据所述变换矩阵确定编码矩阵。

8、采用上述技术方案，通过在线生成编码矩阵，以减少编码矩阵所占的存储空间，节省了存储空间，提升了计算效率。节省了硬件资源。

9、基于第一方面，一种可能的实现方式中，所述依据改良的amp算法和所述编码矩阵对所述待压缩的矢量数据进行有损压缩，得到压缩后的向量包括：在得到压缩后的向量的过程中包括多次迭代，在第t次迭代中：通过如下公式确定所述待压缩的矢量数据的已压缩信息：

10、

11、

12、

13、

14、其中，是第t次迭代中的待压缩的矢量数据的已压缩信息，βt是第t次迭代过程中的输出结果，β为ml×1的矩阵，a为编码矩阵且为n×ml矩阵，为第t次迭代过程中已压缩信息的方差；n0为预设压缩码率下的理论最小失真，σ2为待压缩的矢量数据s的方差，为第t次迭代中的输出结果的方差，用于消除第t次迭代中已压缩信息和未压缩信息之间的相关性，是的方差，s为待压缩的矢量数据且为n×1的矩阵；

15、依据所述掐叶项及如下公式确定下一次迭代的输出结果：

16、

17、

18、

19、

20、

21、其中，βt+1为t+1次迭代的输出结果，第t次迭代中下一次估计的输入，为第t次迭代中下一次估计的输入的方差；是β中第l个非零元素，

22、基于第一方面，一种可能的实现方式中，

23、，是βt中的非零元素，且p1至pl按照对数速率减小，以优化有损压缩的性能。

24、基于第一方面，一种可能的实现方式中，所述变换矩阵为傅里叶变换矩阵、离散余弦变换矩阵或哈达玛变换hadamard transform矩阵。上述变换矩阵复杂度较低且便于实现。

25、第二方面，本申请实施例提供一种编码端，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或至少一个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面任一项所述的有损压缩方法。

26、第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的有损压缩方法。

27、应当理解地，第二方面至第三方面中任一种设计所带来的技术效果可参考上文所提供的对应的方法中的有益效果，此处不再赘述。

技术特征：

1.一种有损压缩方法，其特征在于，应用于编码端，所述编码端与译码端共用相同的编码矩阵，所述有损压缩方法包括：

2.如权利要求1所述的有损压缩方法，其特征在于，可通过如下公式确定所述掐叶项：

3.如权利要求1所述的有损压缩方法，其特征在于，可通过如下公式确定所述掐叶项：

4.如权利要求1所述的有损压缩方法，其特征在于，可通过如下公式确定所述掐叶项：

5.如权利要求1至4任一项所述的有损压缩方法，其特征在于，所述有损压缩方法还包括：

6.如权利要求2至4任一项所述的有损压缩方法，其特征在于，所述依据改良的amp算法和所述编码矩阵对所述待压缩的矢量数据进行有损压缩，得到压缩后的向量包括：

7.如权利要求6所述的有损压缩方法，其特征在于，

8.如权利要求5所述的有损压缩方法，其特征在于，所述变换矩阵为傅里叶变换矩阵、离散余弦变换矩阵或哈达玛变换hadamard transform矩阵。

9.一种编码端，其特征在于，所述编码端包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的有损压缩方法。

技术总结本申请实施例提供一种有损压缩方法及装置，应用于编码端，编码端与译码端共用相同的编码矩阵，有损压缩方法包括：获取待压缩的矢量数据；依据改良的AMP算法和编码矩阵对待压缩的矢量数据进行有损压缩，得到压缩后的向量；其中，在改良的AMP算法的多次迭代过程中，依据每次迭代过程中的输出结果确定掐叶项，并将掐叶项作为下一次迭代的输入；掐叶项用于放大每次迭代过程中的输出结果中的最大数，从而实现改良的AMP算法的输出结果的强制收敛；译码端用于依据编码矩阵对压缩后的向量进行解压缩，通过改良的AMP算法及编码矩阵对待压缩的矢量数据进行有损压缩，以降低有损压缩的复杂度，提升压缩速度和压缩性能。技术研发人员：吴辉辉,粱山锁,王文杰,韩伟,白铂受保护的技术使用者：华为技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/18