一种图片无损压缩存储方法、系统及智能移动终端与流程

1.本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种图片无损压缩存储方法、系统及智能移动终端。


背景技术：

2.随着微型摄像头技术的成熟，智能手机的拍照质量也得到长足的发展，以往对摄像专业、门槛高的定义也已消失，智能手机的普及使每个人都是潜在的摄像师，随时随地记录生活的点点滴滴，目前大家比较常见的智能设备拍摄出来的图片大小在5m左右，但是如果打开raw格式，也就是所谓的专业模式，一张图片即可达到20m大小，长此以往，照片庞大的数据量会很快占满手机存储，这就对用户的智能设备内存提出了更高的要求。但是要想提高设备内存，必然要加大资金成本，这在一定程度上使得用户对智能设备的体验感大大降低。
3.大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信干线信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。单纯依靠增加存储器容量、提高通信网络带宽和计算机处理速度来解决问题，在技术和经济上都不太现实。针对此问题，目前存在的解决方案主要有，一是要求用户定期清理智能设备图库，这在一定程度上给用户使用带来了不便；二是将图库部分内容上传到各大云平台，这存在一定程度的安全隐患，很多用户，尤其是中老年用户使用起来也极其不方便；三是通过相关的软件对图片进行像素的压缩或裁减，这严重影响了图片质量。


技术实现要素：

4.为解决现有技术中的不足，本发明提供一种图片无损压缩存储方法、系统及智能移动终端，可以在不影响图片像素质量的前提下，完成图片的压缩，之后再保存到相应的路径中，最后根据用户需求通过图片显示模块显示图片。
5.为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：第一方面，提供一种图片无损压缩存储方法，包括：获取待存储的图片；将待存储的图片所需的存储空间、存储介质剩余的存储空间输入训练好的ai识别模型，决定是否输出存储模式选项；当选择存储模式为直接存储时，将待存储的图片直接存储在存储介质中；当选择存储模式为压缩存储时，将待存储的图片以无损压缩方式存储在存储介质中。
6.进一步地，所述ai识别模型基于对用户的使用习惯的学习，综合考虑用户拍摄频率、图片大小，以及手机内存消耗情况，并最终决定是否打开模式选择选项。
7.进一步地，所述ai识别模型采用随机森林模型。
8.进一步地，所述压缩存储采用lz77数据压缩算法。
9.进一步地，所述lz77数据压缩算法，包括：(a) 从当前压缩位置开始，考察未编码的数据，并试图在滑动窗口中找出最长的匹配字符串，如果找到，则进行步骤(2)，否则进行步骤(3)；(b) 输出三元符号组 ( off, len, c )，其中 off 为窗口中匹配字符串相对窗
口边界的偏移，len 为可匹配的长度，c 为下一个字符；然后将窗口向后滑动 len 1 个字符，继续步骤 (a)；(c) 输出三元符号组 ( 0, 0, c )，其中 c 为下一个字符；然后将窗口向后滑动 len 1 个字符，继续步骤(a)。
10.第二方面，提供一种图片无损压缩存储系统，包括：图片获取模块，用于获取待存储的图片；ai识别模块，用于将待存储的图片所需的存储空间、存储介质剩余的存储空间输入训练好的ai识别模型，决定是否输出存储模式选项；图片保存模块，用于当选择存储模式为直接存储时，将待存储的图片直接存储在存储介质中；图片压缩模块，用于当选择存储模式为压缩存储时，将待存储的图片以无损压缩方式进行压缩，并通过图片保持模块存储在存储介质中。
11.进一步地，还包括模式选择模块，用于根据ai识别模块得出的结论来选择是否进行压缩存储。
12.进一步地，还包括图片显示模块，用于读取图片保存模块中的图片，将图片不失真的完全显示出来。
13.第三方面，提供一种智能移动终端，所述智能移动终端配置有第二方面所述的图片无损压缩存储系统。
14.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：本发明通过在用户拍摄动作完成或下载动作完成，图片即将被保存的瞬间，对图片进行压缩，实现图片的无损压缩，无损压缩具有高度的保真效果和完全的可复原性，即在不影响像素的情况下，很好的节约了用户智能终端的内存，大大减少了设备的内存消耗，提高了用户的舒适度体验。
附图说明
15.图1是本发明实施例提供的一种图片无损压缩存储系统的系统结构示意图；图2是图1中模式选择模块的数据处理流程示意图；图3是本发明实施例中lz77 算法的基本流程图；图4是本发明实施例提供的一种图片无损压缩存储系统的工作流程示意图；图5是本发明实施例中使用的随机森林模型的系统结构示意图；图6是本发明实施例中智能移动终端采集图像信息的示意图；图7是本发明实施例中智能移动终端中的可穿戴设备侧接收无损压缩后的图片的示意图。
具体实施方式
16.下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
17.实施例一：一种图片无损压缩存储方法，包括：获取待存储的图片；将待存储的图片所需的存储空间、存储介质剩余的存储空间输入训练好的ai识别模型，决定是否输出存储模式选项；当选择存储模式为直接存储时，将待存储的图片直接存储在存储介质中；当选择存储模式为压缩存储时，将待存储的图片以无损压缩方式存储在存储介质中。
18.本实施例中，ai识别模型基于对用户的使用习惯的学习，综合考虑用户拍摄频率、
图片大小，以及手机内存消耗情况，并最终决定是否打开模式选择选项。ai识别模型采用随机森林模型。
19.压缩存储采用lz77数据压缩算法。lz77数据压缩算法，包括：(a) 从当前压缩位置开始，考察未编码的数据，并试图在滑动窗口中找出最长的匹配字符串，如果找到，则进行步骤(2)，否则进行步骤(3)；(b) 输出三元符号组 ( off, len, c )，其中 off 为窗口中匹配字符串相对窗口边界的偏移，len 为可匹配的长度，c 为下一个字符；然后将窗口向后滑动 len 1 个字符，继续步骤 (a)；(c) 输出三元符号组 ( 0, 0, c )，其中 c 为下一个字符；然后将窗口向后滑动 len 1 个字符，继续步骤(a)。
20.本实施例通过在用户拍摄动作完成或下载动作完成，图片即将被保存的瞬间，对图片进行压缩，实现图片的无损压缩，无损压缩具有高度的保真效果和完全的可复原性，即在不影响像素的情况下，很好的节约了用户智能终端的内存，大大减少了设备的内存消耗，提高了用户的舒适度体验。
21.实施例二：基于实施例一所述的图片无损压缩存储方法，本实施例提供一种图片无损压缩存储系统，如图1~图5所示，包括：图片获取模块，用于获取待存储的图片；ai识别模块，用于将待存储的图片所需的存储空间、存储介质剩余的存储空间输入训练好的ai识别模型，决定是否输出存储模式选项；图片保存模块，用于当选择存储模式为直接存储时，将待存储的图片直接存储在存储介质中；图片压缩模块，用于当选择存储模式为压缩存储时，将待存储的图片以无损压缩方式进行压缩，并通过图片保持模块存储在存储介质中。
22.图片获取模块获取图片的方式主要有两种，一种是用户通过智能摄像头拍摄获取实物图片，另一种是用户采用下载模式获取到的图片。
23.ai识别模块主要用于学习用户的使用习惯，综合考虑用户拍摄频率，包括图片拍摄大小情况，以及手机内存消耗情况，并最终通过综合评估决定是否打开模式选择模块。
24.对于本发明的ai模型，根据其特性选择合适的模型，本发明选择的是随机森林模型。在随机森林算法工作时，无需人工制定输入特征向量各个属性的占比，这些占比的确定是由模型训练来完成的。也就是说，随机森林模型是在得出训练模型后，再评估各输入参数的重要性。随机森林模型如图5所示：模式选择模块：具体的，该模块包含用户需求选项，由ai识别模块得出的结论来选择是否压缩存储，具体工作流程如图2所示。
25.图片压缩模块：图像数据压缩可以简单分为两类，即“有损压缩”和“无损压缩”。其中，无损压缩仅仅是删除图像数据中的冗余信息，在可完全恢复原始数据而不引入任何失真的条件下使比特率最小的一种压缩方法。
26.特别的，本实施例所采用的的图片压缩算法为无损压缩算法，具体算法为lz77数据压缩算法，该算法利用数据的重复结构信息来进行数据压缩。
27.lz77 算法的基本流程如图3所示：(a) 从当前压缩位置开始，考察未编码的数据，并试图在滑动窗口中找出最长的匹配字符串，如果找到，则进行步骤(2)，否则进行步骤(3)；
(b) 输出三元符号组 ( off, len, c )，其中 off 为窗口中匹配字符串相对窗口边界的偏移，len 为可匹配的长度，c 为下一个字符；然后将窗口向后滑动 len 1 个字符，继续步骤 (a)；(c) 输出三元符号组 ( 0, 0, c )，其中 c 为下一个字符；然后将窗口向后滑动 len 1 个字符，继续步骤(a)。
28.图片保存模块：该模块负责将用户所需图片保存到智能终端设备相应的路径中。
29.图片显示模块：该模块负责显示图片，通过无损压缩算法压缩的图片，具有高度的保真效果，可以不失真的完全显示出来，大大节约了智能终端设备的内存。
30.本实施例通过以上各模块相互作用，从而实现图片的无损压缩，无损压缩具有高度的保真效果和完全的可复原性，即在不影响像素的情况下，很好的节约了用户智能终端的内存，大大减少了设备的内存消耗，在一定程度上提高了用户的舒适度体验。
31.本实施例的具体流程如图4所示。
32.实施例三：基于实施例二提供一种图片无损压缩存储系统，本实施例提供一种智能移动终端，所述智能移动终端配置有实施例二所述的图片无损压缩存储系统。
33.本实施例中的所述的智能移动终端包括收集、平板电脑和智能手表等可穿戴式设备，如图6~图7所示：（1） 用户使用智能终端设备摄像头拍摄了一张图片，特别的，智能终端设备一般指手机或者平板电脑；（2） 拍摄动作完成，智能终端设备的模式选择模块发出提示信息“是否需要进行压缩存储”；（3） 用户选择“ok”,即需要压缩存储，特别的，压缩存储模块可以在设备的“设置”模块设置为默认压缩模式；（4） 图片压缩完成后，自动保存在预设好的目录中，此时存储的图片比原始图片大大节约了内存空间；（5） 可穿戴设备与智能手机相连接，用户需要将手机侧的图片发送给可穿戴设备，由于可穿戴设备内存容量相比于手机侧会更小，所以对于图片大小的限制要求更为严格，此时用户可以选择保存好的经过无损压缩处理过的图片进行发送，在不改变图片像素的前提下，大大节约了可穿戴设备侧的内存消耗，具有很好的适应性；（6） 可穿戴设备侧提醒接收到图片，并提示用户做保存处理，图片将以无损压缩后的大小储存于可穿戴设备中。
34.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。