技术领域
[0001] 本发明涉及图形图像传输技术领域,尤其涉及一种计算机图形图像用传输系统。
相关背景技术
[0002] 图形图像处理技术则是对图形图像进行数字化处理和分析,提取其中的有用信息,或者对图像进行修改、增强、压缩等操作,以满足特定的应用需求。传输系统是数据通信系统中的一部分,负责将通信系统中的源端和目的端连接起来,实现数据的传输和交换。在计算机图形图像的应用中,大量的图形图像数据需要在不同的设备或系统之间进行传输。计算机图形图像用传输系统应运而生。
[0003] 经检索,中国专利公布号为CN116156068A的发明专利,公开了图像传输方法、装置、计算机设备和存储介质,属于计算机应用技术领域。所述方法包括:获取客户端发送的图像传输请求;所述图像传输请求携带有图像标识信息和与指定子区域相关的标识信息;根据所述图像标识信息确定目标图像,所述目标图像包括多个子区域;根据所述与指定子区域相关的标识信息从所述多个子区域中确定指定子区域;响应于所述图像传输请求,采用全量传输方式向所述客户端发送所述指定子区域对应的图像信息,以及采用分量传输方式向所述客户端发送所述目标图像中所述指定子区域以外的其他子区域对应的图像信息。
[0004] 与现有技术相比,该中国专利公布号为CN116156068A的发明专利,在进行图像传输时,采用全量传输方式向客户端发送指定子区域对应的图像信息,以及采用分量传输方式向客户端发送目标图像中指定子区域以外的其他子区域对应的图像信息。由于一部分子区域采用分量传输的方式向客户端发送对应的图像信息,相对于现有技术所有子区域都采用全量传输方式来说,本申请实施例进行图像传输时,传输的数据量减少了,因此,传输时长缩短了。相应地,客户端显示目标图像时等待时长也缩短了。
[0005] 然而上述装置在使用过程中,尽管通过分量传输方式节省了部分带宽,但在网络带宽有限的情况下,即使采用分量传输,也可能导致传输速度缓慢,影响用户体验,特别是在高清或超高清图像传输时,即使只传输部分图像信息,数据量仍然可能很大,对带宽要求较高,在网络带宽有限或网络不稳定的情况下,传输延迟和卡顿是常见的问题,这会导致用户等待时间过长或无法正常查看图像信息,因此,提出一种计算机图形图像用传输系统。
具体实施方式
[0054] 下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0055] 请参阅图1所示,本发明为一种计算机图形图像用传输系统,包括:
[0056] 图像压缩模块:负责将原始图像数据通过压缩算法进行压缩,以减小数据大小,便于存储和传输;
[0057] 图像传输模块:负责将压缩后的图像数据通过网络传输到目标设备或系统;
[0058] 云端处理模块:负责在云端进行复杂的图像处理任务;
[0059] 边缘计算模块:负责在网络边缘(如智能设备、终端等)进行实时或低延迟的图像处理任务;
[0060] 计算协同模块:负责通过分析任务类型和优先级,动态地将任务分配给云端处理模块或边缘计算模块;
[0061] 用户交互模块:负责提供交互界面;
[0062] 安全与隐私保护模块:负责确保图像数据在传输和存储过程中的安全性和隐私性;
[0063] 图像压缩模块将压缩后的图像数据传递给图像传输模块,图像传输模块将图像数据发送到计算协同模块,计算协同模块根据任务类型和优先级将任务分配给云端处理模块或边缘计算模块,云端处理模块或边缘计算模块将执行结果(如处理结果、执行状态等)返回给计算协同模块,云端处理模块或边缘计算模块将处理结果(如图像分析结果、增强后的图像等)返回给用户交互模块,用户通过用户交互模块输入图像数据或设置处理参数,输入图像数据或设置处理参数被传递给图像压缩模块或图像传输模块进行处理。
[0064] 本发明提出的一种计算机图形图像用传输系统的工作原理是,用用户通过用户交互模块启动系统,并可选择或输入图像数据,图像压缩模块从用户交互模块接收原始图像数据,根据用户设定的压缩比率或其他压缩参数,使用合适的压缩算法对图像进行压缩,将压缩后的图像数据传递给图像传输模块,在传输前,图像传输模块根据安全与隐私保护模块的指令,对图像数据进行加密处理,将加密(或未加密)的压缩图像数据通过网络发送到计算协同模块;
[0065] 计算协同模块分析接收到的任务类型,如图像识别、增强、分析等,以及其的优先级,根据任务特性和当前云端处理模块与边缘计算模块的负载情况,动态决定任务执行地点,将任务分配给云端处理模块或边缘计算模块;
[0066] 云端处理模块或边缘计算模块接收计算协同模块分配的任务,根据任务要求,执行复杂的图像处理任务,如图像识别、增强、分析等,将处理结果返回给计算协同模块;
[0067] 计算协同模块从云端处理模块或边缘计算模块接收处理结果,将处理结果转发给用户交互模块,用户交互模块将处理结果展示给用户并收集用户对处理结果的反馈,包括重新处理请求或调整参数的建议;
[0068] 安全与隐私保护模块监控图像数据的传输和存储过程,确保符合安全标准,提供数据加密服务,保护数据在传输和存储中的安全性,实施严格的访问控制策略,确保只有授权用户能访问图像数据。
[0069] 在一个实施例中,对于上述图像压缩模块来说,图像压缩模块包括输入单元、预处理单元、压缩算法选择单元、压缩处理单元、实时预览单元以及输出单元,输入单元负责接收用户上传的图像数据,输入单元将图像数据传递给预处理单元进行必要的格式转换和准备,预处理单元负责对输入的图像数据进行格式转换、大小调整等预处理操作,预处理单元将预处理后的图像数据传递给压缩算法选择单元,压缩算法选择单元负责根据用户选择或系统推荐,选择合适的压缩算法,压缩算法选择单元将选定的压缩算法和预处理后的图像数据传递给压缩处理单元,压缩处理单元负责执行选定的压缩算法,对图像数据进行压缩处理,在压缩过程中,压缩处理单元根据自适应压缩参数调整机制,动态调整压缩参数,压缩处理单元将压缩后的图像数据以及压缩参数信息传递给实时预览单元和输出单元,实时预览单元负责接收压缩处理单元传来的压缩后图像数据和压缩参数信息,生成实时压缩预览,展示给用户查看,用户可以通过界面调整压缩参数,实时预览调整后的效果,输出单元负责接收压缩处理单元传来的最终压缩图像数据,将压缩后的图像数据保存到本地存储设备或发送给图像传输模块。
[0070] 在一个实施例中,对于上述压缩算法选择单元来说,压缩算法选择单元包括DCT和DWT,DCT在JPEG压缩中应用,DWT多尺度分析能力在某些场景下表现更优,压缩处理单元根据自适应压缩参数调整的具体流程为:
[0071] 图像分割:将图像分割成多个区域或块,以便对每个区域进行独立处理,这些区域可以根据纹理、颜色等特征进行划分;
[0072] 特征提取:对每个区域提取关键特征,如纹理复杂度、颜色分布、边缘信息等,关键特征用于后续的自适应参数调整;
[0073] 自适应参数调整:在DCT或DWT变换后,根据区域的特征调整量化步长,例如,对于纹理复杂的区域,可以使用较小的量化步长以保留更多细节;而对于平滑区域,则可以使用较大的量化步长以减少数据量,在DWT变换中,通过设置不同的阈值来去除不重要的高频信息,阈值根据区域的特征进行动态调整;
[0074] 编码算法:选择编码算法对量化后的系数进行编码,如Huffman编码、算术编码等,编码算法能够进一步减少数据冗余,提高压缩比;
[0075] 质量控制:在编码过程中,监控压缩后的图像质量,确保在达到预定压缩比的同时,图像质量仍保持在可接受范围内;
[0076] 解码:对压缩后的数据进行解码,恢复出原始图像或近似图像;
[0077] 质量验证:通过比较原始图像和解码后的图像,评估压缩算法和自适应参数调整的效果,使用各种图像质量评估指标,如峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等;
[0078] 性能优化:根据解码后的图像质量和压缩比,对自适应参数调整策略进行优化,包括调整分割策略、特征提取方法、量化步长调整规则等;
[0079] 迭代处理:通过多次迭代处理,不断优化自适应压缩参数调整策略,以达到最佳的压缩效果与图像质量平衡;
[0080] DCT为例:
[0081] 图像分割:将图像分割成多个8x8的像素块;
[0082] DCT变换:对每个像素块进行二维DCT变换;
[0083] 自适应量化:计算每个像素块的平均亮度或颜色值,根据平均值或其他特征,选择适当的量化表(如JPEG中的量化表),对DCT系数进行量化,量化步长可根据像素块的特征进行动态调整;
[0084] 编码:对量化后的系数进行Zigzag扫描、游程编码和Huffman编码等步骤,生成压缩后的数据流;
[0085] 解码与验证:对压缩后的数据进行解码,并使用图像质量评估指标验证压缩效果。
[0086] 在一个实施例中,对于上述图像传输模块来说,图像传输模块包括数据数据封装单元、加密单元、传输控制单元、智能分量识别单元、渐进式传输控制单元以及动态传输调整单元,数据封装单元负责将压缩后的图像数据按照网络传输协议的要求进行封装,数据封装单元将封装好的数据包传递给加密单元进行加密处理,加密单元负责接收数据封装单元传递来的数据包,进行加密处理,加密单元将加密后的数据包传递给传输控制单元进行发送,传输控制单元负责将加密后的数据包通过网络发送到目标设备或系统,智能分量识别单元负责在传输前或传输过程中识别图像中的重要区域或特征点,智能分量识别单元将识别结果传递给传输控制单元,以便优先传输这些关键信息,渐进式传输控制单元负责实现渐进式传输策略,渐进式传输控制单元将图像数据分为多个层次(如轮廓、大致信息、细节信息等),并按顺序传输,渐进式传输控制单元将分层信息传递给传输控制单元进行实际传输,动态传输调整单元负责监测网络带宽和用户设备的处理能力,动态传输调整单元根据监测结果动态调整传输速度和图像质量参数,动态传输调整单元将调整后的参数传递给传输控制单元,以实现动态传输调整。
[0087] 在一个实施例中,对于上述图像传输模块来说,图像传输模块根据网络带宽的实时情况动态调整传输策略,如在网络带宽较低时减少传输的图像质量或数量,以保证传输的流畅性,包括以下步骤:
[0088] 实时监测网络带宽:使用网络监测工具或算法实时监测网络带宽的实时情况,可以使用如SNMP(简单网络管理协议)来查询网络设备的带宽使用情况,或使用专门的网络监测软件,获取当前网络带宽的实时值,记为BW_current;
[0089] 设定传输策略参数:根据应用需求和网络条件,预设不同网络带宽下的传输策略参数,如图像质量、分辨率、帧率等,设定多个带宽阈值BW_thresho l d_i(i=1,2,...,n),每个阈值对应一套传输策略参数,每套策略参数包括图像质量Q_i、分辨率R_i、帧率F_i;
[0090] 判断并调整传输策略:将实时监测到的网络带宽BW_current与预设的带宽阈值进行比较,根据比较结果调整传输策略参数;
[0091] 如果BW_current
[0092] 如果BW_thresho l d_1<=BW_current=BW_thresho l d_n,则采用最高质量的传输策略(Q_n,R_n,F_n);
[0093] 实施调整后的传输策略:根据调整后的传输策略参数,对即将传输的数据进行处理(如压缩、降质等),并执行传输操作,处理方式包括图像压缩、帧率调整以及传输执行;
[0094] 图像压缩:根据目标分辨率和图像质量进行压缩,帧率调整:通过抽帧或插帧技术调整视频帧率,传输执行:使用适当的网络协议(如TCP/IP)将处理后的数据传输到目标端;
[0095] 反馈与优化:收集传输过程中的性能指标(如丢包率、延迟等),并根据性能指标反馈对传输策略进行持续优化,优化方向包括:根据传输效果调整带宽阈值和对应的传输策略参数;引入更先进的压缩算法或传输协议以提高传输效率;利用机器学习技术预测网络带宽变化趋势,提前调整传输策略。
[0096] 在一个实施例中,对于上述云端处理模块来说,云端处理模块包括云存储服务、云端处理服务、算法库以及管理控制台,云存储服务负责存储和管理用户上传的图像数据,云存储服务接收计算协同模块指定云端处理的数据及其参数,包括任务(如图像识别、特征提取)、优先级等参数,并将数据及其参数提供给云端处理服务,云端处理服务负责执行图像预处理、分析与识别、增强,云端处理服务与算法库交互,调用具体的算法进行图像分析,管理控制台负责监控云端处理服务以及云存储服务的运行状态,管理任务队列,配置算法参数。
[0097] 在一个实施例中,对于上述边缘计算模块来说,边缘计算模块包括边缘节点、智能终端以及网络基础设施,边缘节点负责执行实时图像处理任务、缓存热门数据、进行智能决策,边缘节点将处理结果(如识别结果、分析报告等)传递给智能终端,智能终端负责将图像数据发送给边缘节点进行处理,并接收处理结果,网络基础设施负责记录电子元器件的信息,实现库存的实时管理和追踪,优化建议单元连接边缘节点以及智能终端的通信网络,确保数据在各单元之间的高效传输,边缘节点通过网络基础设施与其他边缘节点、智能终端进行通信。
[0098] 在一个实施例中,对于上述计算协同模块来说,计算协同模块包括任务请求单元以及计算协同模块,任务请求单元负责产生任务请求的应用或设备,如智能摄像头、传感器、用户应用等,任务请求单元将任务请求发送给计算协同模块,计算协同模块为任务分配的核心单元,包含智能任务分配算法和资源监控机制,计算协同模块接收任务请求,进行任务分析和资源评估,并做出任务分配决策,计算协同模块根据任务分配决策,将任务分配给云端处理模块或边缘计算模块。
[0099] 在一个实施例中,对于上述安全与隐私保护模块来说,安全与隐私保护模块包括数据加密单元、访问控制单元以及数据备份与恢复单元,数据加密单元负责加密算法的实现和加密密钥的管理,在数据传输前数据加密单元对数据进行加密处理,并在接收端进行解密,访问控制单元负责实现身份认证和权限管理功能,验证用户的身份和权限,控制对图像数据的访问,数据备份与恢复单元负责数据的定期备份和恢复操作,管理备份数据的存储位置和恢复策略。
[0100] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。