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本发明属于视频处理技术领域，具体涉及一种利用时空显著检测自适应选择不同运动估计策略的视频帧率提升方法，本发明具体步骤如下：a.对输入视频序列作基于亮度对比的时空显著检测，获得各视频帧的显著图；b.利用显著图量化各视频帧的显著值，生成视频序列的显著曲线；c.构造不同复原精度的三个候选运动估计策略，分别是帧复制、单假设运动估计与多假设运动估计；d.计算各内插帧的显著值，通过设定阈值，实施适当的运动估计策略，获得各内插帧的运动矢量场；e.利用各内插帧的运动矢量场，采用重叠块运动补偿的方法进行插值，本发明的有益效果为，根据视频序列的显著曲线，选择复原精度与各视频帧显著水平相适应的运动估计策略，优化了计算资源配置，使内插质量与人眼视觉特性相匹配，提高了人眼观看视频的满意度。

本发明涉及数据压缩存储领域，具体涉及用于智慧工厂MES系统的设备运行数据压缩存储方法，包括：获得运行监控图像上所有边缘像素点；按照优先度从大到小的顺序，依次将边缘像素点作为起始像素点，获得所有边缘像素点的所有方向链码，对所有方向链码进行编码存储；不考虑运行监控图像中的边缘像素点，通过四叉树表示法对运行监控图像进行多次迭代分解，直至所有的图像块均满足同质性准则；对获得的运行监控图像的所有图像块进行存储。本发明分别对运行监控图像的边缘像素点和图像块进行存储，在保证不丢失运行监控图像的重要边缘信息的同时，去除边缘像素点对运行监控图像的图像块的尺寸的影响，进而保证运行监控图像的压缩效率。

本公开涉及一种图像的压缩、解压缩方法及装置、电子设备和存储介质。所述图像的压缩方法包括：获取待压缩图像，其中，所述待压缩图像的像素点包括锚点和非锚点；对所述锚点的像素值进行压缩处理，得到所述锚点对应的压缩信息；根据所述待压缩图像中所述锚点的数据，对所述非锚点的像素值进行压缩处理，得到所述非锚点对应的压缩信息；根据所述锚点对应的压缩信息和所述非锚点对应的压缩信息，得到所述待压缩图像对应的压缩数据。

本发明涉及一种基于随机森林的VVC帧内编码快速CU划分决策方法，属于视频编码领域，包括以下步骤：S1：根据纹理信息与上下文信息将CU分为三类，并为各类CU选取一系列具有代表性的特征；S2：选取一系列具有不同分辨率与内容的视频序列进行编码，提取编码过程中各类CU的五类特征构建数据集；S3：为不同种类的CU分别构建随机森林分类器，通过数据集对随机森林分类器进行训练；S4：将训练好的随机森林分类器嵌入VVC原始编码流程中，预测各类CU的划分模式，替换原始递归的CU划分过程。本发明将随机森林分类器引入到VVC帧内编码中，在保证RD性能的同时有效地减小了编码复杂度。