论文部分内容阅读
本文拟针对图像通信数据量大及交通图像自身的特点，将图像压缩与交通路况图像电传视讯相结合，对交通图像进行压缩研究。本文的主要工作是对媒体编码做了简要回顾，针对交通监控这一特殊应用对公路交通实时监控图像进行压缩算法和相关基础算法的研究，并对压缩数据的无线传输应用做了展望。主要内容有图像分类及其在交通实时路况图像中的应用研究；针对复杂场景的灰度图像分形编码、彩色图像分量相关性分形编码；针对简单场景的快速多项式拟合编码研究；GM(1，1)灰色模型拟合编码研究；以及针对适用于拟合思想应用的图像扫描抖动性度量方法研究；图像数据多项式拟合时的白适应参数选择技术研究和一种基于数字字符基的HUFFMAN编码方法探讨，最后还对Real System SDK编程和交通视频流媒体的无线传输方案进行了展望。研究表明，分形维数可以很好的作为小幅交通路况图像分类与分析的参数，采用分形维数的图像分类与人凭借主观感受对图像进行的分类相吻合，交通路况图像的维数区间，当盒子边长ε取最小值2和4时，为：2.4-3.0和2.8-3.0。针对复杂场景所提出的方法对于任何复杂交通路况图像都有良好的效果，尤其适用于中低信噪比的情形，该方法对于有的图像超过了JPEG标准。针对简单场景的基于拟合思想的编码研究对象素为256乘以256的复杂交通图像分别得到了在快速高效的前提下峰值信噪比大于20且压缩比小于20％和误差图像正负误差值之和绝大部分都在150以内的良好结果。适用于拟合编码的图像扫描抖动性度量方法不仅可以对现有图像扫描方法进行评价，还可以指导设计新的图像扫描方法。数字基的HUFFMAN编码一定程度上解决了传统HUFFMAN码表大的问题，对256×256复杂交通图像数据整体进行HUFFMAN编码时，码表可以控制在40bit以下，同时编码效率可达95％以上，压缩比可达60％以上。