視覺測量圖像壓縮技術(shù)研究.pdf

1、視覺測量技術(shù)以其非接觸性、測量精度高和處理速度快等特點,在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用。隨著數(shù)字相機成像技術(shù)的迅速發(fā)展,高分辨率的測量相機在視覺測量系統(tǒng)中也逐漸普及,但其帶來的海量圖像數(shù)據(jù)卻給測量系統(tǒng)中的存儲設(shè)備和有限傳輸帶寬提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),因此研究一種在易于硬件實現(xiàn)、結(jié)構(gòu)簡單和高效的視覺測量圖像壓縮技術(shù)具有重要的應(yīng)用價值。
　　根據(jù)國內(nèi)外相關(guān)的圖像壓縮理論和視覺測量系統(tǒng)中圖像的成像特點,本文對視覺測量圖像的壓縮技術(shù)進行了深入的研

2、究,主要完成的工作概括如下:
　　1.總結(jié)了目前成熟的視覺測量系統(tǒng)所采用的圖像存儲方式,并探討了視覺測量圖像的應(yīng)用特性。結(jié)合國內(nèi)外圖像編碼技術(shù)的研究現(xiàn)狀,給出了針對視覺測量圖像的壓縮要求及總體實現(xiàn)方案。在深入分析了ROI編碼算法的研究現(xiàn)狀和技術(shù)狀態(tài)的基礎(chǔ)上,結(jié)合視覺測量圖像編碼的總體方案,給出了測量圖像壓縮中應(yīng)注意的技術(shù)細節(jié)以及對測量圖像壓縮方案的評價指標(biāo)。
　　2.重點研究了測量圖像的特征區(qū)域提取方法。通過對光斑圖像、類橢

3、圓目標(biāo)圖像和結(jié)構(gòu)光圖像特征區(qū)域提取方法的研究,利用閾值分割和膨脹運算設(shè)計了通用的視覺測量圖像特征區(qū)域提取方法。針對膨脹運算中存在的重復(fù)運算,利用基于Freeman鏈碼膨脹運算方法,提高了ROI區(qū)域的提取效率。最后通過實驗驗證了測量圖像壓縮中的ROI提取方法的完整性。
　　3.重點研究了基于位平面提升的視覺測量圖像壓縮方案。該方案在改進的SPIHT基礎(chǔ)算法上利用分區(qū)域編碼實現(xiàn)了對任意分辨率測量圖像的壓縮;設(shè)計的以小波子帶為單位的量化

4、方法減少了SPIHT算法在對ROI系數(shù)量化排序過程中不必要比特的輸出;提出的小波系數(shù)符號層和幅度層的分離編碼,以及 SPIHT和Huffman的混合編碼方法節(jié)約了碼流對符號層編碼的開支;通過僅對低頻子帶的背景區(qū)域中位置較高位平面進行編碼,實現(xiàn)了以較少的碼流保留住背景區(qū)域大部分圖像信息的目的;最后通過實驗驗證了該方案對各類視覺測量圖像壓縮的可行性與有效性。
　　4.重點研究了基于ROI掩模的視覺測量圖像壓縮方案。該方案深入分析了測量

5、圖像中ROI掩模的分布特點,提出了兩種編碼效率較高的ROI掩模編碼算法。根據(jù)分區(qū)域編碼的思想,重點分析了在適合用小波編碼的區(qū)域上基于掩模的ROI編碼中存在的不足,利用改進的空間方向樹結(jié)構(gòu)、小波系數(shù)幅度層的分離編碼以及PROI掩模的引入,較大程度的提高了測量圖像中特征區(qū)域的編碼性能。對于背景區(qū)域中的系數(shù),利用SPIHT算法對ROI掩模標(biāo)記的所有背景系數(shù)進行精確編碼,滿足了測量圖像對背景區(qū)域的編碼要求。最后利用實驗驗證了該方案對各類視覺測量