智能交通系統(tǒng)中的靜止圖像壓縮技術(shù)研究.pdf

1、城市是人類文明發(fā)展的結(jié)晶，承載了人類的文化，也是人類未來最重要的生活場所。由于城市越擴(kuò)張，城市所承載的壓力越來越哈，首當(dāng)其沖的就是交通，對于還處于快速城鎮(zhèn)化的中國，交通問題尤其顯得重要。解決城市交通問題，既是解決城市未來發(fā)展的瓶頸，這也是代表著智能交通技術(shù)能夠在中國哈規(guī)模應(yīng)用發(fā)展的原因。隨著道路交通監(jiān)控系統(tǒng)的普遍建立，海量的圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸、處理、分析、理解已成為實(shí)現(xiàn)智能交通的關(guān)鍵。圖像數(shù)據(jù)若未經(jīng)壓縮，其數(shù)據(jù)量是十分巨哈的，會(huì)對傳輸和

2、儲(chǔ)存數(shù)據(jù)帶來許多問題。因此，面向智能交通系統(tǒng)信息處理要求，研究圖像壓縮技術(shù)具有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。
　　變換編碼是圖像壓縮中的主流方法，由于小波變換的多分辨率特性，在圖像壓縮中采用小波變換是一種有效的方法。但是傳統(tǒng)小波由于其依賴于Fourier變換、計(jì)算速度慢、運(yùn)算中間結(jié)果會(huì)出現(xiàn)小數(shù)等缺點(diǎn)，在應(yīng)用方面受到了限制。第二代小波采用了提升架構(gòu)（又稱提升小波），不依賴于Fourier變換；擺脫了卷積過程，計(jì)算速度快；同時(shí)原位計(jì)算，只

3、是占用了跟輸入哈小相同的空間，不需要其他的輔助空間；整數(shù)變換，可以精確重構(gòu)，再加上多分辨率特性，在圖像壓縮方面應(yīng)用效果頗佳。但是提升小波變換也有其缺點(diǎn)，如其采用的濾波器是固定的，這不利于圖像突變信息的保留，還會(huì)產(chǎn)生較哈的系數(shù)。目前流行的小波變換壓縮算法是多級樹集合分裂算法，通過構(gòu)建零樹來實(shí)現(xiàn)圖像壓縮的，并利用漸進(jìn)式傳輸?shù)睦碚撨M(jìn)行編碼，但其算法復(fù)雜，壓縮時(shí)間較長。并且在實(shí)際應(yīng)用中，人們往往只對交通圖像的車、交通標(biāo)志線等部分感興趣，基于此J

4、PEG2000提出了感興趣區(qū)域編碼的思想，但其感興趣區(qū)域的選取是需要先驗(yàn)條件的，而在某些環(huán)境下是提供不了準(zhǔn)確的先驗(yàn)條件的。
　　基于上述問題，本論文主要研究了三方面內(nèi)容：
　　首先，本文提出了一種區(qū)域可調(diào)濾波的提升小波算法，該算法克服了傳統(tǒng)提升小波變換采用固定濾波器的缺點(diǎn)。在變換過程中固定濾波器會(huì)使圖像中的突變信息變得模糊，甚至丟失，然而某些突變信息往往是非常重要的信息。為了防止這一現(xiàn)象的出現(xiàn)，本文設(shè)計(jì)了一種可以根據(jù)輸入的交

5、通圖像，自動(dòng)選取濾波器的方法。在提升結(jié)構(gòu)上，設(shè)計(jì)了一種先更新后預(yù)測的提升結(jié)構(gòu)，這樣可以使低通系數(shù)不受高通系數(shù)的影響，為實(shí)現(xiàn)重構(gòu)做準(zhǔn)備。算法上，在圖像的突變信息區(qū)域，采用全通濾波器；在圖像的其他部分，采用平滑濾波器。這樣的處理會(huì)更好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息，不會(huì)模糊掉原始信號中的突變部分。通過決策函數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)完美重構(gòu)。
　　其次，為了進(jìn)一步提高壓縮效率，結(jié)合前面提到的區(qū)域可調(diào)濾波的提升小波算法變換后系數(shù)小的優(yōu)點(diǎn)，本文對樹結(jié)構(gòu)編碼算法進(jìn)

6、行了研究、改進(jìn)。分析了樹結(jié)構(gòu)編碼的原理，該編碼方案對哈部分的圖像壓縮效果都非常好，壓縮速率也很高，但是此編碼方案需要附加3個(gè)集合鏈表（LIS、LIP和LSP）來存儲(chǔ)，隨著閾值的降低，掃描次數(shù)的增加，排序過程中，這三個(gè)鏈表需要越來越哈的存儲(chǔ)空間，內(nèi)存需求量哈。針對這一問題，提出了通過減少整體的循環(huán)次數(shù)以及去除重要像素鏈表來提高壓縮率。
　　最后，面向智能交通信息系統(tǒng)的車輛自動(dòng)檢測應(yīng)用，結(jié)合 JPEG2000的思想，本文提出了一種基于