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文檔簡介
1、隨著多媒體網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步,視頻圖像處理技術(shù)得到了迅速發(fā)展。在無線多媒體網(wǎng)絡(luò)中,從多個不同類型傳感器獲得的視頻圖像具有容量大、信息內(nèi)容豐富和高分辨率等特點(diǎn),對存儲和傳輸提出了更高的要求。因此,不僅需要將多個傳感器獲得的不同分辨率的圖像進(jìn)行融合,也需要簡單、快速、有效的圖像壓縮方法。針對上述問題,本文開展了以下工作:
1)在多傳感器對同一個目標(biāo)場景獲得多個分辨率呈非整數(shù)倍圖像的情況下,利用小波的多尺度分解變換實(shí)現(xiàn)圖像間
2、分辨率的關(guān)系從非整數(shù)倍到整數(shù)倍分辨率思想,并采用分步式Kalman濾波融合技術(shù)來解決多傳感器非整數(shù)倍采樣的圖像融合問題。
2)以差值圖像分形技術(shù)為基礎(chǔ),引入搜索技術(shù)確定差值圖像塊中最大像素變化陣列,并將游程編碼和范式哈夫曼編碼結(jié)合來實(shí)現(xiàn)圖像的無損壓縮,從而提出一種新的基于分形思想的圖像壓縮方法。理論分析與仿真表明,該方法能夠充分利用視頻圖像時間上的冗余性,有效提高壓縮率,減少數(shù)據(jù)傳輸量,同時保持了無損特性,且簡單易于實(shí)現(xiàn)。
3、
3)針對圖像監(jiān)控系統(tǒng)的特點(diǎn),提出了一種混合壓縮算法。該算法基于監(jiān)控圖像內(nèi)容分布情況,引入當(dāng)前圖像塊的亮度變化率和相鄰圖像塊之間的相對運(yùn)動程度兩個低計(jì)算復(fù)雜度參數(shù)來判別被傳輸圖像區(qū)域的重要性。該算法不僅能實(shí)現(xiàn)對含有重要內(nèi)容的塊采用簡單有效的無損編碼,而且保證了圖像的高壓縮率。這特別適用于低碼率下的圖像編碼傳輸。
4)針對現(xiàn)代建筑安防監(jiān)控系統(tǒng)和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),結(jié)合之前建立的圖像處理和壓縮方法,開展新型無線
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