視覺(jué)測(cè)量圖像壓縮技術(shù)研究.pdf

1、視覺(jué)測(cè)量技術(shù)以其非接觸性、測(cè)量精度高和處理速度快等特點(diǎn),在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用。隨著數(shù)字相機(jī)成像技術(shù)的迅速發(fā)展,高分辨率的測(cè)量相機(jī)在視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)中也逐漸普及,但其帶來(lái)的海量圖像數(shù)據(jù)卻給測(cè)量系統(tǒng)中的存儲(chǔ)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(shí)現(xiàn)、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單和高效的視覺(jué)測(cè)量圖像壓縮技術(shù)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
　　根據(jù)國(guó)內(nèi)外相關(guān)的圖像壓縮理論和視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)中圖像的成像特點(diǎn),本文對(duì)視覺(jué)測(cè)量圖像的壓縮技術(shù)進(jìn)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(jué)測(cè)量系統(tǒng)所采用的圖像存儲(chǔ)方式,并探討了視覺(jué)測(cè)量圖像的應(yīng)用特性。結(jié)合國(guó)內(nèi)外圖像編碼技術(shù)的研究現(xiàn)狀,給出了針對(duì)視覺(jué)測(cè)量圖像的壓縮要求及總體實(shí)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(jué)測(cè)量圖像編碼的總體方案,給出了測(cè)量圖像壓縮中應(yīng)注意的技術(shù)細(xì)節(jié)以及對(duì)測(cè)量圖像壓縮方案的評(píng)價(jià)指標(biāo)。
　　2.重點(diǎn)研究了測(cè)量圖像的特征區(qū)域提取方法。通過(guò)對(duì)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(yùn)算設(shè)計(jì)了通用的視覺(jué)測(cè)量圖像特征區(qū)域提取方法。針對(duì)膨脹運(yùn)算中存在的重復(fù)運(yùn)算,利用基于Freeman鏈碼膨脹運(yùn)算方法,提高了ROI區(qū)域的提取效率。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了測(cè)量圖像壓縮中的ROI提取方法的完整性。
　　3.重點(diǎn)研究了基于位平面提升的視覺(jué)測(cè)量圖像壓縮方案。該方案在改進(jìn)的SPIHT基礎(chǔ)算法上利用分區(qū)域編碼實(shí)現(xiàn)了對(duì)任意分辨率測(cè)量圖像的壓縮;設(shè)計(jì)的以小波子帶為單位的量化

4、方法減少了SPIHT算法在對(duì)ROI系數(shù)量化排序過(guò)程中不必要比特的輸出;提出的小波系數(shù)符號(hào)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(duì)符號(hào)層編碼的開支;通過(guò)僅對(duì)低頻子帶的背景區(qū)域中位置較高位平面進(jìn)行編碼,實(shí)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(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方案對(duì)各類視覺(jué)測(cè)量圖像壓縮的可行性與有效性。
　　4.重點(diǎn)研究了基于ROI掩模的視覺(jué)測(cè)量圖像壓縮方案。該方案深入分析了測(cè)量

5、圖像中ROI掩模的分布特點(diǎn),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(diǎn)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(jìn)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(cè)量圖像中特征區(qū)域的編碼性能。對(duì)于背景區(qū)域中的系數(shù),利用SPIHT算法對(duì)ROI掩模標(biāo)記的所有背景系數(shù)進(jìn)行精確編碼,滿足了測(cè)量圖像對(duì)背景區(qū)域的編碼要求。最后利用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方案對(duì)各類視覺(jué)測(cè)量