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基于稀疏表示的机车底部图像压缩研究
| 论文题名： | 基于稀疏表示的机车底部图像压缩研究 |
| 关键词： | 图像压缩;稀疏表示;机车底部;安全检测 |
| 摘要： | 当前铁路行业高速发展，铁路安全关系国计民生，而走行部的安全检测是保障铁路安全的重要的环节。目前机车走行部的异常检测主要是基于机器视觉的检测，由于图片自身所需的存储容量和传输带宽的影响，检测效率已经逐渐赶不上高速发展的铁路行业，本文使用了基于稀疏表示的压缩方法，并对机车底部的图像进行压缩，相对于当前的JPEG图像压缩，提高了压缩效率，对提高机车异常检测有重要意义。 本文以稀疏表示算法为基础，对稀疏表示的基本原理有了详细的介绍，特别是稀疏分解和字典训练的算法过程，并且介绍了量化的基本原理。实验部分将待压缩的机车底部图像作为输入图像，使用了完整的压缩流程进行测试，过程中用到了均匀量化方法，发现没有对图像实现数据压缩的效果，因此对稀疏表示系数进行数值分布和能量分布分析，对传统量化方法做出了改进。 改进方法主要是对量化的改进，使用的匀化处理的方法，根据能量的均分原则实现非均匀量化，对输入图像进行压缩测试，出现了小白块的现象，通过分析提出稀疏表示的量化方法，即将量化放到稀疏表示的过程中，并限定了稀疏系数的阈值，最终即实现了能量的均匀分布又克服了小白块的现象。 实验结果表明，使用本文改进的方法对输入图像进行压缩，与最初的JPEG压缩图像相比，压缩比提高了至少两倍，图像恢复质量也达到了JPEG的的图像质量，本文使用的改进的基于稀疏表示的图像压缩方法，对于机车安全检测具有重要意义。 |
| 作者： | 刘玉秀 |
| 专业： | 物理学 |
| 导师： | 王泽勇 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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