摘要: |
随着社会经济的迅速发展和人民生活水平的不断提高,我国城乡所拥有的汽车数量在急剧上升。这就使得相关部门的车辆监控和交通管理工作日益繁重。因此,实现车辆的自动监控和交通的智能化管理就显得非常必要了。但是车辆图像数据量大,如果不做压缩处理就进行存储和传送,会加大网络资源和存储体资源的耗费。
本文开发了一种实际的车辆图像压缩系统,最终能将其应用于实际的车辆自动监督和控制系统中。
本文首先综述了图像压缩理论和压缩标准的发展历程,并对几种通用压缩技术的优缺点进行了分析与比较,同时还介绍了图像去噪的理论知识。然后对静态图像压缩过程中所涉及到各种理论、方法进行了深入的分析研究,最后提出了改进的混合去噪的方法,并利用小波提升算法对图像进行了小波变换,然后利用改进的SPIHT算法实现了对图像的压缩与量化编码。本文所作主要工作具体如下:
(1)按照小波去噪的原理,改进并提出了混合去噪的方法,可用于去除原始图像中两种以上的噪声。
(2)利用小波提升算法对图像进行小波变换。
(3)仔细分析了SPIHT算法,结合车辆图像在量化过程中存在的问题,对SPIHT算法进行了改进,实现了对图像的压缩。
本文提出了混合去噪的方法、小波提升算法及改进的SPIHT算法。但针对车辆牌照图像不同内容的精度要求不同,如果能利用SPIHT算法涉及到的感兴趣区域对车牌部分进行了增强。应该能达到更好的效果。
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