視覺(jué)測(cè)量圖像無(wú)損ROI編碼技術(shù)的研究.pdf

1、在大尺寸精密測(cè)量過(guò)程中，視覺(jué)測(cè)量圖像是測(cè)量系統(tǒng)能夠獲得的唯一已知量，直接決定著測(cè)量結(jié)果，但是海量的視覺(jué)測(cè)量圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸卻成為阻礙測(cè)量系統(tǒng)全面自動(dòng)化的難點(diǎn)問(wèn)題，同時(shí)視覺(jué)測(cè)量圖像所獨(dú)有的應(yīng)用特性也給圖像壓縮編碼技術(shù)提出了新的要求。本文關(guān)于視覺(jué)測(cè)量圖像無(wú)損ROI編碼技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的研究，其主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　1.在深入分析了目前較成熟的視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)和圖像ROI編碼理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合視覺(jué)測(cè)量圖像的應(yīng)用特性分析，提出了視覺(jué)測(cè)量圖

2、像無(wú)損ROI編碼方案和編碼過(guò)程中的注意事項(xiàng)及難點(diǎn)問(wèn)題，并制定了適合于視覺(jué)測(cè)量圖像壓縮編碼算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系。
　　2.通過(guò)對(duì)各類(lèi)圖像ROI提取方法分析和研究，總結(jié)了在視覺(jué)測(cè)量圖像ROI提取過(guò)程中應(yīng)注意的問(wèn)題，并建立了系統(tǒng)的視覺(jué)測(cè)量圖像ROI提取以及ROI特征點(diǎn)提取的方法。
　　3.重點(diǎn)研究了基于小波變換的視覺(jué)測(cè)量圖像無(wú)損ROI編碼方案，提出的劃分區(qū)域編碼的思想使得編碼方案適用于任意尺寸的視覺(jué)測(cè)量圖像，增加了算法的普適性；改進(jìn)

3、的無(wú)鏈表MNLS算法不僅有效的節(jié)省了原SPIHT編碼算法3個(gè)鏈表的內(nèi)存空間，而且更好地利用了兄弟節(jié)點(diǎn)的相關(guān)性，提高了編碼效率；ROI系數(shù)符號(hào)的編碼和“0”串碼流的處理方式在ROI區(qū)域無(wú)損編碼過(guò)程中大量的減少了碼流的開(kāi)支；只編碼背景區(qū)域幾個(gè)有效位平面的背景區(qū)域有損編碼方法在保證背景信息基本可觀(guān)的同時(shí)，提高了整體的壓縮比。
　　4.重點(diǎn)研究了基于小波包變換的視覺(jué)測(cè)量圖像編碼方法，全面分析和總結(jié)了視覺(jué)測(cè)量圖像小波包系數(shù)的特性，提出了適合

4、于視覺(jué)測(cè)量圖像的最優(yōu)小波包基選擇準(zhǔn)則；針對(duì)視覺(jué)測(cè)量圖像小波包系數(shù)編碼過(guò)程中的父子節(jié)點(diǎn)間沖突的問(wèn)題，提出了基于小波包變換的交換位置編碼方法，其編碼效果與基于小波變換的效果相近，但編碼時(shí)間較長(zhǎng)，因此為了進(jìn)一步提高編碼效率，本文提出了基于小波包變換的Multi-SPIHT編碼方法，該方法將多個(gè)空間方向樹(shù)并行處理，在保證編碼質(zhì)量和壓縮比的同時(shí)節(jié)省了近2/3的編碼時(shí)間。
　　5.在大型三維控制場(chǎng)中對(duì)本文提出的基于小波包變換視覺(jué)測(cè)量圖像無(wú)損R