基于稀疏分解的交通图像压缩.pdf

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1、第27卷第6期2010年6月公路交通科技JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentVd．27No．6Jim．2010文章编号：1(102-0268(2010)06-0112-05基于稀疏分解的交通图像压缩王庆，张葛祥，荣海娜，张雪白(西南交通大学电气工程学院，I匹1)JI成都610031)摘要：随着道路实时监控系统的广泛应用，需要处理的数据量激增，为了解决传统图像压缩方法随压缩比增大解码图像质量急剧下降的问题，提出一种新的基于稀疏分解的交通图像压缩算法。该算法将稀疏分解引入到交通图像压缩中，先根据交通图像特点，引

2、入背景差法对交通图像进行预处理，然后采用稀疏分解算法对图像进行分解，最后通过分析交通图像稀疏分解后的数据分布规律，并根据低比特率图像压缩要求，提出改进的排序差分编码方案进行编码，以期在低比特率下，获得较好的解码图像质量。仿真试验结果表明，与现有的排序差分编码算法相比，该算法能够更有效地实现交通图像的压缩，相同压缩比下，解码图像有更高的峰值信噪比和主观图像质量。关键词：交通工程；交通图像压缩；改进编码方案；稀疏分解；背景差法中图分类号：TN919．81文献标识码：ATrafficImageCompressionBasedonSparseDecompositionWANGQing，Z

3、HANGGexiang，RONGHaina，ZHANGXuebai(SchoolofElectricalE呼∞eIiIlg，SouthwestJiaotongUniversity，CheIlgduSichuan610031。China)Abstract：Alongwiththeextensiveapplicationofthereal—timemonitoringsystem，theamountofdatawhichrequiresprocessingincreasessharply．Ino出tosolvetheproblemthatthequalityofthedecoding

4、picturefallssuddenlywithariseofthecompressionratiowhenusingthetraditionalmethodsof嘶compression，akindofnewtra侬cimngecompressionatgerithmbasedonsplar眈decompositionWilt8pror．)sed，inwhichspal'sedecompositionwasintroducedintot／a伍cimagecompression．Firstofall，accordingtothecharacteristicsofthetramci

5、mage，backgroundsubtractionwagintroducedinpre—processingtl'a伍ciTIlages．ThenthesparsedecompositionalgorithmwasadoptediniIIl呼processing．Afterwards，thedistributionofspar$edecomposeddataofLraf矗cimageswasanalysed．Atlast，allimprovementoftheorderdifferentialcodingschemeswasproposedtogetbetterdecodedi

6、magequalityatlowbitrate．Theexperimentalresultshowsthatthealgorithmcanachieveamoreefficienttra伍cimagecompressioncomparedwiththeexistingorderdifferentialcedmsalSorithm．Thedecodedimage’sPeaksignal—noiseratioandsubjectivequalityalebetteratthe＆m圮compressionratio．Keywords：trafficengineering；枷cinls暇

7、ecompression；improvedencodingscheme；sparsedecomposition；backgroundsubtraction0前言随着交通需求急剧增长，交通运输所带来的交通拥堵、交通事故等负面效应也日益突出，逐渐成为制约经济和社会发展的全球性问题。道路实时视频监控系统的广泛应用，一定程度上缓解了该问题，但却使需要处理的数据激增，对图像压缩提出了更高的要求[1—2

8、。现有的图像压缩标准是基于图像的正交变换，在较低压缩比时取得了良好压缩效果，重建图像质量