基于稀疏分解的交通图像压缩

被引:6
作者
王庆
张葛祥
荣海娜
张雪白
机构
[1] 西南交通大学电气工程学院
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;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
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。
引用
收藏
页码:112 / 116
页数:5
相关论文
共 6 条
  • [1] 基于构建定律的智能交通网络
    李红启
    鲁光泉
    [J]. 公路交通科技, 2009, 26(S1) (S1) : 107 - 110
  • [2] 基于小波和匹配跟踪的分层图像编码算法
    刘利雄
    廖斌
    贾云得
    王元全
    [J]. 北京理工大学学报, 2007, (10) : 891 - 895
  • [3] 基于稀疏分解的图像压缩
    张跃飞
    姜玉亭
    王建英
    尹忠科
    [J]. 系统工程与电子技术, 2006, (04) : 513 - 515+537
  • [4] 智能交通国际发展概况和国内优先考虑的课题
    刘允才
    张素
    施鹏飞
    [J]. 公路, 2001, (11) : 26 - 34
  • [5] 基于背景差法的视频车辆检测算法研究[D]. 钱晋.上海交通大学. 2007
  • [6] Matching Pursuit of Images .2 BERGEAU F,MALLA S. Proceedings of the 1995 International Conference on Image Pro-cessing . 1995