呂博陽 朱巖 任曉峰 陳春玲
摘要:以沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)北山基地10# 棚的溫室現(xiàn)場采集圖像為原始圖像,利用小波理論將溫室圖像進(jìn)行壓縮仿真試驗,通過對分解后的圖像進(jìn)行重構(gòu),直接觀察溫室圖像的壓縮效果。分析壓縮處理數(shù)據(jù)的峰值信噪比和誤差值可知,將小波理論應(yīng)有于溫室圖像的壓縮處理,具有良好的實用性和可行性。
關(guān)鍵詞:小波變換;溫室監(jiān)控;圖像壓縮;仿真試驗
中圖分類號:S126 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-1161(2016)01-0044-02
在信息時代,圖像傳輸遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了信息交換網(wǎng)絡(luò)的信息承載能力。圖像壓縮設(shè)計為圖像信息的采集和傳輸?shù)於嘶A(chǔ),不僅可以緩解圖像采集的壓力,還可確保圖像第一時間傳輸。圖像傳輸時大多利用小波技術(shù)進(jìn)行壓縮,使小波理論在科研和工程應(yīng)用中備受關(guān)注,并引起廣泛討論。
20世紀(jì)80年代以來,小波變換被廣泛應(yīng)用于圖像壓縮領(lǐng)域。李志農(nóng)等提出經(jīng)驗小波變換,該方法繼承了EMD和小波分析方法的優(yōu)點,通過提取頻域極大值點自適應(yīng)地分割傅里葉頻譜,從而分離不同的模態(tài),然后在頻域自適應(yīng)地構(gòu)造帶通濾波器組,構(gòu)造正交小波函數(shù),進(jìn)而提取具有緊支撐傅立葉頻譜的調(diào)幅-調(diào)頻成分。徐小軍等為抑制小波變換圖像融合方法在下采樣過程產(chǎn)生的偽吉普斯效應(yīng),解決非下采樣圖像融合方法融合時間長的問題,提出了基于下采樣的分?jǐn)?shù)階小波變換(FRWT)融合方法。
本研究提出基于小波理論的溫室環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)圖像壓縮方法,通過對比分析多貝西小波基中的db4小波基和db10小波基,選擇適合溫室圖像壓縮處理的最優(yōu)小波基。通過對沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)北山基地10# 棚的溫室環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn)場采集的圖像進(jìn)行算例分析,最終實現(xiàn)溫室圖像的壓縮處理。
1 可行性分析
目前,多貝西(Daubechies Wavelet)小波在圖像壓縮處理技術(shù)中的應(yīng)用范圍比較廣泛,故對多貝西小波基中的db4小波基和db10小波基進(jìn)行比較,對這兩種小波波形與被分析對象進(jìn)行匹配,選擇適合圖像壓縮的最優(yōu)小波基,見表1。
由表1可直接看出,采集的標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)量大,經(jīng)小波分解和重構(gòu)后圖像數(shù)據(jù)量明顯降低。根據(jù)其壓縮比選擇最優(yōu)小波基時,對于同一原始標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行壓縮處理后,db10小波基的壓縮比明顯高于db4小波基,且db10小波基的重構(gòu)圖像數(shù)據(jù)明顯低于db4小波基的重構(gòu)圖像數(shù)據(jù),見表2。
從表2可直觀看出,db10小波基的峰值信噪比明顯高于db4小波基的峰值信噪比,db10小波基的相對誤差值明顯低于db4小波基的相對誤差值。峰值信噪比是指噪聲比例到達(dá)最大時的信號強(qiáng)度,是信號能夠發(fā)生的最大功率與損壞效應(yīng)的噪聲功率之比,因此數(shù)據(jù)丟失的程度隨著該比值的升高而降低。
綜上所述,在本仿真實驗研究的db4小波基和db10小波基中,db10小波基比db4小波基更適合應(yīng)用于圖像壓縮處理技術(shù)。因此,將db10小波基運用于溫室環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn)場采集的圖像壓縮中以實現(xiàn)圖像的壓縮處理,可以解決溫室大圖像的壓縮問題。
2 試驗仿真與分析
采用沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)北山基地10# 棚的溫室監(jiān)測圖像進(jìn)行重構(gòu)試驗,仿真和分析db10小波基的圖像壓縮效果。經(jīng)過壓縮后獲得需要的壓縮比、誤差等性能指標(biāo)。圖1為溫室監(jiān)控現(xiàn)場采集圖像的原始圖像和壓縮重構(gòu)圖像。
在基于db10小波基的圖像壓縮處理中,將原始圖像與重構(gòu)圖像對比,可以直接觀察出壓縮重構(gòu)效果,用肉眼直接觀察無明顯差別。用一些客觀數(shù)據(jù)評價圖像的壓縮效果,其峰值信噪比PSNR=3.775 db,相對誤差值為1.664 6e+0.7個像素點。將原始圖像使用db10對信號進(jìn)行3層小波分解,其分解后的圖像如圖2所示。
在分解圖像中,除了左上的圖像a為分解圖像的低頻分量以外,其他圖像均為分解圖像的高頻分量。圖2包含分解后的全部三層分量:a表示原始圖像的三層分解低頻分量,包含著全部三層低頻分量元素;b表示原始圖像的三層分解高頻分量,包含全部三層高頻分量元素。圖像c表示原始圖像的兩層分解高頻分量,包含全部兩層高頻分量元素。圖像d表示原始圖像的一層分解高頻分量,包含全部一層高頻分量元素。
3 結(jié)論
詳細(xì)對比分析db4小波基和db10小波基后,確認(rèn)db10小波基更適合溫室圖像的壓縮處理。利用db10小波基對沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)北山基地10# 棚的溫室環(huán)境監(jiān)測現(xiàn)場采集圖像進(jìn)行算例分析,將原始的溫室圖像分解為4塊,并對分解圖像進(jìn)行重構(gòu)。直接觀察圖像的重構(gòu)效果及參考數(shù)據(jù)峰值信噪比和誤差值的數(shù)據(jù)認(rèn)為,小波理論應(yīng)用于溫室圖像的壓縮處理,具有良好的實用性和可行性。