检索结果-南通市图书馆

基于字典学习和物联网边缘计算的水利水电监测图像压缩传输研究

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机械设计与制造 2023年第10期392卷 26-30,35页

作者：郭翔王永涛余云昊狄查美玲贵州电网有限责任公司电力调度控制中心贵州贵阳550002 贵州省水利科学研究院贵州贵阳550002

针对水利水电工程中图像压缩传输的需求,这里提出基于K-SVD、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)重构的欠完备字典学习及稀疏表达方式,并结合图像块字典更新学习得到终端边缘计算有损压缩方法。之后设计了应用于4G、GPRS网络环境的物联网终端系... 详细信息

针对水利水电工程中图像压缩传输的需求,这里提出基于K-SVD、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)重构的欠完备字典学习及稀疏表达方式,并结合图像块字典更新学习得到终端边缘计算有损压缩方法。之后设计了应用于4G、GPRS网络环境的物联网终端系统。工程应用结果表明,所提的方法及设计的终端模块能够实现在短时间(计算时间最长14.2s)内达到最高93%、最低59.8%的数据压缩比,重建图像能够清晰表达原图像特征,峰值信噪比(PSNR)达到(24.3~25.4)db,优于传统压缩传输方法。这里所提系统具有低成本、低功耗、较高性能的优点,有效解决实际应用中图像采集连接超时、成像时延大、数据传输成本高的问题。

关键词：图像压缩 K-SVD CoSaMP 字典学习稀疏表达物联网边缘计算

基于Walsh-Hadmard蝶型变换的HEVC帧内无损编码方法

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船舶工程 2022年第10期44卷 107-110,117页

作者：徐文华印曦李健交通运输部南海航海保障中心广州510235 上海船舶设备研究所上海200031

在“大数据”和“云时代”的今天,大规模图像数据所携带的信息量越来越大,然而针对船用设备而言,通常无法很高效的存储和传输大规模图像数据,所以如何在大规模群体图像数据的传输过程中,保证传输的高效性是该领域的研究热点。针对亮度... 详细信息

在“大数据”和“云时代”的今天,大规模图像数据所携带的信息量越来越大,然而针对船用设备而言,通常无法很高效的存储和传输大规模图像数据,所以如何在大规模群体图像数据的传输过程中,保证传输的高效性是该领域的研究热点。针对亮度编码块的残差块,提出一种基于Walsh-Hadamard蝶形变换的HEVC帧内无损编码,通过对比试验,验证了该方法可以缩减编码残差块的比特数,进一步降低图像通过帧内无损编码后传输的比特率,提高图像数据传输的效率。

关键词：群体图像图像压缩 HEVC 蝶形变换

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图像压缩中的快速方向离散余弦变换

软件学报 2011年第4期22卷 826-832页

作者：陈波王红霞成礼智国防科学技术大学理学院湖南长沙410073

传统的二维DCT(discrete cosine transform)无法稀疏表示除水平或垂直方向以外的边缘,而具有强方向表示能力的方向预测离散余弦变换(directional prediction DCT,简称DPDCT)计算复杂度又过高.针对这些问题,提出了一种快速方向离散余弦变... 详细信息

传统的二维DCT(discrete cosine transform)无法稀疏表示除水平或垂直方向以外的边缘,而具有强方向表示能力的方向预测离散余弦变换(directional prediction DCT,简称DPDCT)计算复杂度又过高.针对这些问题,提出了一种快速方向离散余弦变换(fast directional discrete cosine transform,简称FDDCT).该算法沿给定的方向模式进行变换,避免了DPDCT中的插值运算,可以快速、稀疏地表示图像中各向异性边缘信息.此外,FDDCT通过设计块边界提升,在进一步集中边缘能量的同时保证了算法的完全重构.实验结果表明,FDDCT计算复杂度不超过DCT的1.4倍;采用同样的编码方法,基于FDDCT的压缩图像与基于DCT以及DPDCT的压缩图像相比,峰值信噪比可提高0.4dB^1.6dB,而且边缘细节更加清晰、完整.

关键词：图像压缩稀疏表示方向变换离散余弦变换零树编码

基于价值评估的磁共振单序列多层LVP图像压缩算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第7期32卷 1137-1144页

作者：满盼盼赵国桦刘泽华王梅云林予松郑州大学信息工程学院郑州450001 郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心郑州450052 河南省人民医院放射科郑州450003 郑州大学软件学院郑州450002 郑州大学汉威物联网研究院郑州450002

针对影像组学过程中医生标注影像数据工作量巨大的问题,提出了一种基于价值评估的磁共振单序列多层低价值点(low value point,LVP)图像压缩算法.对单序列多层LVP原图像使用滤波压缩算法,对已标注的单序列多层LVP分割图像使用池化压缩算... 详细信息

针对影像组学过程中医生标注影像数据工作量巨大的问题,提出了一种基于价值评估的磁共振单序列多层低价值点(low value point,LVP)图像压缩算法.对单序列多层LVP原图像使用滤波压缩算法,对已标注的单序列多层LVP分割图像使用池化压缩算法,将单序列多层LVP原图像和分割图像压缩为单层高价值点(highvaluepoint,HVP)原图像和分割图像.将压缩算法应用于磁共振脑胶质瘤的自有数据集和公开数据集中,对比了压缩前原始图像标注时间和压缩成单层HVP图像标注时间,并测试压缩图像进行影像组学分级任务的效果.实验结果表明:压缩后标注一例病例的时间与压缩前相比显著减少,AUC等指标在执行文中算法和未执行下得到的分级结果相差甚微,均高于医生诊断水平.因此,在误差可接受范围内,医生仅需标注一层HVP图像便能进行医学影像分析,并且也能获得较好的分析结果.对于医生来说,可显著缩减医生标注任务的工作量.

关键词：医学图像图像压缩磁共振图像滤波压缩池化压缩

基于深度卷积神经网络的信息流增强图像压缩方法

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吉林大学学报（工学版） 2020年第5期50卷 1788-1795页

作者：李志军杨楚皙刘丹孙大洋吉林大学通信工程学院长春130012

在图像压缩过程中,信息利用率对图像压缩的效率起决定性作用。为了更好地提高信息的利用率,提出了一种端到端的基于深度卷积神经网络的信息流增强图像压缩方法。在编解码网络中,采用特殊的网络结构,增加了卷积层之间的前向与后向连接,... 详细信息

在图像压缩过程中,信息利用率对图像压缩的效率起决定性作用。为了更好地提高信息的利用率,提出了一种端到端的基于深度卷积神经网络的信息流增强图像压缩方法。在编解码网络中,采用特殊的网络结构,增加了卷积层之间的前向与后向连接,与传统的前向神经网络相比,信息流的双向流动和视觉特征的循环反馈可有效实现信息流的增强,从而提高图像的压缩效率。实验表明:在相同码率下,本文算法复原图像的MS-SSIM分别比JPEG、JPEG2000和HEVC高0.08、0.027和0.012。将基于深度神经网络的信息流增强结构用于图像压缩,可有效提高压缩效率。

关键词：图像压缩自动编码器卷积神经网络信息流增强

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基于自注意力机制增强的深度学习图像压缩

控制工程 2022年第3期29卷 536-541页

作者：展亚南施晓东孙镱诚丁阳杨万扣中国电子科技集团公司第二十八研究所江苏南京210007 东南大学自动化学院江苏南京211189

提出了一种基于自注意力机制增强的深度学习模型,用于无人机侦察图像的压缩与解压。与现有方法相比,提出的深度学习模型有两个显著特点:其一,模型由四部分组成(编码器、二值化器、量化器和解码器),并且可以通过端到端的优化提高模型的... 详细信息

提出了一种基于自注意力机制增强的深度学习模型,用于无人机侦察图像的压缩与解压。与现有方法相比,提出的深度学习模型有两个显著特点:其一,模型由四部分组成(编码器、二值化器、量化器和解码器),并且可以通过端到端的优化提高模型的压缩和解压效率;其二,量化器是基于自注意力机制增强的多层前馈神经网络,它能充分利用图像的上下文信息对图像进行压缩。在公开数据集Kodak和Tecnick的实验结果表明,提出模型的压缩率-保真率曲线优于传统的图像压缩标准和现有的深度学习模型。对于常规大小的图像,在保持图像质量MS-SSIM为85%~95%的前提下,图像压缩比BPP能达到7%~15%,并且在普通CPU上其处理速度达0.48秒/张,能显著降低影像的数据大小且不牺牲处理速度。

关键词：图像压缩深度学习自注意力机制端到端多层前馈神经网络

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图像压缩系统设计

宇航计测技术 2019年第6期39卷 84-89,93页

作者：王兵白志富张修建印朝辉张铁犁北京航天计量测试技术研究所北京100076 中国运载火箭技术研究院北京100076

对基于FPGA+DSP架构的图像压缩系统进行了介绍,描述了其系统结构、原理及实现。根据实际需求,采用FPGA+DSP的系统架构设计了一种高性能的图像实时压缩装置,并对系统硬件电路、软件、结构等方面进行了优化设计,实现了飞行试验环境条件下... 详细信息

对基于FPGA+DSP架构的图像压缩系统进行了介绍,描述了其系统结构、原理及实现。根据实际需求,采用FPGA+DSP的系统架构设计了一种高性能的图像实时压缩装置,并对系统硬件电路、软件、结构等方面进行了优化设计,实现了飞行试验环境条件下多路视频的采集、压缩、传输、按时序切换等功能,具有处理延时小、功耗低、环境适应性好等特点,并通过了高低温、振动冲击、电磁兼容等多项环境试验考核,具有较高的应用价值。

关键词：图像压缩环境试验图像解码

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基于通道注意力的全注意力端到端压缩方法

激光杂志 2022年第6期43卷 96-104页

作者：祝启斌夏巧桥张青林陈菊霞闫雪华中师范大学物理科学与技术学院武汉430079

图像压缩是低层级图像处理领域的重要研究方向,近年来,基于深度学习的图像压缩算法取得了巨大进展。结合注意力模块RBAM(Residual Block Attention Module)的高斯混合模型压缩算法可获得较好效果,但由于RBAM单个模块参数量较大,只能在... 详细信息

图像压缩是低层级图像处理领域的重要研究方向,近年来,基于深度学习的图像压缩算法取得了巨大进展。结合注意力模块RBAM(Residual Block Attention Module)的高斯混合模型压缩算法可获得较好效果,但由于RBAM单个模块参数量较大,只能在压缩算法编解码网络中局部嵌入,限制了注意力模块在全网络中的潜力。使用一种轻量级的通道注意力模块,将其嵌入到整个图像编解码网络中,构成了一种全注意力的图像压缩算法。与嵌入RBAM的压缩算法相比,所提算法在获得更好的率失真性能的同时,网络中注意力模块参数量减少了26.8%。实验结果表明,当以峰值信噪比(PSNR)和多尺度结构相似性(MS-SSIM)作为评价指标时,所提算法在Kodak和CLIC两个图像验证数据集上的率失真性能都超越了已有算法,并获得了更好的主观视觉效果。

关键词：图像压缩深度学习卷积神经网络注意力机制变分自编码器

适用于输电铁塔监测的北斗短报文图像压缩技术

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重庆理工大学学报（自然科学） 2023年第12期37卷 293-301页

作者：甘润东龙玉江王策张焕彬刘佩王巍贵州电网有限责任公司信息中心贵阳550001 泰斗微电子科技有限公司广州510000 武汉理工大学信息工程学院武汉430070 华中科技大学电子信息与通信学院武汉430074

输电线路常常途径偏远山区,只能采用北斗短报文进行监测信息回传。但是受北斗短报文窄带高误码的信道特性所限,监测图像无法高效稳定地传输。为此,提出一种适应北斗信道特性的高比率压缩和抗误码图像压缩技术,实现高效可靠的输电线路监... 详细信息

输电线路常常途径偏远山区,只能采用北斗短报文进行监测信息回传。但是受北斗短报文窄带高误码的信道特性所限,监测图像无法高效稳定地传输。为此,提出一种适应北斗信道特性的高比率压缩和抗误码图像压缩技术,实现高效可靠的输电线路监测。首先设计了自适应感兴趣区域提取算法提取出输电铁塔等关键信息,去除冗余像素;然后,设计了基于注意力机制的图像编/解码器,采用有损数据训练,提升模型的鲁棒性和抗误码性能。实验结果表明:该技术能有效地监测输电铁塔,达到97%的图像压缩率;在误码率为5%的情况下,与变分自动编码器相比,重建图像的峰值信噪比提升了5.2 dB,结构相似度提升了0.21。

关键词：输电铁塔北斗短报文图像压缩