利用電力線信道實(shí)現(xiàn)圖像傳輸可廣泛應(yīng)用于配電網(wǎng)監(jiān)測等領(lǐng)域。由于電力線信道的帶寬和噪聲干擾嚴(yán)重影響了圖像數(shù)據(jù)的高效傳輸,針對(duì)上述問題,論文重點(diǎn)研究了適合電力線信道傳輸?shù)牡退俾蕡D像壓縮算法。論文主要工作如下:第一,基于對(duì)電力線信道的特性分析,研究了常見的低速率圖像壓縮算法,討論了算法的特點(diǎn),確定在基于小波變換的圖像壓縮算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)�；谛〔ㄗ儞Q的圖像壓縮算法可以使圖像達(dá)到低速率,能夠抵抗傳輸過程中的干擾。第二,針對(duì)在確保圖像正常傳輸和重構(gòu)質(zhì)量的情況下,最大程度降低圖像的速率和提高圖像的抗干擾性的問題,深入研究了基于小波變換的多級(jí)樹集合分裂算法。該算法特點(diǎn)是即使由于干擾造成圖像中斷傳輸,接收端也可以基于接收到的信息來恢復(fù)圖像。為了使圖像具有更低速率,更好的壓縮質(zhì)量,擁有小波壓縮的優(yōu)點(diǎn),通常會(huì)將小波編碼與其他圖像壓縮算法相結(jié)合。第三,提出了一種結(jié)合主成分分析的多級(jí)樹集合分裂的低速率圖像壓縮算法。主成分分析是基于K-L變換的統(tǒng)計(jì)方法,可以對(duì)數(shù)據(jù)主成分進(jìn)行高效提取,完全消除變換域中信號(hào)的相關(guān)性,可以同時(shí)完成數(shù)據(jù)的壓縮和降噪。該算法首先利用主成分分析對(duì)圖像進(jìn)行特征值的提取;其次將已處理圖像利用...

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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圖4-4圖像的三級(jí)小波分解圖

29e)配電柜（Peidian）小波分解圖d)配電柜（Peidian）小波系數(shù)塔式圖圖4-4圖像的三級(jí)小波分解圖圖4-4能夠直觀的反映出經(jīng)過小波變換的圖像能量主要集中在低頻子帶，而邊緣、輪廓、紋理細(xì)節(jié)部分主要集中在高頻子帶。實(shí)驗(yàn)采用了lena圖像和配電柜圖像分別用....

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