[发明专利]一种车辆红外图像的压缩与增强方法和系统

说明书

本发明公开了一种车辆红外图像的压缩与增强方法和系统，该方法从车辆采集的视频流中截取红外图像数据，按传输协议将十六进制的所述图像数据转换成各个像素点的位置信息以及像素值大小，形成格式为BMP的红外位图图像；将所述红外位图图像压缩至适合传输的大小得到压缩图像，保存至存储器中备份；根据base64编码将所述压缩图像转换成8bit字节码。利用红外成像与图像压缩与增强原理，解决了车联网中视觉传感器低精度、低速率以及图像占用空间大的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种车辆红外图像的压缩与增强方法和系统。

背景技术

图像压缩编码的研究，最早要追溯到1984年电视信号数字化的提出。直到如今，使用得最久同时也应用得最广泛的图像压缩技术是1992年正式确立的JPEG(JointPhotographic Experts Group)压缩标准，其正式名称为“信息技术连续色调静止图像的数字压缩编码”。它采用了预测编码、离散余弦变换和熵编码的联合编码方式，以较低的算法复杂度，实现了较高的压缩比，压缩后的图像还拥有良好的重建质量。但当压缩比过高时，图像质量容易受损，因此JPEG不适用于显示高清晰度的图像。

传统图像压缩编码以信息论和数字信号处理等理论为理论基础，研究已进入成熟期，客观和视觉的去冗余能力已接近极限，编码效率、压缩比和重建质量等几个主要指标都难以突破瓶颈。随着相关新兴学科的研究不断取得突破，许多新的图像压缩算法被提出，如子带编码、分形编码、模型基编码、小波变换图像压缩和基于神经网络的图像压缩等，组成了新一代的图像压缩编码技术。

将分形的概念用于图像压缩基于分形特征对图像的描述和处理，其基本思想是利用图像内部自相似的特点，通过迭代函数系统用一定的变换来模拟代替原图像，解压缩时只需对图像进行若干次反变换迭代，即可得到近似较好的重建图像。分形算法相较于JPEG标准压缩拥有更好的图像压缩质量，但它的计算量较为庞大，时间成本高。

小波变换(Wavelet Transform)用于多分辨率图像的描述，其基本思想是将图像信号分解成一簇经过平移和伸缩的基函数的加权和。小波变换是不会产生能量损失的正交变换，可以采用有针对性的非均匀量化对图像进行压缩，且其算法可逆，能通过重构完全复原图像。

图像增强是图像处理的一大重要组成部分，传统的图像增强方法在提高图像质量方面发挥着极其重要的作用。上世纪90年代以来，人们使用了改善图像的数字技术，以制定和分析遥感图像进行有效地资源和矿产资源勘探、调查、农业土地利用总体规划和城市，估计作物产量、天气预报和灾害监测。在生物医学工程领域，图像增强技术用于处理放射图像、超声波图像和生物切片的微观图像，以提高图像的清晰度和分辨率。

随着图像技术研究的发展，图像增强的新方法不断出现。一些学者在图像增强算法中引入了模糊映射理论来解决在增强算法中映射函数选择的问题。此外，通过应用交互式图像增强技术，可以主观监测图像增强效果。利用条形平衡技术在图像增强方面取得了许多新进展。例如，提出了一种多级条形平衡算法，结合亮度的保留，以及一种动态层级条形平衡算法。这些算法可以通过分割图像，然后平衡子层图像来解决条形图均衡化中对比度范围的问题。

现有技术中，对于图像的增强处理存在大量的研究方案，但是，具体的车载红外图像的识别以及压缩增强等方面还存在着大量的亟待解决的问题，例如，对于图像处理的实时性、图像的精度、图像的压缩比等方面，都还有较大的改进空间。

发明内容

本发明提供一种车辆红外图像的压缩与增强方法和系统，能够解决车联网中视觉传感器低精度、低速率以及图像占用空间大的问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种车辆红外图像的压缩与增强方法，包括以下步骤：

从车辆采集的视频流中截取红外图像数据，按传输协议将十六进制的所述图像数据转换成各个像素点的位置信息以及像素值大小，形成格式为BMP的红外位图图像；