提升煤矿监控图像压缩效率的分形平滑块编码算法

矿井监控图像的分形编码是一种针对地下矿井特定环境设计的图像压缩技术，矿井内光照度低，图像对比度往往不足，且存在大量平滑区域，这对传统的图像压缩方法构成了挑战。该研究旨在通过采用基于平滑块处理的分形编码算法来提升效率。 在该算法中，关键步骤是预先设定图像中的D块（细节部分）和R块（规则部分）的方差阈值。对于D块，如果其方差小于预设阈值，这些块被认为是低变化区域，会被从编码码本中剔除，因为它们对图像整体质量的影响较小，可以减少编码所需的比特量。而对于R块，即平滑区域，如果其方差同样低于阈值，算法会直接赋予这些块一个平均值，而不是进行复杂的搜索匹配，进一步节省计算资源。 实验结果显示，这种方法相较于基础的分形编码算法有显著的优势。它不仅提高了编码效率，而且在保持图像质量的前提下，解决了煤矿井下监控图像在低比特率传输条件下的性能问题。这在实际应用中意味着可以实现更快速、更节省带宽的数据传输，对于远程监控和实时通信具有重要的意义。 文章作者杨彦从等人，结合了来自中国矿业大学（北京）、北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室以及中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室的专业知识，展示了他们在矿井监控图像处理领域的研究成果。他们的工作不仅关注技术的理论层面，还注重实际应用中的优化，为煤矿监控系统的高效数据传输提供了技术支持。 这篇论文在矿井监控图像处理领域引入了创新的分形编码策略，通过优化细节和规则部分的处理方式，实现了在低光照和复杂背景下的高效压缩，对于提升煤矿井下监控系统的整体效能具有积极的推动作用。