在学术和工程领域,如何在带宽严重受限的水声信道中获取具有一定可用性的彩色图像一直是一个备受关注的问题。文章提出了一种新的水下彩色图像传输方法,利用基于分级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)算法的图...在学术和工程领域,如何在带宽严重受限的水声信道中获取具有一定可用性的彩色图像一直是一个备受关注的问题。文章提出了一种新的水下彩色图像传输方法,利用基于分级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)算法的图像渐进传输和视觉显著性检测,在复杂多变、带宽严重受限的水声信道中获得可用性较好的水下彩色图像。该方法根据信噪比动态调整数据传输方案,并使用红色通道补偿来提高频域中显著性检测的准确性。然后使用SPIHT渐进传输图像,并在接收端通过导向滤波解决高降采样率引起的块效应,以获得高质量的水下图像。实验结果表明,所提出的方法在压缩水下彩色图像方面具有一定的适用性。展开更多
文摘在学术和工程领域,如何在带宽严重受限的水声信道中获取具有一定可用性的彩色图像一直是一个备受关注的问题。文章提出了一种新的水下彩色图像传输方法,利用基于分级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)算法的图像渐进传输和视觉显著性检测,在复杂多变、带宽严重受限的水声信道中获得可用性较好的水下彩色图像。该方法根据信噪比动态调整数据传输方案,并使用红色通道补偿来提高频域中显著性检测的准确性。然后使用SPIHT渐进传输图像,并在接收端通过导向滤波解决高降采样率引起的块效应,以获得高质量的水下图像。实验结果表明,所提出的方法在压缩水下彩色图像方面具有一定的适用性。
