呂博陽　朱巖　任曉峰　陳春玲

摘要：以沈陽農(nóng)業(yè)大學北山基地10# 棚的溫室現(xiàn)場采集圖像為原始圖像，利用小波理論將溫室圖像進行壓縮仿真試驗，通過對分解后的圖像進行重構，直接觀察溫室圖像的壓縮效果。分析壓縮處理數(shù)據(jù)的峰值信噪比和誤差值可知，將小波理論應有于溫室圖像的壓縮處理，具有良好的實用性和可行性。

關鍵詞：小波變換；溫室監(jiān)控；圖像壓縮；仿真試驗

中圖分類號：S126 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2016）01-0044-02

在信息時代，圖像傳輸遠遠超過了信息交換網(wǎng)絡的信息承載能力。圖像壓縮設計為圖像信息的采集和傳輸?shù)於嘶A，不僅可以緩解圖像采集的壓力，還可確保圖像第一時間傳輸。圖像傳輸時大多利用小波技術進行壓縮，使小波理論在科研和工程應用中備受關注，并引起廣泛討論。

20世紀80年代以來，小波變換被廣泛應用于圖像壓縮領域。李志農(nóng)等提出經(jīng)驗小波變換，該方法繼承了EMD和小波分析方法的優(yōu)點，通過提取頻域極大值點自適應地分割傅里葉頻譜，從而分離不同的模態(tài)，然后在頻域自適應地構造帶通濾波器組，構造正交小波函數(shù)，進而提取具有緊支撐傅立葉頻譜的調(diào)幅-調(diào)頻成分。徐小軍等為抑制小波變換圖像融合方法在下采樣過程產(chǎn)生的偽吉普斯效應，解決非下采樣圖像融合方法融合時間長的問題，提出了基于下采樣的分數(shù)階小波變換（FRWT）融合方法。

本研究提出基于小波理論的溫室環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)圖像壓縮方法，通過對比分析多貝西小波基中的db4小波基和db10小波基，選擇適合溫室圖像壓縮處理的最優(yōu)小波基。通過對沈陽農(nóng)業(yè)大學北山基地10# 棚的溫室環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn)場采集的圖像進行算例分析，最終實現(xiàn)溫室圖像的壓縮處理。

1 可行性分析

目前，多貝西（Daubechies Wavelet）小波在圖像壓縮處理技術中的應用范圍比較廣泛，故對多貝西小波基中的db4小波基和db10小波基進行比較，對這兩種小波波形與被分析對象進行匹配，選擇適合圖像壓縮的最優(yōu)小波基，見表1。

由表1可直接看出，采集的標準圖像數(shù)據(jù)量大，經(jīng)小波分解和重構后圖像數(shù)據(jù)量明顯降低。根據(jù)其壓縮比選擇最優(yōu)小波基時，對于同一原始標準圖像進行壓縮處理后，db10小波基的壓縮比明顯高于db4小波基，且db10小波基的重構圖像數(shù)據(jù)明顯低于db4小波基的重構圖像數(shù)據(jù)，見表2。

從表2可直觀看出，db10小波基的峰值信噪比明顯高于db4小波基的峰值信噪比，db10小波基的相對誤差值明顯低于db4小波基的相對誤差值。峰值信噪比是指噪聲比例到達最大時的信號強度，是信號能夠發(fā)生的最大功率與損壞效應的噪聲功率之比，因此數(shù)據(jù)丟失的程度隨著該比值的升高而降低。

綜上所述，在本仿真實驗研究的db4小波基和db10小波基中，db10小波基比db4小波基更適合應用于圖像壓縮處理技術。因此，將db10小波基運用于溫室環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn)場采集的圖像壓縮中以實現(xiàn)圖像的壓縮處理，可以解決溫室大圖像的壓縮問題。

2 試驗仿真與分析

采用沈陽農(nóng)業(yè)大學北山基地10# 棚的溫室監(jiān)測圖像進行重構試驗，仿真和分析db10小波基的圖像壓縮效果。經(jīng)過壓縮后獲得需要的壓縮比、誤差等性能指標。圖1為溫室監(jiān)控現(xiàn)場采集圖像的原始圖像和壓縮重構圖像。

在基于db10小波基的圖像壓縮處理中，將原始圖像與重構圖像對比，可以直接觀察出壓縮重構效果，用肉眼直接觀察無明顯差別。用一些客觀數(shù)據(jù)評價圖像的壓縮效果，其峰值信噪比PSNR=3.775 db，相對誤差值為1.664 6e+0.7個像素點。將原始圖像使用db10對信號進行3層小波分解，其分解后的圖像如圖2所示。

在分解圖像中，除了左上的圖像a為分解圖像的低頻分量以外，其他圖像均為分解圖像的高頻分量。圖2包含分解后的全部三層分量：a表示原始圖像的三層分解低頻分量，包含著全部三層低頻分量元素；b表示原始圖像的三層分解高頻分量，包含全部三層高頻分量元素。圖像c表示原始圖像的兩層分解高頻分量，包含全部兩層高頻分量元素。圖像d表示原始圖像的一層分解高頻分量，包含全部一層高頻分量元素。

3 結論

詳細對比分析db4小波基和db10小波基后，確認db10小波基更適合溫室圖像的壓縮處理。利用db10小波基對沈陽農(nóng)業(yè)大學北山基地10# 棚的溫室環(huán)境監(jiān)測現(xiàn)場采集圖像進行算例分析，將原始的溫室圖像分解為4塊，并對分解圖像進行重構。直接觀察圖像的重構效果及參考數(shù)據(jù)峰值信噪比和誤差值的數(shù)據(jù)認為，小波理論應用于溫室圖像的壓縮處理，具有良好的實用性和可行性。