【技术实现步骤摘要】
一种基于天气情况的图像压缩方法及装置
本专利技术属于有损图像压缩
，具体地涉及一种基于天气情况的图像压缩方法及装置，尤其适用于智慧城市LED信息发布屏。
技术介绍
在智慧城市建设的场景中，智慧路灯杆是其中一项重要的应用。与传统的路灯杆相比，智慧路灯杆不仅能为行人车辆照亮道路，还可以搭载LED显示屏向行人展示天气、路况、广告等信息。智慧城市LED信息发布屏，需要实现城市级各类信息的发布，包括广告、交通流量、公共交通信息、停车库诱导信息等，因此它必须要具有实时无线传输图像数据的功能。实现图像无线传输的技术包含多种，现今较为流行的是以下两种技术：以NB-IOT（窄带物联网）为代表的低功耗广域通讯技术（LPWA）和4G技术。前者用于低带宽蜂窝通信的协议，其连接到需要传输少量数据的互联网设备，具有较低的成本和较长的电池寿命。NB-IOT相较于4G技术，它有更低的成本，覆盖范围更广的信号，但与此同时，它的缺点也显而易见，传输带宽低，传输速率慢等等。在市场和应用方面，NB-IOT和4G技术都有相同的视野，但每个具体的用例将决...
【技术保护点】
1.一种基于天气情况的图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS01：将输入图像数据转换成YUV色彩空间；/nS02：获取图像数据传输目的地所处环境的能见度值，将得到的能见度值与设定的能见度阈值比较，若能见度值小于设定的第一能见度阈值，判断得到的能见度值落入第一能见度区间；若能见度值大于设定的第二能见度阈值，判断得到的能见度值落入第三能见度区间；反之，判断得到的能见度值落入第二能见度区间；/nS03：根据所述能见度值落入的能见度区间对Y、U、V三个分量采用不同的采样方式进行采样，得到样本数据；/nS04：对得到的样本数据利用聚类算法进行图像分割，得到分割结果；/nS05...
【技术特征摘要】
1.一种基于天气情况的图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
S01：将输入图像数据转换成YUV色彩空间；
S02：获取图像数据传输目的地所处环境的能见度值，将得到的能见度值与设定的能见度阈值比较，若能见度值小于设定的第一能见度阈值，判断得到的能见度值落入第一能见度区间；若能见度值大于设定的第二能见度阈值，判断得到的能见度值落入第三能见度区间；反之，判断得到的能见度值落入第二能见度区间；
S03：根据所述能见度值落入的能见度区间对Y、U、V三个分量采用不同的采样方式进行采样，得到样本数据；
S04：对得到的样本数据利用聚类算法进行图像分割，得到分割结果；
S05：对得到的分割结果进行离散余弦变换后，进行数据量化，对量化后的数据进行编码。
2.根据权利要求1所述的基于天气情况的图像压缩方法，其特征在于，所述步骤S02还包括，根据所述能见度值落入的能见度区间，动态调整Y分量的值。
3.根据权利要求1所述的基于天气情况的图像压缩方法，其特征在于，所述步骤S03中，若所述能见度值落入第一能见度区间，Y、U、V三个分量的采样方式为4：4：4；若所述能见度值落入第二能见度区间，Y、U、V三个分量的采样方式为4：2：2；若所述能见度值落入第三能见度区间，Y、U、V三个分量的采样方式为4：1：1。
4.根据权利要求1所述的基于天气情况的图像压缩方法，其特征在于，所述步骤S04中，利用改进的K-Means算法进行图像分割，包括以下步骤：
S41：根据所述能见度值落入的能见度区间选取聚类个数K；
S42：随机产生K个初始中心三维向量，选取出它们的颜色作为颜色聚类初始中心点；
S43：迭代开始，枚举图像中所有像素点，对每个像素点计算其颜色到所有K个中心点的距离，选取距其最近的中心点所代表的聚类作为该像素点颜色的聚类；
S44：在所有像素点确定其颜色的新聚类后，更新每个颜色聚类的新中心点；
S45：重复步骤S43、S44直到达到停止条件，所述停止条件为设定的最大迭代次数或者判断中心变化误差小于设定值。
5.根据权利要求4所述的基于天气情况的图像压缩方法，其特征在于，所述步骤S41中，若所述能见度值落入第一能见度区间，则取聚类个数K=32；若所述能见度值落入第二能见度区间，取聚类个数K=64；若所述能见度值落入第三能见度区间，取聚类个数K=64。
6.一种基于天气情况的图像压缩...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯杰，周谊成，李嘉伟，
申请(专利权)人：苏州瑞立思科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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