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在大尺寸精密测量过程中，视觉测量图像是测量系统能够获得的唯一已知量，直接决定着测量结果，但是海量的视觉测量图像数据的存储和传输却成为阻碍测量系统全面自动化的难点问题，同时视觉测量图像所独有的应用特性也给图像压缩编码技术提出了新的要求。本文关于视觉测量图像无损ROI编码技术进行了详细的研究，其主要研究内容如下：1.在深入分析了目前较成熟的视觉测量系统和图像ROI编码理论的基础上，结合视觉测量图像的应用特性分析，提出了视觉测量图像无损ROI编码方案和编码过程中的注意事项及难点问题，并制定了适合于视觉测量图像压缩编码算法的评价标准体系。2.通过对各类图像ROI提取方法分析和研究，总结了在视觉测量图像ROI提取过程中应注意的问题，并建立了系统的视觉测量图像ROI提取以及ROI特征点提取的方法。3.重点研究了基于小波变换的视觉测量图像无损ROI编码方案，提出的划分区域编码的思想使得编码方案适用于任意尺寸的视觉测量图像，增加了算法的普适性；改进的无链表MNLS算法不仅有效的节省了原SPIHT编码算法3个链表的内存空间，而且更好地利用了兄弟节点的相关性，提高了编码效率；ROI系数符号的编码和“0”串码流的处理方式在ROI区域无损编码过程中大量的减少了码流的开支；只编码背景区域几个有效位平面的背景区域有损编码方法在保证背景信息基本可观的同时，提高了整体的压缩比。4.重点研究了基于小波包变换的视觉测量图像编码方法，全面分析和总结了视觉测量图像小波包系数的特性，提出了适合于视觉测量图像的最优小波包基选择准则；针对视觉测量图像小波包系数编码过程中的父子节点间冲突的问题，提出了基于小波包变换的交换位置编码方法，其编码效果与基于小波变换的效果相近，但编码时间较长，因此为了进一步提高编码效率，本文提出了基于小波包变换的Multi-SPIHT编码方法，该方法将多个空间方向树并行处理，在保证编码质量和压缩比的同时节省了近2/3的编码时间。5.在大型三维控制场中对本文提出的基于小波包变换视觉测量图像无损ROI的Multi-SPIHT编码算法从测量精度的实验、压缩比和编码时间的实验以及与V-STARS系统的比对实验等方面进行验证，实验结果证明了本文算法的可行性、有效性和准确性。