高效图像处理算法在5G通信系统中的应用

摘要

针对5G动态网络环境下高分辨率图像传输效率与质量失衡的问题，本文提出5G动态感知图像处理算法。该算法通过实时融合网络切片状态与语义特征，构建网络感知压缩引擎与轻量化投资回报率(ROI)检测模型，实现通信资源与计算资源的联合优化。实验表明：在移动场景下，针对5G网络的动态感知和基础设施优化算法(5G-DIPA)将端到端时延降低74.1%,带宽占用率优化52.8%;在毫米波遮挡场景中，时延超限率压缩至7.2%,关键区域画质波动标准差下降81.3%。该算法通过动态调整压缩策略与网络切片协同，显著提升了5G系统在车联网、工业检测等场景下的图像处理效率与鲁棒性，验证了高效图像处理技术与5G通信特性的深度融合价值。

关键词

动态感知 / 图像处理 / 网络切片状态 / 语义特征 / 5G通信