多光谱遥感图像压缩技术研究(可复制论文).pdf

蔡叶韧枷竦目楸浠谎顾跫际跻豢楸浠幌凳姆肿樘跫乇嗦胨摘要蔡叶韧枷竦男〔ū浠谎顾跫际酢!E蛘汀P谐趟惴ㄔ诜治鐾枷裥9娑喙馄滓8型枷竦男〔ū浠谎顾跫际酢!6喙馄淄枷竦男〔ū嗦多光谱遥感图像是同时在多个窄的光谱波段上对同一对象赜蚧蚰勘进行观测所获得的图像,它反映了观测对象在各个窄光谱波段上的反射、透射或辐射特性,因而包含了观测对象的更多信息。多光谱遥感图像在航空/航天、地质勘探、环境监测、探月工程等许多领域有非常重要的应用。自然的,多光谱遥感图像的压缩成为了~项重要的研究课题,受到了越来越多研究者的关注。多光谱遥感图像在每个光谱波段上的图像都可看作是静态获度图像,但各图像闻又具有光潜相关性。正是在这样的背景下,本文对静态灰度图像和多光谱遥感图像的压缩技术进行了系统、深入的研究。主要研究内容和成果如下:波变换系数特性的基础上,主要利用小波系数中大部分为非重要系数的特点以及重要系数的聚类特性,提出了膨胀茇〕趟惴ā8盟惴ǘ孕翁蛘秃托谐瘫嗦虢行了有机结合,使用形态膨胀运算对重要小波系数的聚类进行搜索和编码,同时利用一种高效的行程编码算法对重要系数聚类间的大部分非重要小波系数进行编码。实验表明,该算法的性能优于经典小波编码器6杂谛〔ㄓ蛑匾O凳聚类特性显著的图像,算法的性能则优于著名静形态学小波编码器和法为避免传统分块谘顾跬枷裰幸氲目樾вΓ酝枷窠辛嘶斓浠弧在分析图像块变换系数特性的基础上,。该算法将变换系数划分为榻斜嗦耄⒗每楸浠幌凳诳槟诤透骺橹涞南喙匦远运惴ㄊ涑的符号进行了条件熵编码。实验表明,对于含有大量规则纹理的图像,该算法的性能明显超越了小波编码器:对于其它图像,该算法的性能接近于经典小波编码器乃闶醣嗦肽J剑飨猿涠疟嗦肽J健算法在分析光谱分辨率较低的常规多光谱图像的数据特性及英空间小波变换系数特性的基础上,总结了多光谱数据各波段小波变换系数的谱间结构相关性的规律,并由此提出了相应的小波编码算法。该算法基于位平匿编码实现,萁核心是根据小波变换系数的谱间结构相关性和空间相关性设计的条件熵编码器惴同时给出了不进行谱闻变换和谱间采用浠涣街盅顾跄J健J笛楸砻鳎盟法刘常规多光谱图像取得了良好的压缩效果,算法性能与不考虑谱间相关性的小摘要,:
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堕王、业查堂堕主兰垡望塞吖馄滓8型枷竦娜〔ū浠谎顾跫际酢!8吖馄淄枷竦娜〔喙馄滓8型枷竦奈匏鹧顾跫际酢!N蟛畈钩ピげ馐魉惴ǜ盟惴ɡ海海海波编码器相比有显著提高。当多光谱图像的谱间统计相关性越弱时,算法的优势则更加明显。编码算法在分析光谱分辨率很高的离光谱图像数据特性及其三维小波变换系数的空间和谱间相关特性的基础上,提出了高光谱图像的三维小波编码算法。该算法基于位平面编码实现,其核心是根据三维小波变换系数的空间和谱间相关性设讨的条件熵编码器。实验表明,该算法对商光谱图像取得了莨好的压缩效果,性能超越了经典的三维小波编码器N闹谢固致哿宋=档图扑愀丛佣榷图像进行分段压缩时算法性能所受的影响。用多光谱数据的谱阍统计楣关性粕结构相关性建立预测器,对传统颈测树算法产生的误差进行补偿。对于光谱分辨率较低的常规多光谱图像,给出了自适应误差补偿预测树算法;由于自适应算法的计算复杂度较高,因此利璃图像数据的局部稳定性对自适应算法进行了简化。:自适应算法则对谱间统计相关性较低的多光谱图像具有更好的压缩效果,同时算法简化后的计算复杂度可降低到与非自适应算法相当。攵允褂谜咧欢远喙馄淄枷窬植壳蚋行巳さ挠τ眯枨螅隽硕喙谱图像的感兴趣区域压缩方法该算法对感兴趣区域的形状进行了基于上下文的算术编码。利用谱间预测和空间整数小波变换分别去除多光谱数据的谱问和空间相关性,因此能够在统一体系内实现多光谱图像的有损到无损压缩,使感兴趣区域的信息在需要时能够被无损保留。最后根据事先给定的感兴趣区域和背景区域的数据精度对小波系数进行量化和熵编码,从丽实现了两区域以不同质量被压缩。算法计算复杂度低,并可获得良好的压缩效果,感兴趣区域和背景区域能够以预款的数据精度被压缩,在高压缩比下感兴趣区域仍然能够具有很高的保真度。关键词:多光谱遥感图像压缩静态灰度图像小波变换块变换预测感兴趣区域:
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