CCD遙感圖像的小波分解特性及編碼壓縮

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3、D遙感圖像的小波分解特性及編碼壓縮- 百度文庫(kù)萬(wàn)方數(shù)據(jù) CCD遙感圖像的小波分解特性及編碼壓縮- 百度文庫(kù)萬(wàn)方數(shù)據(jù) CCD遙感圖像的小波分解特性及編碼壓縮- 百度文庫(kù)萬(wàn)方數(shù)據(jù) CCD遙感圖像的小波分解特性及編碼壓縮- 百度文庫(kù)萬(wàn)方數(shù)據(jù) CCD遙感圖像的小波分解特性及編碼壓縮- 百度文庫(kù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)作者：趙潔紅， 孫文軍， 孟忠， 郝志航作者單位：趙潔紅(長(zhǎng)春工程學(xué)院,信息工程系,吉林,長(zhǎng)春,130021)， 孫文軍,孟忠,郝志航(中國(guó)科學(xué)院,長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所,吉林,長(zhǎng)春,130033)刊名：光學(xué)精密工程英文刊名：OPTICS AND PRECISION ENGINEERING年，卷(期

4、)：被引用次數(shù)：2004，12(2)7次1.PEAELMAN W A A new,fast,and efficient image code based on set partitioning in hierarchicai trees1996(06)2.Shapiro J M Embedded image coding using zerotree 0f wavelet coefficients 1993(12)3.侯陽(yáng) 數(shù)據(jù)壓縮及C語(yǔ)言實(shí)例 19944.謝成俊 小渡分析方法在數(shù)據(jù)壓縮中的應(yīng)用 2002-5.張宗平.劉貴忠 基于小波的視頻圖像壓縮研究進(jìn)展期刊論文 電子學(xué)報(bào) 2002(06)-

5、6.黃賢武 一種改進(jìn)的基于人眼視覺(jué)特性的零樹(shù)圖像編碼算法期刊論文 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展 2001(08)-7.王沛 基于小波變換的圖像自適應(yīng)盲水印算法期刊論文 光學(xué)精密工程 2002(03)8.ZANDI A.ALLEN J.SCHWARTZ E CREW: Compression with reversible embedded wavelets 19959.楊長(zhǎng)生 圖像與聲音壓縮技術(shù) 20001.會(huì)議論文 譚賢紅.張有峰.張輝 低復(fù)雜度小波變換在遙感圖像數(shù)據(jù)壓縮中的應(yīng)用 2002基于小波變換的遙感圖像壓縮算法是公認(rèn)的一類(lèi)高性能算法.然而,隨著圖像大小和分辨率的成倍提高,小波變換實(shí)現(xiàn)所需的存儲(chǔ)空

6、間也成倍提高.如何減少小波變換的存儲(chǔ)量,提高其運(yùn)算速度是小波變換硬件實(shí)現(xiàn)在遙感圖像壓縮應(yīng)用中的關(guān)鍵問(wèn)題之一.本文針對(duì)低復(fù)雜度小波變換技術(shù)在遙感圖像壓縮中的應(yīng)用進(jìn)行研究,以進(jìn)一步降低遙感圖像壓縮系統(tǒng)的功耗、時(shí)延.本文比較了幾種小波基提升算法的硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度和與改進(jìn)的SIPHT壓縮算法結(jié)合起來(lái)的性能、研究了Line-based小波變換的方法提出了Line-based小波變換的改進(jìn)方法.在此基礎(chǔ)上提出了低復(fù)雜度小波變換方法.本文后半部分運(yùn)用這種低復(fù)雜度的小波變換方法分別單片F(xiàn)PGA實(shí)現(xiàn)了6464大小圖像的四級(jí)小波分解和重構(gòu),驗(yàn)證了其實(shí)用性能.其并行輸入速率可達(dá)到50Mbit/s.在論文的最后,進(jìn)一步

7、提出了將這種低復(fù)雜度小波變換用于遙感圖像實(shí)時(shí)壓縮的實(shí)現(xiàn)方案.保持原有的改進(jìn)SPIHT量化編碼方法不變,采用本論文提出的低復(fù)雜度小波變換方法與采用原有的小波變換相比,不僅可以降低小波變換系統(tǒng)存儲(chǔ)量一半、減小系統(tǒng)輸出延遲一半.同時(shí),該方法的硬件仿真為其實(shí)用化打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ).2.學(xué)位論文 柯麗 基于小波變換的空間遙感圖像實(shí)時(shí)壓縮方法研究 2005本文首先研究了小波變換的理論基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)小波變換采用的是卷積運(yùn)算，算法復(fù)雜，而且變換結(jié)果為浮點(diǎn)數(shù)，故采用提升方案彌補(bǔ)傳統(tǒng)小波變換的不足。將小波變換用于圖像壓縮時(shí)，所選小波基性能好壞直接影響到小波變換速度和圖像壓縮結(jié)果。本文通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)分析了小波基各項(xiàng)性質(zhì)

8、與圖https:/wen像ku壓. b縮ai的d u關(guān).c系o m，/為vie小w波/1基8 1的9選a0擇70提7供fd依53據(jù)60，c并ba選1出ad雙b b正c交.ht小m波l 基(D5/3)用于遙感圖像實(shí)時(shí)壓縮。7/10然后在經(jīng)典小波編碼方法的基礎(chǔ)上，針對(duì)SPIHT編碼算法壓縮過(guò)程中存儲(chǔ)量大、存在大量重復(fù)運(yùn)算的缺點(diǎn)，提出一種改進(jìn)的SPIHT編碼算法，即引入 最后根據(jù)圖像小波變換的特點(diǎn)和統(tǒng)計(jì)分析，設(shè)計(jì)出一種新的適宜遙感圖像的快速壓縮方法。該方法將分解后圖像的低頻高頻子帶分別處理.低頻子帶4/15/2019CCD遙感圖像的小波分解特性及編碼壓縮- 百度文庫(kù)采用DPCM(差分脈沖調(diào)制)方法進(jìn)

9、行無(wú)損壓縮，保證圖像主要信息不丟失，高頻子帶采用改進(jìn)的SPIHT編碼方法提高壓縮比。實(shí)驗(yàn)證明，在壓縮比相同的情況下，新的壓縮方法在時(shí)間消耗和重構(gòu)圖像質(zhì)量方面均優(yōu)于經(jīng)典方法，其中重構(gòu)圖像的PSNR增加了2dB以上，最高達(dá)10.10dB。壓縮和解壓縮時(shí)間提高了3倍左右，而其重構(gòu)圖像的人眼視覺(jué)質(zhì)量與傳統(tǒng)方法相當(dāng)。另外，該壓縮方法運(yùn)算過(guò)程中所需存儲(chǔ)量小和算法簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，適宜硬件實(shí)現(xiàn)，而且便于并行處理，如果用數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)實(shí)現(xiàn)壓縮算法，可進(jìn)一步提高壓縮速度，實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)在高保真情況下的實(shí)時(shí)壓縮。3.期刊論文 強(qiáng)永剛.殷建平.祝恩.張國(guó)敏.陳濤.QIANG Yong-gang.YIN Jian-

10、ping.ZHU En.ZHANG Guo-min.CHENTao 基于小波變換和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感圖像人工建筑區(qū)提取 -中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)2008,13(8)為了快速定位中高分辨率可見(jiàn)光遙感圖像中的人工建筑目標(biāo),一般需要先對(duì)目標(biāo)進(jìn)行粗定位,提取人工建筑區(qū)域.根據(jù)遙感圖像中的不同地貌具有不同的頻譜特性,人工建筑區(qū)相對(duì)其他區(qū)域具有較高的頻率,提出了基于小波變換和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感圖像人工建筑區(qū)提取算法.該算法先對(duì)遙感圖像進(jìn)行小波變換,將不同地貌的信息轉(zhuǎn)換到不同頻帶,再對(duì)高頻信息進(jìn)行融合,并將融合后的高頻信息中幅度變化劇烈的區(qū)域看作山峰,變化平穩(wěn)的區(qū)域看作盆地,最后采用形態(tài)學(xué)重建的方法提取人工建筑區(qū),實(shí)

11、驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有快速性和準(zhǔn)確性的特點(diǎn).4.學(xué)位論文 王沛 遙感圖像基于小波變換壓縮系統(tǒng)的快速實(shí)現(xiàn) 2000圖像壓縮是當(dāng)今數(shù)字圖像處理領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)之一，在很多方面均有廣泛的應(yīng)用。過(guò)去二十年以來(lái)科學(xué)研究的發(fā)展證明了這種技術(shù)的重要意義。早期圖像壓縮的研究多集中在離散余弦變換上，近期壓縮算法則更多集中在多分辨率技術(shù)上，尤其是小波變換。遙感圖像編碼壓縮是遙感技術(shù)的一個(gè)重要組成部分。本文針對(duì)遙感圖像分辨率高、相關(guān)性弱、冗余度小、紋理多的特點(diǎn)，提出了一種基于小波變換遙感圖像壓縮編碼系統(tǒng)快速實(shí)現(xiàn)方案。本文首先從數(shù)學(xué)分析的角度研究了小波變換的理論基礎(chǔ)、特點(diǎn)和性質(zhì)，介紹了小波變換在應(yīng)用中的具體步驟及其流程圖

12、。在對(duì)遙感圖像進(jìn)行小波變換后，根據(jù)人類(lèi)的視覺(jué)、生理及心理特點(diǎn)，對(duì)低頻子圖象和高頻子圖象分別進(jìn)行不同策略的量化和編碼處理。其中，低頻子圖象用插值差分脈沖預(yù)測(cè)編碼調(diào)制方法進(jìn)行編碼，而高頻子圖象用自適應(yīng)量化和算術(shù)編碼方法進(jìn)行編碼。為了加快程序運(yùn)行速度，用匯編語(yǔ)言設(shè)計(jì)了圖像壓縮系統(tǒng)軟件的關(guān)鍵代碼，經(jīng)過(guò)MMX指令優(yōu)化后，將之放置于操作系統(tǒng)的Ring0模式下，有效提高了圖像壓縮速度及壓縮系統(tǒng)的穩(wěn)定性。5.期刊論文 朱錫芳.徐芳芳.ZHU Xi-fang.XU Fang-fang Retinex和小波變換去除遙感圖像云霧方法分析 -常州工學(xué)院學(xué)報(bào)2007,20(5)基于遙感圖像中的云和景物信息頻率分布特征,

13、介紹了改進(jìn)的Retinex方法和小波變換兩種去云方法的基本原理,并結(jié)合實(shí)驗(yàn)分析兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn).Retinex算法對(duì)較暗區(qū)域的圖像處理有明顯效果,改進(jìn)的Retinex方法則是基于經(jīng)典Retinex,對(duì)具有較高亮度的遙感圖像通過(guò)圖像變換方法達(dá)到去云的目的.小波變換方法是將圖片進(jìn)行適當(dāng)層次的小波變換,增大低層細(xì)節(jié)系數(shù),突出景物信息,減小高層細(xì)節(jié)系數(shù),適當(dāng)減小近似系數(shù),最后將所有系數(shù)重構(gòu),得到重構(gòu)圖像.實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)及數(shù)據(jù)表明:基于小波變換方法優(yōu)于Retinex方法.6.學(xué)位論文 鄭文杰 基于小波變換和分塊方向?yàn)V波的遙感圖像線(xiàn)性信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)研究 2007遙感圖像可以客觀(guān)、真實(shí)、全面的記錄地表形態(tài)、地質(zhì)

14、構(gòu)造形態(tài)等，其信息密度大且連續(xù)性好。因此，近年來(lái)遙感技術(shù)在地表形態(tài)、構(gòu)造變形和城市變遷等研究領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并成為調(diào)查、監(jiān)測(cè)和分析人類(lèi)目前所面臨的人口、環(huán)境、資源和災(zāi)害等問(wèn)題的重要手段之一。隨著遙感衛(wèi)星提供越來(lái)越多不同性質(zhì)的影像數(shù)據(jù)，遙感圖像融合技術(shù)也變得越來(lái)越重要，通過(guò)遙感圖像融合可以結(jié)合不同圖像的信息得到更好的遙感圖像，目前存在很多遙感圖像融合方法，如：高通濾波融合、IHS融合、小波融合和基于小波變換的IHS融合等。在遙感圖像中，線(xiàn)性邊界是非常重要的信息，它對(duì)地物識(shí)別和圖像解譯起著非常重要的作用。本文分析了各圖像融合方法的特點(diǎn)，基于小波變換的IHS融合在增強(qiáng)圖像空間信息的同時(shí)能很好地

15、保留多光譜圖像的顏色信息，方向?yàn)V波融合能增強(qiáng)圖像中的線(xiàn)性邊界信息。各圖像融合方法之間存在著很大的互補(bǔ)性，本文結(jié)合基于小波變換的IHS融合和基于分塊方向?yàn)V波融合兩種技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行融合，以增強(qiáng)圖像的線(xiàn)性信息，融合后的影像突出圖像中的線(xiàn)性邊界。在確定圖像融合過(guò)程中方向?yàn)V波的選擇上，本文使用分塊霍夫變換進(jìn)行，通過(guò)分塊霍夫變換，將圖像分成小塊，識(shí)別出每塊圖像的線(xiàn)性邊界主方向，在分塊方向?yàn)V波融合時(shí)根據(jù)分塊霍夫變換的結(jié)果選擇特定的方向?yàn)V波。通過(guò)對(duì)實(shí)際影像的融合處理，與現(xiàn)有方法相比，本文提出的融合方法取得了更好的效果。融合圖像不僅增強(qiáng)了圖像的空間細(xì)節(jié)信息，突出了線(xiàn)性邊界，而且也很好地保留了原多光譜圖像的顏色信

16、息。另外通過(guò)與高分辨率圖像和地形圖的比較可知，增強(qiáng)的線(xiàn)性信息反映了地表的實(shí)際情況。7.會(huì)議論文 郭春霞.吳釗.談?wù)?基于條帶小波變換的遙感圖像壓縮技術(shù) 2002本文是在傳統(tǒng)小波變換的基礎(chǔ)上提出的一種針對(duì)遙感圖像進(jìn)行的基于條帶的小波壓縮方法.首先討論了一下對(duì)遙感圖像進(jìn)行傳統(tǒng)小波壓縮的優(yōu)缺點(diǎn),接著考慮到衛(wèi)星存儲(chǔ)量的限制及遙感圖像的特殊的獲取方式,提出對(duì)遙感圖像進(jìn)行條帶壓縮,在保證壓縮質(zhì)量和壓縮比的前提條件,極大的減小了存儲(chǔ)量和壓縮時(shí)間.8.學(xué)位論文 薄秋慧 基于小波變換的遙感圖像無(wú)損壓縮技術(shù)研究 2005本文以基于小波變換的遙感圖像無(wú)損壓縮算法作為研究?jī)?nèi)容。首先，以HAAR小波和S變換為基礎(chǔ)，引出

17、了基于提升框架的整數(shù)小波變換。在與EZW算法比較的基礎(chǔ)上，詳細(xì)論述了SPIHT算法，并結(jié)合小波基的選取問(wèn)題進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，從而進(jìn)一步論證了遙感圖像在基于小波變換域的壓縮中，小波基的選擇對(duì)壓縮性能具有一定的影響。然后，分析了SPIHT算法，并針對(duì)SPIHT算法用于遙感圖像無(wú)損壓縮中存在的不足，提出了一種改進(jìn)算法：SPIHT-INT-RSI，以期更好地編碼殘差數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了該算法的有效性。最后，提出了LS-MROI算法應(yīng)用于遙感圖像的多感興趣區(qū)域壓縮。利用3D-SPIHT及其改進(jìn)算法進(jìn)行了多光譜圖像的無(wú)損壓縮實(shí)驗(yàn)，取得了不錯(cuò)的效果。9.會(huì)議論文 葛雯.高立群 基于非分離小波變換及形態(tài)學(xué)的遙感圖像

18、融合算法 2007針對(duì)基于傳統(tǒng)可分離小波遙感圖像融合算法不能有效保留融合圖像邊緣信息的情況,利用非分離小波變換和形態(tài)學(xué)的各自?xún)?yōu)勢(shì),提出了一種注重邊緣保護(hù)的遙感圖像融合算法。該算法在非分離小波分解框架下,采用形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)極大值和方差加權(quán)分析相結(jié)合的融合方法處理反映圖像細(xì)節(jié)特征的小波系數(shù)；對(duì)反映圖像近似內(nèi)容的尺度系數(shù)利用加權(quán)法進(jìn)行融合。最后通過(guò)非分離小波逆變換重構(gòu)融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用提出的融合規(guī)則得到的融合圖像能夠更好地再現(xiàn)圖像的邊緣信息,有機(jī)地融合遙感圖像之間的互補(bǔ)信息,最大限度地反映地物的特征信息,為遙感圖像的信息分析和提取能力提供有利的支持。10.會(huì)議論文 耿迅.龔志輝.張春美 基于小波變換的遙感圖像數(shù)字水印算法研究 2006本文主要研究遙感圖像的數(shù)字水印技術(shù)。算法先將原始遙感圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間,然后選取Y(亮度)分量進(jìn)行小波變換。水印由偽隨機(jī)序列組成,嵌入在小波域低頻子帶的大系數(shù)中。分析了遙感圖像嵌入水印后對(duì)圖像分類(lèi)的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法能夠有效地抵抗JPEG壓縮、圖像增強(qiáng)等攻擊,在未受攻擊的情況下,遙感圖像嵌入水印對(duì)圖像分類(lèi)影響很小。/view/1819a0707fd5360cba1adbbc.html-8/101.徐勇.徐智勇.張