基于SPIHT算法的遥感图像高速实现方案

基于小波变换的SPIHT图像压缩方案是目前公认性能较好的一种实用高性能图像压缩编码算法，但原始SPIHT算法链表式编码限制了其在高速处理中的应用。本文提出了一种改进的SPIHT压缩编码算法，在确保恢复图像质量与原始算法基本上相当的基础上，改进算法可以采用并行流水结构实现，有利于高速处理中的应用，为该算法在遥感图像中的应用提供了理论依据和工程基础。     

CCSDS基于小波变换的图像压缩

通过分析一种CCSDS建议的基于小波变换的图像数据压缩的基本原理、编解码方法、系统实现和压缩性能,初步研究深空通信对于图像压缩的特殊要求。通过与现在流行的基于小波变换的图像压缩算法JPEG2000进行比较发现, CCSDS推荐的算法的性能与JPEG2000基本相当,且同样支持无损和有损压缩及渐进传输,但其算法复杂度更低,包丢失不会造成图像大面积损坏,因而更适合于深空通信。     

图像压缩感知的自适应方向提升稀疏表示及重构算法

为了克服传统的压缩感知重构中正交小波方向选择性差的局限性,针对图像信号方向性决定了需要在不同纹理区域选择滤波器以使变换后信号能量更加稀疏,提出一种基于自适应方向提升稀疏表示的重构方法。重构时,在每次迭代更新后,根据图像信号的纹理特征选择不同强度方向和信号光滑度的小波基,使得变换后信号能量分布更加集中,并利用小波域阈值处理方法解决信号的重构噪声问题。实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节。     

机载高分辨率遥感图像实时压缩系统研究

介绍了图像压缩系统的5种主要架构,分析、比较了这5种架构的优缺点。基于现场可编程门阵列(FPGA)的图像压缩系统架构,提出了一种适合机载应用的高分辨率遥感图像实时压缩系统,该系统具有体积小、功耗低的特点。另外,还针对JPEG-LS(JPEG-Lossless)算法的特点,提出了一种简单有效的位率控制和抗误码方法,并在基于VIRTEX-ⅡFPGA的实时压缩系统中进行了具体应用,实现了机载遥感图像的无损和近无损图像实时压缩。该系统预留了充分的硬件资源,可支持EZW和SPIHT等复杂度较高的高倍率图像压缩算法的应用。     

一种适合于遥感图像的逐行扫描压缩算法

在ChristosChrysafis基于逐行小波变换编码的基础上,提出了一种低复杂性基于逐行扫描的图像压缩算法。该算法不需要对图像分块,在对小波系数进行均匀量化之后,根据不同子带的上下文统计特征进行概率建模,采用改进的低复杂性Golomb Rice算法进行熵编码。试验表明,采用这种算法,在对大幅面图像压缩时存储器需求远小于基于SPIHT等算法的存储器需求的同时,其熵编码复杂性也大幅降低,特别适合于功率和空间受限的遥感图像压缩系统中。     

高速传输图像压缩系统设计与实现

介绍一种高速传输图像压缩系统的设计和硬件实现方案。编码方法用一种改进的 SPIHT压缩编码算法 ,基于一片十万门 FPGA实现压缩核心算法的硬件。该系统目前已经实现了对帧尺寸为 1 2 8× 1 2 8,8bpp,帧频为 1 0 0 f/s的连续图像进行高速实时压缩 ,若作优化还可达到更高的帧频 ( >1 5 0 f/s)     

大压缩比嵌入式遥感图像压缩

本文提出一种基于小波变换和矢量量化相结合的遥感图像压缩算法。该算法由于采用嵌入式的比特流构造方式，因而具有嵌入式编码（Embedded Coding)的特点，比特流按照重要性顺序发送，编码器可以在满足一定压缩比的情况下终止编码。在大压缩比的情况下，恢复图像具有良好的视觉效果；同时它具有比SPIHT算法优良的抗误码性能。     

引入图像复原技术的遥感卫星图像压缩解码算法

针对遥感卫星基于小波变换的光学图像有损压缩算法,提出了一种引入图像复原技术思路的算法,对遥感图像解码处理过程中获得的低频信息进行复原,可以获得更多的用于在频域范围内描述图像结构信息的高频分量增益,从而提升整个解码图像的质量。通过此算法与传统的小波压缩算法进行对比,结果表明:压缩恢复图像的峰值信噪比(PSNR)较传统算法有0.1~0.3dB的改善,压缩恢复图像表现出更为丰富的纹理特性,可降低对遥感卫星图像数据处理和天地链路数据传输的要求。     

基于JPEG2000的遥感图像高效压缩显示优化算法

以遥感图像的压缩问题为研究对象,剖析JPEG2000压缩的技术流程,分析遥感图像、自然图像和人物图像的图像特征,并提出一种基于常规JPEG2000压缩框架的面向遥感图像的高效压缩显示一体优化算法,包括高频分量滤波处理、位平面编码通道扫描并行处理和改进的感兴趣区域ROI编码算法,在图像压缩整体耗时和ROI的渐进显示效果上都有明显的提升。     

基于小波和支持向量回归的高光谱遥感图像压缩

高光谱遥感成像技术能够获取探测对象丰富的空间信息和光谱信息,但所得图像海量数据的存储与传输制约了其应用。为此,提出了一种基于三维整数小波变换和小波支持向量回归的高光谱遥感图像压缩方法。首先采用三维整数小波变换把高光谱遥感图像分解成不同尺度的多个子带。然后对低频子带直接进行DPCM编码,而对高频子带则利用小波支持向量回归学习其小波系数之间的相关性,并采用小部分训练样本即支持向量来稀疏表示小波系数,以此达到压缩高频小波系数的目的。最后对支持向量及其相应的权重进行熵编码。文中给出了实验结果,并与基于3D SPIHT和JPEG2000的高光谱遥感图像压缩方法进行了比较,结果表明：所提出的方法在相同比特率下能够获得更高的峰值信噪比。     

SPIHT算法容错性能的分析及改进

SPIHT算法是一种基于小波变换 ,压缩编码效率很高的静止图像压缩编码算法 ,但其产生的码流容错性能很差 ,单比特失真就可能对恢复图像质量造成严重影响。针对这一缺陷 ,提出了虚拟完全子树算法。该算法采用子树独立编码、最优率失真截断、Tag-tree编码和虚拟零树等方法 ,在保持原算法高效压缩性能的同时有效地提高了码流的容错性能     

微型高速图像压缩系统

提出了一种基于多分辨率分解的静止图像压缩算法,在8倍压缩的条件下能够保证较高的图像质量。该算法与现有的静止图像压缩算法相比,在较大程度上降低了对数据传输误码率的敏感性,并且能够在现有器件工艺水平下采用硬件电路来实现。详细介绍了利用FPGA实现的该算法的演示系统。     

基于JPEG2000的高光谱图像压缩方案

高光谱图像是三维立体图像，具有“谱像合一”的特点，具有很大的应用价值，但因为其数据量庞大，给存储和传输带来不便。文章针对高光谱图像的特点，在进行8：1压缩条件下，提出了差值法和变换法两种基于JPEG2000的压缩方案，仿真结果表明，这两种压缩方案都能较好的满足高光谱图像压缩的要求。     

一种适于硬件实现的简化的无列表SPIHT

文中提出简化的无列表SPIHT,它采用状态标识符来记录集合分割信息,而不采用动态的链表操作。它将 精练过程提至不重要像素处理过程之前,从而省略状态标识MNP和MCP,减少状态操作的时间,易于硬件实现和实时 图像处理。     

遥感卫星自截断SPIHT压缩译码技术

链表式SPIHT算法是目前公认最好的压缩方案,但是由于其传输中具有极差的抗误码特性,在遥感图像数据压缩中的应用具有一定局限性。本文提出的自截断式SPIHT压缩算法使得译码器在出现“致使性”误码的情况下能够自动中止该帧数据流译码,使得误码不至于扩散到整幅图像之中。为SPIHT算法在遥感图像数据压缩中的应用提供了理论依据。     

基于纹理边界检测的航天器椭圆特征提取方法

为确定失效航天器等非合作目标的相对位姿，提出一种通过纹理边界检测的椭圆特征提取方法。该方法假设椭圆特征是航天器表面两种不同纹理的边界，利用上一时刻相对位姿信息，将对接环离散几何模型投影到像平面，并沿各离散点的法向方向通过概率方法检测纹理边界点。利用随机抽样一致(RANSAC)方法剔除边界点中的粗大误差，进而拟合出椭圆参数。纹理特征对光照变化具有鲁棒性，因此该方法能够在变光照、星体表面反光不均匀等复杂情况下快速准确地提取图像中的椭圆特征。本文以对接环图像特征提取为例进行仿真校验，分析了算法参数和噪声对提取椭圆精度和时间的影响。利用真实图像与基于梯度边缘的椭圆提取方法进行对比，结果表明，所提出的算法具有较高的精度和速度。