多光谱遥感图像压缩系统中的ROI编码方法

提出了一种基于EBCOT(率失真优化截取内嵌码块编码)算法的矩形ROI(感兴趣区域)编码的干涉多光谱卫星遥感图像压缩方法。该方法不需要对小波域的系数进行提升，而是在码流组织时通过对多光谱区域的误差跟踪提高恢复图像的质量。从而克服了传统方法因为增强系数与图像复杂度不匹配带来的ROI与BG的PSNR质量不协调的问题，该算法的解码器不需要知道该图像是否存在ROI，不需要反提升过程，完全正常解码即可，而且该方法保留了EBCOT的优良特性。实验表明，这种编码方式在干涉多光谱卫星图像压缩系统中可获得理想的效果。     

卫星遥感图像无损压缩技术改进方法

采用预测原理的JPEG-LS无损压缩算法存在着固有的误码扩散现象,会影响其在卫星工程中的应用,且基于整幅图像预测的压缩算法还存在较大的处理时延,难以满足遥感图像实时性应用需求。文章对JPEG-LS无损压缩算法进行了改进,提出了采取分块压缩的措施来抑制误码扩散同时降低图像处理时延的方法,并利用风云四号(FY-4)卫星扫描图像对改进的JPEG-LS无损压缩算法进行了验证。结果表明:改进的JPEG-LS无损压缩算法可在有效抑制误码扩散的条件下,实时无损地将卫星遥感图像数据量压缩至一半左右。可为卫星遥感图像无损压缩技术的改进及工程应用提供参考。     

基于直方图修改的卫星遥感图像无损隐藏传输

针对星上低速率数据的传输问题,提出了一种基于直方图修改技术的卫星遥感图像无损隐藏传输方法。该方法通过对星上高速率遥感图像相邻像素差的直方图进行修改,将低速率数据嵌入到原始高速率遥感载体图像中,并利用卫星高速数传系统进行下传。地面接收端可以从载体图像中正确提取低速率数据,并无损恢复原始高速率遥感图像数据。该方法在不增加卫星数传系统复杂度和信息传输速率的前提下,提高了卫星数传系统的利用率,增强了数据传输的隐蔽性。实验结果表明,本文算法在保证良好的不可见性的情况下,获得了较高的纯载荷嵌入容量。与其它无损嵌入方法相比,在峰值信噪比和纯载荷嵌入容量方面都有很大的优势。     

基于改进语义分割网络的输电走廊遥感变化检测

利用不同时间卫星遥感图像的变化检测,可以及时发现输电走廊周边的地质灾害、人为破坏和违章建设等潜在风险。目前,由于卷积网络需要池化,基于深度学习的高分辨率遥感图像变化检测通常采用降采样提取抽象特征,导致检测结果分辨率降低。针对这个问题,文章提出一种综合语义分割和孪生网络的变化检测算法,利用语义分割网络的编码功能提取高级抽象特征,通过解码功能恢复成原始分辨率,并利用孪生网络的参数共享机制实现不同时相图像的协同处理。面向云南省昆明市西南某高压线覆盖区域,利用2018年1月和11月的"高景一号"0.5m分辨率遥感图像进行变化检测,实验表明:文章提出的算法在分辨率保持不变的情况下,能获得优于93%的检测精度,为输电走廊遥感变化检测提供有效的技术支撑。     

基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息，提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具，比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换，在contourlet域完成图像信息的融合，最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性，首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则，系数选择更符合人类视觉系统的要求，使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则，在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法，且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。     

改进的小波神经网络遥感图像融合算法的研究

本文改进了现有的小波遥感图像处理算法。用非线性小波基取代神经元非线性激励函数,提出一种新的最优小波神经网络的遥感图像融合算法。研究发现通过小波神经网络自适应算法进行图像滤波融合,具有网络结构小、收敛速度快的优点,同时新算法处理的遥感图像具有更高的清晰度和分辨率。     

基于线性特征的中分辨率航天遥感器MTF在轨评价及其在图像恢复中的应用

文章在简要介绍遥感器在轨MTF评测值在遥感图像处理中的意义基础上,分析了中分辨率遥感卫星成像过程MTF在轨测试的各种方法的适用性、算法和具体指标要求,提出了适合于中分辨率遥感卫星成像过程MTF的在轨评价方法,并剖析了遥感卫星成像过程中影响MTF的多种因素;最终以CBERS-02星CCD图像为对象进行了试验,并有效运用于图像恢复。     

基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合

为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。     

基于空域结构渐进描述的图像压缩算法

目前通用的变换域图像压缩算法由于其工作原理导致其在压缩具有丰富纹理细节的遥感图像时质量不高,为了满足当前航天遥感技术的需要,提出了一个基于在空间域上对图像结构进行渐进描述的图像压缩算法。该算法把分块图像根据其内部的纹理复杂程度分为平坦、粗纹理和细纹理3种模式,并利用纹理简单模式叠加修正的方式来渐进地描述纹理复杂模式。在压缩细节纹理较少的图像时,该算法的结果与基于小波变换的典型算法SPIHT相当,而在压缩纹理细节丰富的图像时,该算法明显优于SPIHT算法。     

基于线性特征的中分辨率航天遥感器MTF在轨评价及其在图像恢复中的应用

文章在简要介绍遥感器在轨MTF评测值在遥感图像处理中的意义基础上，分析了中分辨率遥感卫星成像过程MTF在轨测试的各种方法的适用性、算法和具体指标要求，提出了适合于中分辨率遥感卫星成像过程MTF的在轨评价方法，并剖析了遥感卫星成像过程中影响MTF的多种因素；最终以CBERS-02星CCD图像为对象进行了试验，并有效运用于图像恢复。     

基于预处理和后处理的高倍静止图像压缩方法

文中提出一种基于图像预处理和解压图像后处理的高倍静止图像压缩方法。该方法不改变原来的压缩算法 ,在原有压缩方法的编码前对图像进行预处理 ,通过有目的的舍弃掉一部分数据 ,来降低压缩编码的复杂度 ,提高编码效率 ,同时在很大程度上减小了硬件实现时所需的存储量。在解码端首先恢复出保留的数据 ,然后利用子带外推的方法恢复丢掉的数据 ,最后重建图像。以 L ZC编码方法为例 ,试验结果表明 ,子带外推方法的重构图像比直接进行高倍压缩恢复的图像质量在视觉上和峰值信噪比上都有一定的改善     

一种最大压缩误差可控的高光谱图像压缩算法

提出了一种可以实时控制压缩误差的高光谱图像有损压缩算法。该算法对高光谱 图像矩阵进行奇异值分解得到奇异值矩阵和奇异向量矩阵;用部分奇异值及其对应的奇异向 量重构图像;根据测量系统精度要求确定量化因子并对重构图像与原始图像间的光谱误差进 行量化;采用预测编码和算术编码对用于图像重构的奇异值及其对应奇异向量进行无损压缩 ;设计了非零值编码算法完成对重构误差的无损压缩。对Luna Lake和Low Altitude图像的 仿真结果为：最大相对误差分别控制在0.44％和0.33％时,压缩比为41.5:1和24.6:1, 信噪比为 50.4 dB 和47.8 dB。
     

基于小波变换的图像融合增强算法

针对当前高速摄影系统不能保证采集的高帧频图像中所有目标物体聚焦清晰的特点,提出了一种基于小波变换的图像融合算法,对快速小波变换后得到的低频系数与高频系数采用一种改进型的融合规则进行算法仿真实验,并与传统的图像融合规则对比分析。     

一种基于分类DCT的SAR图像压缩算法

提出了一种基于分类 DCT的 SAR图像压缩编码算法 ,该算法在国际静止图像压缩标准 JPEG基础上 ,将图像划分为平坦区域和波动区域 ,依据人的视觉生理特点 ,对不同区域采用不同的量化编码方式 ,结果 ,既可以获得较高的压缩比 ,同时也可保证良好的视觉效果。实验结果验证了算法的有效性     

卫星遥感图像的鲁棒无损数据隐藏传输算法

提出一种基于整数离散余弦变换（IntDCT）域的鲁棒无损数据隐藏算法。先对载体图像进行预处理来构建适合信息嵌入的载体,并将无损隐藏的思想引入到预处理中用以存储可恢复原载体图像的信息。为兼顾鲁棒性和图像质量,算法通过修改载体图像IntDCT域高频系数的直方图修改来完成秘密信息的嵌入;最后,与以往算法不同,为保证遥感图像的质量,给出了接收端在含密图像未失真和失真情况下载体恢复的方法。实验结果表明,本文所提出的算法能有效抵抗压缩攻击,并具有良好的图像质量和较大的容量。与以往算法相比,本文算法在性能方面具有明显的优势。     

易于硬件实现的遥感图像两倍压缩算法

结合干涉多光谱遥感图像航天应用的要求,参考CCSDS标准无损压缩算法,提出了一种易于硬件实现的干涉多光谱遥感图像无损／近无损压缩算法。该算法在对12bit干涉多光谱图像进行2倍压缩时压缩性能与JPEG 2000标准算法相当,但算法复杂度和所需存储空间大大降低,在单片FPGA内部即可实现全部压缩功能,可以很好地满足航天应用的要求。     

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MTFC的遥感图像复原方法

遥感图像在成像过程中受到大气、光学系统、探测器、平台运动和电路等因素的影响,引起图像退化,图像复原算法可以改善遥感图像像质,提高图像信息的解译能力。文章介绍了调制传递函数补偿（modulation transfer function compensation,MTFC）算法的原理,从遥感成像的链路环节出发,分析了MTFC的原理,提出了一种星上实时遥感图像MTFC复原算法。通过卷积系数和抑噪参数的优化设计,在提高图像清晰度的同时能较好地抑制噪声;对不同卷积和抑噪参数的图像复原效果进行了对比,从主观和客观两个方面对复原图像进行了评价。实验结果表明,该算法能有效提高图像像质,增强图像的高频部分,采用不同类型的卫星遥感图像验证了算法的适应性。     

一种高超星图高精度半盲复原算法

针对高超声速飞行器在平流层内应用天文导航时受气动光学效应及运动模糊影响后难以观星和高精度导航的问题，提出一种基于正则化思想的高超星图半盲复原算法。该算法首先针对高超星图的特点进行去噪与星点初提取等预处理操作，接着从图像中提出可用的模糊核信息，并通过融合达到去噪的目的。然后结合天文图像灰度及梯度的稀疏先验分布特性，提出一种针对高超星图的正则化非盲复原模型，利用分裂布雷格曼迭代法等算法迭代估计清晰图像。将本算法与传统星图复原算法、其他最新正则化复原算法进行星图复原与导航效果比较，结果表明本算法复原效果最佳，且能明显改善星点识别正确率及质心坐标计算精度，可用于大幅提高超声速飞行器在平流层中的天文导航适应性及导航精度。