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。     

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。     

一种数字图像水印技术的讨论与仿真

随着互联网的飞速发展、数字媒体数量的不断增多,数字水印技术作为解决版权问题的一种有效方法,引起了人们的广泛关注和深入研究。文章给出了一种基于DCT变换的数字水印策略,算法较简单。所有的过程,包括嵌入、攻击、提取均在MATLAB环境中进行模拟实现。实验结果表明,文章提出的水印算法具有较好的不可见性,且能够成功地抵抗JPEG有损压缩、旋转、加噪、剪切等常见的图像处理操作,可以作为教学过程中的一个典型例子。     

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UDWT的高性能多光谱遥感图像融合算法

无抽取离散小波变换 (UDWT)具有移不变性的优良性质 ,它在遥感多光谱图像增强以及双通道图像融合应用中获得了很好的效果。文中研究一种基于UDWT的适用于多光谱图像的融合算法 ,该算法利用UDWT的多尺度表示方法和文献 [4 ]算法最佳保留光谱信息的特点 ,融合结果同时精确保留了多光谱图像的光谱信息和高频细节特征 ,为目标的检测、定位、识别等图像的进一步处理提供很好的特征信息     

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。     

基于形态学的小波变换图像去噪方法研究

数学形态学和小波变换在信号处理领域应用广泛,论文提出基于数学形态学的小波自适应算法进行图像去噪处理,通过实验证明该算法不仅可以对图像进行有效的去噪处理,而且能很好地保留原图像的细节特征,避免了常规算法的缺点,效果良好。     

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。
     

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     

星载宽测绘带合成孔径雷达成像处理

文章主要研究星载宽测绘带合成孔径雷达（ＳＣＡＮＳＡＲ）成像处理。重点讨论ＳＣＡＮＳＡＲ的工作原理、信号格式、信号结构和咸像处理算法。成像处理算法包括块数据成像算法和块图像拼接算法。频谱分析法和时域频域混合相关法被用于块数据成像，块图像的拼接是利用时间关系剪裁决图像再顺次拼接。计算机仿真验证了本文原始数据重格式化及ＳＣＡＮＳＡＲ成像处理。