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。     

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。     

一种新的基于DSP应用的改进SPECK算法

在基于小波变换的图像压缩编码算法中，Pearlman的利用子带内小波系数的聚类特性的Set Partition Embedded block(SPECK)算法与SPIHT算法相比，具有更低复杂度、更快的编解码速度和相近的性能。文中提出了一种基于DSP平台的SPECK编码器在实时环境下的应用方案。通过使用提升结构的整数小波变换并基于DSP平台上对变换流程进行优化，以提高小波变换的速度。引进误差比特数(Number of Error Bits)概念，并定义绝对零系数(Absolute Zero-Coefficient)对原有的SPECK算法进行改进，在不影响压缩性能的情况下，显著地减少了原算法对内存的需求，并提高了执行速度。实验结果证明，改进后的算法适应了大多数的实时系统的要求，是一个具有实用价值的DSP解决方案。     

基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩

基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩算法。编码端通过关键帧预测出边信息帧,然后联合估计的边信息帧和插值分布的概率模型在编码端进行比特平面码率估计,最后采用基于率失真提升的感兴趣区域编码,调整图像不同区域的率失真斜率来进行更合理的码率分配。实验结果表明,该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像的光谱信息。在不同压缩比的情况下,这种编码方式在干涉多光谱图像压缩系统中可获得较好的效果,算法复杂度低。     

基于条带的小波变换遥感图像压缩编码算法的改进

星载遥感图像压缩传输技术是星载系统的关键之一。文中介绍空间数据咨询委员会 CCSDS提出的基于条带的遥感压缩建议算法原理 (CNES) ,分析该算法的特点和压缩性能 ,对该算法中量化和熵编码部分的缺陷进行了简单的改进。实验表明 ,改进后的算法性能优于原有算法。     

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。     

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。     

基于小波零树的图像压缩算法的硬件实现

从下一世纪起,图像传送将会逐渐采用符合MPEG-4 标准[8]的压缩技术。基于小波变换的图像压缩/解压缩算法[1～3]是MPEG-4 标准中视频静态背景图像压缩所推荐的算法。本文简介基于小波变换的图像压缩/解压缩算法的原理、硬件实现的方法和步骤以及硬件实现的性能指标,以推动先进的EDA工具的使用,并探索现代复杂高速算法的硬线逻辑电路系统的设计技术和方法,为设计具有自己知识产权的专用集成电路作必要的准备     

基于分布式信源编码的高光谱图像无损压缩研究进展

有效的高光谱图像压缩技术已经成为航天高光谱遥感领域研究的焦点之一。对基于分布式信源编码（Distributed Source Coding,DSC）的高光谱图像压缩技术研究进展进行了综述。首先介绍了DSC的理论基础、实现方式及其在高光谱图像无损压缩应用中的优势;然后总结了基于DSC的高光谱图像无损压缩研究进展,在此基础上给出了一种基于多波段预测的高光谱图像分布式无损压缩算法,实验结果表明,该算法具有较低的编码复杂度,其无损压缩性能优于现有的分布式无损压缩算法;最后指出了DSC在高光谱图像压缩中需要进一步研究的问题。     

载人飞船图像系统优化设计及验证

针对载人飞船图像传输质量低的问题,根据测控体制及信道资源约束现状,提出一种载人飞船图像系统优化设计,通过对载人飞船上图像压缩编码算法改进和地面图像增强,实现在沿用载人飞船整体方案的前提下图像传输质量的提升。载人飞船上图像压缩部分,通过提升单帧图像的分辨率和降低帧频,实现传输带宽不变前提下图像质量的提升。地面图像增强部分,通过对载人飞船上原始图像进行深度网络数据预处理和基于深度网络的低质量视频增强,解决经过编码传输后视频分辨率低、压缩噪声大、运动模糊严重的问题,进一步提升图像质量。经过实例验证,通过改进载人飞船上图像压缩编码算法,在双幅模式下,峰值信噪比(PSNR)提升约2.000 dB;在单幅模式下,PSNR提升约1.800 dB。通过增加地面图像增强系统,PSNR提升约2.000 dB。     

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。     

一种易于硬件实现的CCSDS图像数据压缩算法

文章提出了一种易于硬件实现的CCSDS图像数据无损压缩算法。图像数据经过小波变换后,统计规律不尽相同。为了有效进行数据压缩,该标准针对不同的统计规律,采用不同的熵编码。针对不同的图像,讨论了直流系数（DC）量化编码和块交流系数比特深度编码中的参数k、熵编码中长度为3比特码字的编码方式参数choicel和choice3以及长度为4比特码字的编码方式参数choice2和choice4等参数的最优化选择。仿真结果表明,该算法有较低复杂度,易于硬件实现,而且能够有效优化。使输出码率最短。     

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。     

低码率合成孔径雷达图像传输

提出了一种利用小波变换进行低码率合成孔径雷达 (Synthetic Aperture Radar-SAR)图像传输的方案 ;对局域增强技术进行了理论分析 ,得出了信噪比改善的解析结果 ;解决了SPIHT算法的子树分离问题 ,提出了具有抵抗信道噪声能力的修正的 MSPIHT算法 ,对其存贮复杂性和计算复杂性进行了分析 ;分析和仿真表明了本方法的有效性     

基于光谱特性的高光谱图像压缩方案

根据干涉型高光谱成像仪成像特点,提出了一种针对干涉型光谱仪所获得高光谱图像的基于光谱特性的图像压缩方案。由于光谱信息最终从“点”十涉图像中恢复,因此方案中首先通过高精度匹配技术将原始“像面”干涉图像序列“重组”成“点”干涉图像,然后针对“点”干涉图像序列进行压缩。在重组过程中采取基于光流的亚像素级匹配和基于梯度的三角插值算法,实现了高精度的图像匹配重组;在压缩环节利用“点”干涉图像与光谱信息之间的傅立叶变换关系,提出一种能够很好保持频谱特性的基于一维DCT的压缩算法。实验证明,压缩算法总体性能远高于针对“像而”干涉圈序列的压缩算法．很好地控制了光谱信息的失真。