标准图压缩法

以迭代函数系统为基础的分形图象压缩方法是一种新的有效的图象数据编码途径，在分析分形图象压缩方法优缺点的基础上，提出了一种基于仿射变换的标准图压缩法，此法的恢复图象质量与压缩恢复速度均明显优于分形图象压缩法。     

SPOT遥感图象的信息保持型压缩

对SPOT遥感图象的信息保持型压缩编码进行了研究。对几种不同的预测器及A_2、A_3线性码进行了比较,得出如下结论:在SPOT 遥感图象的信息保持型压缩编码中,采用文献[1]提出的三点预测器较好,线性码采用A_3码较好;两者结合,在信息保持率大于99%时,可使压缩比达2倍以上。文内还对在压缩图象的传输与恢复中碰到的问题进行了探讨。     

超谱遥感图像降维方法研究现状与分析

随着成像光谱仪的发展 ,超谱遥感图像的研究已进入到一个新的阶段———对获取的超谱数据进行有效处理和利用的阶段。目前的处理方法主要集中在对超谱图像的数值分析处理上 ,比如大气校正、降低数据维数、信息提取、分类与压缩等方面。而超谱图像降维方法的研究是做好后继处理的一个关键步骤 ,降维方式的正确选取与使用 ,对于发展和完善那些针对超谱海量数据和丰富信息特点的算法和软件有极大的好处。文章从波段选择、划分数据源、特征提取和融合等 4个角度对目前超谱图像的各种降维方法进行了综合归纳和分析。力图为超谱图像处理寻找突破点 ,加强此领域的研究力度     

卫星图象按块分频压缩法

针对星载实时压缩的需要，设计了一种按块分频压缩算法。该算法以按块定长压缩为基础。用二级拟合修正，与高频纹理特征修正相结合的方式恢复原图象信息，得到了四倍压缩比下，有限误码扩散及较好的图象保真效果。     

基于主成分分析的混合象元分解

本文主要介绍基于主成分分析的混合象元分解。通常,主成分分析用于图象增强和数据空间维数的压缩,不改变数据的空间结构。文中引入了目标检验方法,利用它可达到对混合象元的分解。由于卫片的分辨率有限,混合象元大量存在于遥感图象中,而混合象元的存在是导致异物同谱和同物异谱的一个重要原因。若能实现混合象元的分解,就可为深入应用遥感资料提供有力帮助。     

粒子图象电影测速技术

本文介绍一种粒子图象电影测速技术,该技术采用机械调制装置及光学透镜,将连续输出的氩离子激光调制成周期性脉冲片光源序列,并与快速照相枪匹配,可以连续拍摄流场一个截面上随时间发展过程中不同瞬态的一系列两次或多次曝光的粒子图象底片,因而不仅可以取得流动一个截面上的瞬时二维速度场,并且可以获得该流动截面速度场发展的时间历程,为定量研究非定常流动随时间的发展特性提供了一种有效途径。     

多模式快速标准图压缩法

对标准图压缩法作了改进，引进了多模式压缩的思想，设计了相对矩的分类算法，把标准图压缩法改进为多模式快速标准图压缩法，恢复图象质量和压缩速度均有大幅度的提高，并在压缩比为４倍时得到了优于静止图象压缩标准ＪＰＥＧ的结果。     

自适应图象数据压缩方法的研究

本文主要研究图象数据压缩的自适应方法。对于给定的细节较少的单色数字图象,本文给出了一种自适应的离散余弦变换(DCT)数据压缩方法。文中还对自适应DCT法和自适应微分脉冲编码调制(DPCM)方法作了比较。试验结果表明,自适应DCT法有更好的压缩性能,且对图象统计特性不敏感。     

图象数据压缩评述

本文介绍几种常用的图象数据压缩方法,包括DPCM、变换编码、混合编码、帧间编码和多光谱图象压缩等。介绍计算机模拟实验结果和硬件实现的现状,展望图象数据压缩的前景。     

混合工质制冷机原理和设计计算

混合工质制冷是七十年代在美国发展起来的一种新的制冷技术。它采用新的热力循环,兼有蒸汽压缩制冷和空气制冷的主要优点。空气—水做工质的制冷机在美国已发展到接近商用阶段。本文简单介绍混合工质制冷技术的发展概况和基本热力学原理及基本流程;较为详细地论述流程参数的计算方法和主要附件—压缩—膨胀器的参数计算方法。     

多模式归一化标准图压缩法

在分析研究多模式快速标准图压缩法算法优缺点的基础上，建立了多模式归一化标准图压缩模型，使图象的压缩速度和恢复精度均有较大的提高，并取得了在４倍压缩下，恢复精度优于国际静态图象压缩标准ＪＰＥＧ（纯软件）的成果。     

基于小波域的分形图像压缩

在分析产生块效应原因基础上,定义了一种度量块效应的客观方法.为了消除传统分形图像压缩中产生的块效应,提出先将原图像变换到小波域,再进行分形压缩.这种方法既继承了传统分形图像压缩的编码原理,又利用了小波变换的优良特性,从而取得了更好的压缩效果.此外,根据小波系数的能量分布特征,提出了一种加快相似匹配的方法.     

The study of enhanced earth observations on a satellite image chain

The Multi-Spectral Camera (MSC) on the KOrea Multi-Propose SATellite (KOMPSAT)-2 was developed and launched as a main payload to provide a One(1) m panchromatic image and four(4) band four(4) m multi-spectral images at an altitude of 685 km covering a swath width of 15 km. These images, archived around the world, are a useful resource for space applications in agriculture, cartography, geology, forestry, regional planning, surveillance, and national security. The image quality of KOMPSAT-2 depends upon its image chain, which is comprised of an on-board system in the satellite and a processing system at the ground station. Therefore, in this study we determine the factors that have a major impact on the image quality through an investigation of the entire image chain. Consequently, two methods, involving a compression algorithm and a deconvolution technique, were determined as having a significant influence on the KOMPSAT-2 image quality. The compression algorithm of KOMPSAT-2 is rate-controlled JPEG-like algorithm that controls the mismatch between the input and output data rate. The ability to control the input/output data rate may be useful during the operation of the satellite but can also lower the overall image quality. The deconvolution technique may increase the sharpness of images, but it can also amplify the image noise level. Therefore, we propose methods of wavelet-based compression and denoising as an alternative to currently existing algorithms. Satisfactory results were obtained through experimentation with these two algorithms, and they are expected to be successfully implemented into the future KOMPSAT series to yield high-quality images for enhanced earth observation.     

结合小波变换的Jacquin分形图像编码

提出了一种将分形与小波变换紧密结合起来的图像压缩方法;改进了目前虽简单易行,但编码时间过长的分形图像编码,而且Domain块的采样方式也存在缺陷。针对这些问题,利用小波分解的特性构造了一种基于小波分解的分形图像编码算法;对输入图像进行小波变换,将变换后的低频部分作为Jacquin分形编码方法的搜索区域。实验表明重构图像的质量得到了较大的提高。     

Fractal signatures for multiscale processing of hyperspectral image data

A multiscale approach to hyperspectral image data analysis using fractal signatures was proposed and implemented in the Interactive Data Language (IDL). For 2-D hyperspectral curves, fractal signature measures the changes in curve length with changing scale. Using NASA’s Earth Observing-1 (EO-1) Hyperion image from a study area near Denton, Texas, USA, the capabilities of fractal signatures in discriminating different land cover types were presented in three different ways: (1) fractal signature curves, (2) distances between fractal signatures, and (3) fractal signature images. The asymmetry in length measurement was found to be effective in handling hyperspectral curves obtained from Hyperion radiance data. The contribution of fractal signature images was shown through comparison of image classification results. The results from the Hyperion radiance data suggest that fractal signatures at certain scales can reveal important differences in land cover types.     

基于结构描述的图像压缩方法研究

目前在遥感图像压缩领域,应用最为广泛的是以SPIHT算法为代表的基于小波变换的压缩技术,但是遥感图像含有极为丰富的高频信息,而变换域压缩编码的压缩原理是保留低频信息删减高频信息,这种矛盾导致了变换域编码对遥感图像进行高倍率压缩时,图像会有较大失真。为了减小压缩过程中高频信息的失真,从对图像空间结构描述入手,提出了一个基于空域的图像压缩算法,并与SPIHT算法进行了对比试验,证明了该算法的压缩质量明显好于SPIHT算法,具有一定的应用前景。     

基于信息隐藏的遥感图像分块压缩

目前JPEG2000等图像压缩方法受制于压缩倍数的限制,无法满足用户对海量遥感数据的实时传输要求,需要进一步减少高分辨率遥感图像产生的数据量,以满足遥感图像数据的空间传输要求。针对此情况提出了一种基于信息隐藏的遥感图像分块压缩方法,利用图像块的相似性判决出基准图像块和相似图像块,将相似图像块的编号隐藏在基准图像块中,只对基准图像块进行JPEG2000压缩。采用标准图像库作为样本图像进行仿真,结果表明,该方法将样本图像压缩前的数据量减少1/3,同时将该样本图像的压缩比提高1.5倍。     

基于空间重采样的遥感图像压缩

针对遥感图像压缩，在分析基于变换的压缩方法（如小波变换）可用性的基础上，提出一种称为RBC（Resampling Based Compression，即基于空间重采样压缩）的新压缩方法，RBC方法的主要特点是恢复图像的高保真和压缩算法的低运算复杂度，因此十分适合高速，实时压缩应用，给出了RBC方法与SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees)方法的压缩结果的比较，。比较结果表明RBC方法比其他熟知的方法更适合于遥感图像压缩应用。     

基于自相关函数的自然纹理图像分形维数的估计

提出了一种估计分形维数的新方法,并利用该方法估计自然纹理图像的分形维数.分形维数是描述图像粗糙程度的主要参数.将分数布朗运动推广到离散情况,研究离散高斯噪声的自相关函数的性质.根据自相关函数的性质,获得估计分形维数的自相关函数方法.合成分形图像和自然纹理图像被用来检验该方法的准确性,并与计盒方法进行了比较,结果显示自相关法是准确的和有效的.