面向星载应用的空间域四叉树层次化图像压缩算法

为满足卫星应用领域对高分辨率遥感图像实时传输与存储的要求，针对该类图像特征，提出基于空间域四叉树数据结构的图像数据亚采样与多模式自适应预测编码相结合的压缩算法。该算法使用四叉树数据结构与三种预测编码模式，针对图像块纹理差别，自适应地选取相应的亚采样与量化编码方式，通过采样方式与量化方式的变化，达到保存高分辨率遥感图像细节与小目标绝不丢失的要求，实现了对遥感图像中目标边缘和变化剧烈的细节的高保真效果，同JPEG相比，恢复图像峰值信噪更高、图像纹理细节保持能力更强。利用具有可编程序门阵列器件物理实现上述算法，获得高速图像压缩专用芯片，该芯片数据处理速度达到288Mbit／s，功耗低于1W。     

基于低通滤波的彩色图像多模式自适应系统

在彩色图像压缩中,"分量编码"技术已较为成熟,JPEG(Joint Photographic Experts Group)是其主要的代表之一.但对于一些要求速度较高的场合,仍不能满足要求.通过对这一技术中的各个环节的研究发现,将YUV空间进行旋转,使图像色域发生变化,压缩结果可得到改善.比较各种插值方法对恢复图像质量的影响,采用了二维重叠数字低通滤波器进行插值,同时配合使用快速的单色多模式自适应压缩算法,从而使系统不但有较宽的适用范围,而且在一定的压缩倍数范围内,恢复信噪比比JPEG高.     

遥感图像受控有失真压缩技术研究

在测绘遥感领域, 对图像的像质要求较为严格, 但即便如此, 遥感图像数据中仍然含有噪声, 从而有损压缩是可行的。文章在遥感图像信噪分析的基础上, 提出了一种遥感图像受控有失真压缩技术。首先分析了遥感图像有失真压缩的可行性; 然后应用小波的良好变焦性能, 对遥感图像施行2层2维小波的塔式分解; 对低频子图进行精细量化,对高频子图进行从粗到精的量化; 最后, 考察不同的高频量化器对遥感图像的压缩倍率和恢复图像像质的影响。     

图像数据实时压缩技术研究

提出一种基于多模式自适应压缩算法的图像实时压缩技术,以此技术为基础,利用硬件设计描述语言VHDL和现场可编程序门阵列FPGA,设计成功系统专用集成芯片,以此芯片为核心,构成图像数据实时压缩系统.该系统采用阵列式处理与流水方式工作相结合的组织结构,数据处理速度与系统容量具有良好的可扩充性.系统单路数据处理速度为100Mbit/s,数据压缩比动态可调,图像恢复精度优于JPEG.本系统体积小、重量轻、功耗低、性能稳定可靠,适用于各种256级灰度图像.      

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。     

基于模糊和最小二乘的SAR图像线特征提取

针对合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)图像的特点,提出一种线特征提取算法.该算法首先抑制相干斑噪声,然后对SAR图像进行模糊变换和增强,再基于假设的SAR图像灰度模型,用最小二乘法设计出低通和高通滤波器,最后检测出线特征散点,并进行连接,得到SAR图像的线特征图.实验证明本算法抗噪声干扰,边缘定位精度达到1个像素.     

码流映射的JPEG2000遥感图像无损信息隐藏

遥感图像经过飞行器JPEG2000压缩编码传输到地面,在传输过程中有时需要搭载其他一些遥测信息,将附加信息嵌入到压缩文件中。对JEPG2000的数据结构进行了研究,将压缩文件的数据部分变换成图像并将其分块,统计256个灰度值,找到出现次数最多的灰度值以及次数为0的灰度值。将这些灰度值所对应的字节进行映射,不同的灰度值代表不同的二进制秘密信息。接收端通过映射将秘密信息提取后,再将载体更改后的字节恢复。隐藏容量平均有了500bit的提升,载密图像的PSNR大于30dB,同时载体数据仍然可以无损恢复。试验结果说明,该算法可以无损地实现JPEG2000图像的信息搭载,同时文件没有膨胀。     

多场景高分辨率遥感图像快速拼接技术

光学遥感卫星拍摄过程中大视场与高分辨率间的相互矛盾，引起国内外研究人员的广泛关注。提出一种基于相机参数保持的快速拼接算法。该方法对高分辨率图像进行降采样处理，利用降分辨率图像的配准信息恢复相机参数，能够改进拼接过程，提高拼接效率。实验结果表明，相对于传统拼接方法，该算法能够将配准时间缩短2倍以上，将遥感图像的拼接质量提升5%~35%， 适用于建筑、森林、农田、湖泊四类场景。通过对存在噪声、亮度差异及不同模糊程度的遥感图像进行拼接实验，验证了该方法的鲁棒性和可行性。     

TDICCD相机大视场多通道遥感图像自动拼接方法

在TDICCD大视场多通道遥感图像的拼接中, 由于存在成像平台谐振及颤振等因素的影响, 以往的经典方法抗噪性和鲁棒性不高, 很难达到图像高精度和快速拼接的要求. 为此, 提出了一种空域互相关自校正亚像素配准方法. 该方法针对TDICCD多通道图像间重叠像素的特点, 采用变搜索窗口的互相关系数作为评价函数; 采用局部检测法监视图像参数的变化, 找出图像每一部分最佳参数; 采用干扰点排除法控制图像中误匹配的点, 使参数更加可信; 在最佳点配准的基础上, 采用所提出的亚像素定位法对配准进行补偿.实际遥感图像拼接结果证明, 该算法精度优于0.1 pixel, 同时比其他方法速度快, 稳定性、抗噪性和鲁棒性都很高, 拼接图像获得了良好的效果.      

结构光三维视觉检测中光条图像处理方法研究

在结构光视觉检测系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个测量系统的测量精度.光条图像的处理是其中重要的一步,尤其是受到严重噪声干扰的图像.探讨了被多种噪声干扰的光条图像的处理和精确提取光条中心的方法.给出了一种消除环境干扰的滤波模板并实验验证了其滤波效果.使用这些光条图像处理方法使整个测量系统在200mm×200mm的测量范围内测量精度达到0.083mm.