基于局域纹理特征的图像无损压缩

局域纹理是识别图像的基本要素,因此在图像压缩处理中分析局域纹理特征是达到去相关的有效途径,在此原理基础上提出了一种新的基于局域纹理特征的无损压缩方法,该算法由去相关处理和熵编码两部分组成,去相关操作是通过一组预测模型自适应选择最佳的模型进行处理,然后使用快速有效的CCSDS编码器对最佳去相关模型的预测误差进行编码,最后给出了该算法与JPEG2000及JPEG-LS的无损压缩结果的比较,实验结果显示,该算法的压缩结果明显优于JPEG2000及JPEG-LS的无损压缩结果.      

机载图像无损/近无损压缩方案及其FPGA实现

根据机载图像压缩和传输的特点,在改进JPEG-LS算法基础上,设计了一种有效的图像无损/近无损压缩方案.该方案由去相关处理、熵编码及压缩位率控制三部分组成.去相关处理部分解决了JPEG-LS预测模型本身的误码扩散问题,熵编码部分使用快速有效的Golomb熵编码器完成对预测误差的编码,同时解决了机载应用中数据传输率恒定条件下压缩码率的控制问题.对压缩算法现场可编程门阵列(FPGA)设计中的一些关键问题也给出了有效的解决途径,从而形成了一套完整、可行的机载图像压缩解决方案.最后通过FPGA实现和验证了压缩方案及逻辑设计的正确性和可行性.      

基于混合编码的天文序列图像无损压缩算法

提出了一种将时间和空间双维度预测与混合熵编码结合的图像无损压缩算法，应用于星体定点成像的天文序列图像.时间与空间双维度预测可以消除天文序列图像的时间相关性和空间相关性.混合熵编码融合了高熵编码与低熵编码算法，充分利用预测误差分布的稀疏性，进一步提升压缩效率.针对星体的天文序列图像，该算法首先在时间维度上进行帧间预测，去除时间相关性，再对帧间预测后的图像在空间维度上进行直方图滤波和上下文预测，去除空间相关性，最后将预测误差送入熵编码器进行编码.实验结果表明，本文所提出算法的压缩效果优于JPEG-LS，平均压缩比提升约15%.该算法结构简单，计算复杂度较低，易于硬件实现，适合星载天文图像的无损压缩.      

面向空间天文观测的序列图像无损压缩算法

空间天文观测任务会获得大量天文图像.对定点天体连续观测得到的序列天文图像具有时间及空间冗余较高的特点.为了减少序列天文图像的存储与传输的数据量，保证序列天文图像的完整性，满足科学目标的任务需求，需要对其进行无损压缩.本文提出了一种利用帧内压缩与改进的帧间压缩相结合的无损压缩算法，将序列天文图像的第一帧进行JPEG-LS帧内无损压缩编码，其余帧进行改进的帧间无损压缩编码，从而有效去除序列天文图像的时间及空间冗余，提高序列天文图像的压缩比.经过试验测试，改进后的帧间压缩效果优于帧内压缩效果，改进后的帧间压缩时间少于帧内压缩时间.结果表明，该算法简单且高效，适用于对序列天文图像的无损压缩.      

含无效云区域遥感图像在轨压缩方法

遥感图像中含有大面积的无效云区域,剔除云区域后的遥感图像形状呈现非规则特性。针对这类非规则遥感图像的压缩问题,在原始CCSDS IDC算法基础上提出了形状自适应CCSDS IDC压缩方法。方法以原始图像及其云掩膜为输入,对图像中的有效区域进行形状自适应小波变换,利用掩膜图像的Lazy小波变换结果指导小波系数编码,重新设计转义字及扫描字编码码表,最终构建形状自适应的比特平面扫描及编码方法。试验结果表明,压缩比一定的情况下,该方法可提高遥感图像解压缩后质量;图像质量一定的情况下,可以进一步降低数传带宽,增加在轨成像时间,进而提升遥感卫星在轨应用效能。     

基于CCSDS的低码率图像压缩优化算法

为了提高空间数据系统咨询委员会（CCSDS）采用的图像压缩算法的编码效率,提出了一种二维预测模型。通过利用图像像素之间的空间相关性对直流系数的预测模式及其熵编码算法进行改进和优化,该算法在有效地提高了直流系数的压缩比的同时,也增强了其抗误码性能。试验结果表明,该算法在低码率条件下能获得更好的图像编码质量,与CCSDS原有算法相比,峰值信噪比值提高了0.1~0.3dB。算法可极大地满足星载图像压缩数据在低码率下传输的要求。     

基于截断重排的小波图像无损压缩算法

针对图像小波系数的能量聚集特性,提出一种基于截断重排的小波图像无损压缩算法。该算法在离散小波变换的基础上,对图像低频子带的小波系数先后按照大津法和希尔伯特曲线进行分类和重排,对图像各高频子带的小波系数分别根据信息熵代价函数进行自适应的奇异值截断变换,然后对截断重排后的所有小波系数进行熵编码,以实现图像无损压缩。实验结果表明,该算法实现简单,有效地降低了图像的编码比特率,提升了图像无损压缩的压缩比。     

基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿

可见光遥感图像纹理细节丰富且分布情况复杂,高倍压缩后容易出现失真不均衡现象。现有研究并不针对图像的主观品质且易出现错补偿问题。为此,设计了基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿方法。通过对比结构相似度模型各函数对遥感压缩失真的评价效果,构造了压缩失真敏感性模型,在此基础上深入分析了不同程度的数据损失对恢复像质的影响,设计了基于失真敏感性的压缩补偿策略,在压缩编码端确定失真敏感区域并量化回传失真影响明显的数据,补偿于解码端恢复图像中。结果表明,该方法能有效提高恢复图像失真敏感区域内遥感目标的清晰程度和可判读性,降低恢复图像的失真不均衡程度,改善恢复图像的整体质量。     

多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输

针对多径衰落信道提出了一种基于小波变换并结合OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)自适应调制的图像传输方法和信源信道联合带宽功率优化分配算法.给出了编码传输方法结构,对有噪信道下基于小波变换的图像编码传输实现和失真估计问题及多误码率OFDM自适应调制比特功率优化分配问题进行了建模和分析,使得信源量化编码与OFDM调制能够方便地结合起来,并进一步得到了相应的信源信道联合优化带宽功率分配方法.仿真和分析表明,该方法实现了多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输,编解码复杂度和延迟小,且信源信道联合优化的带宽功率分配可有效提高信道资源利用效率.     

一种鲁棒的图像小波变换模拟编码传输方法

在复杂度和延迟受限或者可变信道条件下,由于通信系统的一体化设计,信源信道联合编码(JSCC, Joint Source-Channel Coding)技术的应用有助于改善传统的分离结构系统.针对带宽功率限制模拟信道,提出了一种结合了小波变换编码和香农映射信源信道联合编码的静止图像模拟编码传输方法;并基于更加合理的考虑了信道噪声的重建图像失真估计,提出了相应的联合优化带宽分配算法.仿真及分析表明,由于信源信道的联合优化及具有模拟编码传输的特点,该方法表现出良好的编码传输性能,且编解码复杂度和延迟小;同时在信道失配情况下表现出的柔性降级/改善特性有助于提高可变信道条件下系统的鲁棒性和信道带宽利用率.      

最新CCSDS图像压缩算法研究与实现

2005年CCSDS(空间数据系统咨询委员会)推出了一项新的图像数据压缩算法标准,制定算法标准的目的是为了解决有效载荷设备的数据压缩以及如何分段压缩能使地面更好地接收图像数据和解压缩.算法的应用能够减少静态图像的数据量,这样不仅可以降低传输带宽,减少数据存储,而且在给定码率情况下能缩短传输时间,这对空间数据压缩具有重要意义.针对CCSDS最新推出的图像压缩算法进行了研究并对其性能进行了阐述,分析了算法硬件实现的可行性,并将算法软件实现的结果与其他图像压缩算法的实现结果进行了测试比较,结果表明在低码率下压缩性能与JPEG 2000,SPIHT相当,甚至更好,完全符合星载图像压缩在低码率下传输的要求.      

探空火箭图像压缩算法研究

结合探空火箭图像系统需求, 提出了一种基于小波变换编码, 即基于MSPIHT的自适应差分算术编码(MSPIHT Adaptive Differential Arithmetic Coding for image, MADAC)的图像压缩算法. 该算法对经过量化编码之后的数据 进行熵编码. 实验结果表明, MADAC算法具备探空火箭图像系统所要求的分辨 率、帧速率及压缩率可调的功能, 且易于硬件实现.      

基于模板匹配整帧屏幕视频帧内无损编码方法

当前主流的视频压缩标准,如H.264、HEVC等,主要是针对摄像机拍摄的视频而设计的.而屏幕内容(SC)的视频是由计算机生成的,无噪声,要求更高的压缩效率,同时与摄像机拍摄的视频相比包含更多的结构相似性.提出了一种利用屏幕视频中相似性的模板匹配帧内编码方法,采用由21个像素点组成的模板,以像素点为最小单位对整帧进行模板匹配,并使用哈希函数实现高效的模板查找,最后对残差图像进行熵编码.实验结果显示,与标准的HEVC扩展方法相比,该方法在无损编码上压缩率可以提高一倍,编码时间减小了近一半.      

基于提升的Landsat-TM光谱图像压缩

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的三维集合分裂嵌入块编码(3DSPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零数编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,谱域上对多幅小波图像构成的小波矢量采用离散余弦变换进行变换,对变换后的系数进行3DSPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。     

空间液滴蒸发实验中液滴图像的无损压缩算法

为了提高空间液滴蒸发实验中图像无损压缩率, 根据连续采集到的液滴图像之间相关性很大的特点, 提出了一种基于JPEG-LS和帧间预测误差编码的图像序列无损压缩算法. 该算法对图像序列第一帧采用JPEG-LS算法编码, 对帧间预测误差帧进行Golomb编码, 从而实现对连续采集到的液滴图像序列进行无损压缩. 实验结果表明, 该算法比单纯采用JPEG-LS算法的压缩率有明显提高, 编解码过程更简单, 编码需要时间更少.      

一种基于联想记忆系统实现图像压缩的新方法

针对传统神经网络用于图像压缩时存在的训练时间长、泛化能力弱等问题,提出一种基于联想记忆型神经网络的图像压缩新方法.利用牛顿前向插值多项式构建联想记忆系统,对图像数据进行建模.首先将图像数据分为多个数据块,然后利用数据块对联想记忆系统进行训练,训练结束后得到该数据块的特征数据,特征数据的数量小于原始数据块,且数值大多在零附近.最后对所有数据块的特征数据重新排序,进行熵编码,从而实现图像数据的压缩.实验结果表明该方法是可行的和有效的,相比传统神经网络,联想记忆系统无需预先训练,不依赖训练集数据和初始值,可以实时编码.