基于可逆提升小波变换和上下文预测的SAR图像无损压缩算法

 结合可逆提升小波变换和上下文预测技术 ,提出基于可逆提升小波变换和上下文预测的合成孔径雷达 (SAR)图像的无损压缩算法。分析了基于提升小波的无损压缩算法和基于上下文预测编码的无损压缩算法的优缺点 ,联合两种体制 ,提出先用提升小波变换去除整幅图像的冗余 ,再用边缘保留预测器和子预测器联合技术进一步消除子带内系数间的空间冗余性 ,最后采用自适应上下文建模技术对残差进行分类自适应熵编码。除具有常规小波变换编码的优异性能外 ,该算法的压缩率优于即将推出的国际标准JPEG2000。     

一种新的无人机航拍图像压缩方法

针对无人机机载视频图像由于受到天气或电磁波干扰产生的异常帧引起的压缩码率波动问题,提出了一种基于对图像进行预分析,剔除异常帧后进行压缩编码的方法.对于几种常见的异常帧进行建模,分析了其图像信号特点,结合信号统计特性和其信息熵量度,可靠地检测出视频序列中的异常帧, 最后对剔除了异常帧的序列应用H.264标准进行压缩编码.理论分析和试验结果都证明此方法在不丢失无人机机载视频图像序列信息量的情况下,可以保持压缩码率恒定并提高了其压缩效率.      

一种新的无人机监控图像实时目标识别算法

提出一种新的无人机监控图像实时目标识别算法。首先将获取的无人机监控图像应用自适应阈值分割将其转换为二值图像。对二值图像进行形态学处理,定位潜在目标出现的位置。最后对潜在目标区域再次应用局部自适应阈值分割获取目标,同时给出每个目标的图像坐标位置。飞行试验表明该算法保证实时性的情况下,有较高的识别正确率。