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。     

一种适用于遥感图像的可逆信息隐藏算法

可逆信息隐藏技术,可用于实现遥感图像重要目标区域的无损传输。通过对现有可逆信息隐藏算法进行研究,发现现有算法的单次嵌入容量不足,且需要额外的无损二值压缩处理附加信息,无法满足遥感图像处理的有效性和实时性要求。借助给定门限对载体图像不重叠子块的平滑性进行划分,通过编码平滑子块内基准像素与其余像素之差,并结合比特替换,实现秘密信息的可逆隐藏。对于512×512像素的灰度遥感图像,单次嵌入容量可达5×10⁵ bit以上。试验结果表明,该算法可实现单次高嵌入容量的可逆隐藏,并不需要任何额外无损二值压缩来处理辅助信息。     

卫星遥感图像分块小波变换编码方案

提出一种分块小波变换（ＢｌｏｃｋｉｎｇＷａｖｅｌｅｔｓＴｒａｎｓｆｏｒｍ）方案。该数据压缩方案可节省存储时间，为星上应用提供了可能性。利用各基带之间的自相似性，对小波系数采用改进型零树编码（ＩｍｐｒｏｖｅｄＺｅｒｏｔｒｅｅＥｎｃｏｄｉｎｇ），可有效的提高压缩比。     

基于弹载遥测图像加密域的可逆信息隐藏算法

针对弹载红外遥测数据下传带宽受限,图像接收端内容受损的问题,基于对称加密系统与差值直方图平移算法提出了加密域可逆信息隐藏算法与红外遥测图像相结合的方案,一方面可以将弹载遥测数据嵌入到红外遥测图像中,另一方面可以对红外遥测图像进行图像加密,保证传输过程中图像内容的安全性。在图像接收端,通过与图像发送端相同的加密密钥与嵌入方案进行图像的无损恢复与嵌入信息的可逆提取。实验结果表明：对于位深度为16,尺寸为128×128的红外遥测图像,利用图像冗余空间可嵌入15000比特左右的二进制数据,且保证了遥测图像与遥测数据的可逆恢复。     

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。     

卫星干涉高光谱遥感图像序列差值压缩编码

根据干涉高光谱图像的成像特点和卫星遥感图像压缩编码系统要求,提出了一种新的卫星干涉高光谱图像序列压缩算法。新算法利用干涉成像光谱仪推扫成像特点提出了一种低存储量,帧间小波域匹配的图像序列压缩方案,提高图像质量3—4dB。算法首先通过小波域匹配算法检测出相邻图像之间的推扫位移量并移位求得两帧的最佳差值图像,然后对差值图像进行静止图像EBCOT压缩编码,从而提高总体编码效率。该算法具有与单帧图像编码算法相当的复杂度,只需要对当前图像与模板的差值图像进行基于小波变换的编码,避免了目前基于三维小波变换的编码算法对系统大存储量要求以及编码延时大的缺陷。仿真结果表明,本算法针对干涉高光谱图像编码,可获得比基于三维小波变换的算法相当甚至更好的效果,并且大大降低了编码延时。     

面向量化分块压缩感知的区域层次化预测编码

在量化分块压缩感知的预测编码中,低参考价值的候选者将导致较差的率失真性能。为了高效地降低编码失真,提出了一种基于螺旋逐块扫描的区域层次化预测编码方法。在以同一采样率进行观测后,各块按由内向外的扫描次序进行预测与量化。当前观测矢量从上下文感知候选集中选取与之具有最小误差的反量化矢量,作为其预测矢量;根据层次相关性,所有块被划分到3种区域之一,通过块编码模型为不同区域设定自适应的质量因子,关键区域被赋予较大的质量因子。与现有的预测编码方法相比,所提方法综合利用了矢量之间的空域相关性和层次相关性,实验结果获得了至少0.12 dB的率失真增益。      

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。     

遥感图像的数据压缩技术研究

主要讨论了两种遥感图像的数据压缩方法改进的JPEG算法和噪声分解压缩算法.传统的JPEG算法会引起恢复图像的视觉失真,根据遥感图像的数据特征,设计出了一种新量化器,使图像的压缩效果和恢复图像的质量都有一定程度的提高.实际遥感图像都不可避免地存在随机噪声干扰,噪声干扰使得几乎所有的压缩算法性能降低,为此,我们提出"噪声分解压缩算法"的思想,使压缩算法变得更有效.     

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。     

基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善.     

基于多种空间信息的高光谱遥感图像分类方法

在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创造性地将超像素信息应用于分类前处理,提出了一种利用超像素信息对像素点的特征向量进行线性加权融合的方法。试验结果表明,所提方法的性能优于目前的通常方法。     

基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价

研究遥感图像融合性能的客观评价问题,分析当前遥感图像融合效果评估方法特点的基础上,提出一种新的遥感图像融合效果评估方法——基于奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition)的方法.利用源图像与融合结果图像的奇异值差异,测量它们之间能量信息失真情况,从而进行融合算法的评估.仿真实验从两方面入手,当融合源图像中含有SAR(Synthetic Aperlure Radar)图像时,对比Piella和Xydeas评估方法较为有效;另一方面,对多类型传感器、不同方法的像素级融合结果进行评估,与主观评价结果对比具有较高的一致性.这种客观评估方法能够较好地反映多类遥感图像融合的质量,是一种实现简单、高效、较为通用的遥感图像融合效果评估方法.      

遥感图像的快速配准方法

针对多传感器遥感图像的配准,提出了一种快速有效的图像配准方法.该基于分级候选点集匹配的配准算法充分利用了分级匹配和候选点集匹配方法的优点,减少了特征提取空间和搜索空间.并在同名控制点对的确定中引入距离计算,能更有效地确定同名控制点对,减少了误匹配率,增加的距离计算时间代价很小,而且不随图像大小发生变换,只与最终匹配点对数目有关.采用主观与客观判断相结合的方法进行配准评价,实验结果表明,该算法在图像存在一定背景噪声,同时具有平移、旋转的情况下,可以准确地进行配准,提高了配准速度和精度.      

一种深度学习分割遥感影像道路的损失函数

传统的根据光谱特征或形态学算法来分割道路,存在精度低、阈值难确定等缺点,而深度学习中已有的方法并未考虑道路的特性,只是利用通用方法来分割道路.针对上述不足,提出了一种针对道路特有形态的深度学习损失函数——形态损失函数.首先使用连通性算法将预测结果划分为若干个相互分离的连通区域,分别计算这些区域的面积与外接圆面积的比值,...     

基于嵌入式FPGA加速ORB算法的遥感影像配准方法

卫星上计算资源有限,星载嵌入式处理器处理遥感影像的配准时通常需要很长的时间.可编程逻辑门阵列(FPGA)利用其内部可编程器件可用于加速图像处理.提出了一种基于Xilinx公司的ZYNQ芯片加速ORB算法的遥感影像配准方法,可用于3000×3000像素尺寸的卫星图像配准,缩短了计算耗时,提升了ORB算法的计算能效比.利用...     

改进U-Net网络及在遥感影像道路提取中的应用

高分辨率遥感图像分割在军事、民用等领域具有良好的应用前景,但由于复杂的背景条件以及干扰物的遮挡,导致现有算法无法较好地从遥感影像中提取道路细节信息。研究基于改进U Net网络模型,提出了MDAU-Net（multi dimension attention U-Net）网络结构模型,通过对U-Net网络结构加深至七层结构来提升精细分割道路的能力;并提出了一种多维注意力模块MD-MECA（multi dimension modified efficient channel attention）,将其添加至编码部分的特征传递步骤中,以达到对编码部分的特征传递进行优化的目的;其中利用DropBlock与Batch Normalization解决网络训练过程中出现的过拟合。试验结果表明:改进后算法可以有效提升道路的提取效果,在测试集上的准确率达到了97.04%。     

基于结构化特征的遥感影像道路智能提取方法

遥感影像道路提取是空基平台对地智能理解的重要内容.利用道路网络特有的结构特点,从道路网络结构相似性损失函数和结构化特征算子两个方面,提出了一种结构化特征表示的道路提取方法.首先,针对遥感图像中道路目标占比较小的特点,设计了深度较浅、分辨率较高的编解码网络结构;其次,引入道路网络的结构相似性(SSIM)损失,并提出一种道...     

融合邻域色差的PSPNet对遥感影像的分割

传统的遥感影像语义分割利用影像的光谱特性,将具有相似值的像素进行归类,但无法区分具有不同光谱的同一类对象.针对这一问题,提出将邻域的色差信息和原始图像一起输入PSPNet网络中的方法.先将RGB变换到LAB空间,然后采用CIELAB公式计算出每一个像素与周围8个邻域像素的色差值,取平均值作为该像素的邻域色差值.在WHU...