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高光谱图像是三维立体图像,具有“谱像合一”的特点,具有很大的应用价值,但因为其数据量庞大,给存储和传输带来不便。文章针对高光谱图像的特点,在进行8:1压缩条件下,提出了差值法和变换法两种基于JPEG2000的压缩方案,仿真结果表明,这两种压缩方案都能较好的满足高光谱图像压缩的要求。 相似文献
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高光谱图像的数据特征及压缩技术 总被引:1,自引:0,他引:1
首先简要介绍了成像光谱遥感技术的理论基础及应用领域,然后分析了高光谱图像的特征,最后较全面地总结了目前出现的各类高光谱图像的压缩技术,并介绍了几种典型的算法。 相似文献
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基于光谱特性的高光谱图像压缩方案 总被引:3,自引:2,他引:3
根据干涉型高光谱成像仪成像特点,提出了一种针对干涉型光谱仪所获得高光谱图像的基于光谱特性的图像压缩方案。由于光谱信息最终从“点”十涉图像中恢复,因此方案中首先通过高精度匹配技术将原始“像面”干涉图像序列“重组”成“点”干涉图像,然后针对“点”干涉图像序列进行压缩。在重组过程中采取基于光流的亚像素级匹配和基于梯度的三角插值算法,实现了高精度的图像匹配重组;在压缩环节利用“点”干涉图像与光谱信息之间的傅立叶变换关系,提出一种能够很好保持频谱特性的基于一维DCT的压缩算法。实验证明,压缩算法总体性能远高于针对“像而”干涉圈序列的压缩算法.很好地控制了光谱信息的失真。 相似文献
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大孔径静态干涉多光谱图像压缩算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于大孔径静态干涉成像光谱仪的成像特点,提出了一种适合于干涉多光谱图像的不等重要性权值率失真优化等级树压缩算法。该算法根据干涉多光谱图像在空间和频域的特点,对小波系数从空间方向树上按空间域中各光程差对恢复光谱信息的贡献重要性不同赋予不同的重要性权值,这样不仅弥补了SPIHT算法在码率分配上的不足,而且有效的保护了频域中的光谱信息。实验结果表明,该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像的光谱信息,在8倍压缩比下,满足该类干涉多光谱图像压缩系统的质量要求。 相似文献
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主要研究了超光谱干涉条纹图像的数据特点及其压缩方法,并以某型号为背景,提出了适合星上应用的压缩方法。 相似文献
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为了充分降低高光谱图像中的噪声以获得高精度的分类结果,本文结合小波阈值降噪(WTD)和经验模态分解(EMD)的优点,提出了一种基于小波阈值降噪-经验模态分解的高精度支持向量机(SVM)高光谱图像分类算法(WTD-EMD-SVM)。首先对高光谱图像进行小波阈值降噪,除去高光谱数据中的高频噪声;然后再对高光谱图像进行EMD,获得含有高光谱数据本质特征的内固模态函数(IMF)和含有低频噪声的残差;最后采用内固模态函数重构高光谱图像,并对高光谱图像进行SVM分类。将其应用到AVIRIS数据92AV3C,仿真结果表明该算法不仅提高了高光谱图像分类精度,同时可减少支持向量数目,以提高高光谱图像分类速度。 相似文献
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高光谱遥感成像链路中各个环节产生的系统误差会降低数据质量(quality),从而削弱高光谱数据的应用潜力。为了消除高光谱辐亮度数据中的系统残余误差,以色散推扫型高光谱遥感系统为例,提出了基于成像链路的系统残余误差校正流程。首先,从成像链路出发,在不同环节分析系统残余误差的产生原因及机理;然后,通过分析检测及校正算法对数据质量的影响,以及误差项之间的内在联系,设计了一种系统残余误差校正流程;最后,以PHI高光谱数据作为数据源对提出的校正流程进行实验验证。结果表明:校正后的图像可视性增强;信噪比显著提高,最大提升值为91.9%;反射率数据中的过校正现象得到有效消除。利用该校正流程能够较好的消除数据中的系统误差,提高图像数据质量以及后续应用处理能力。 相似文献
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高光谱图像全局异常检测RFS-SVDD算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对SVDD用于高光谱图像全局异常检测时存在虚警率高的问题,提出RFS-SVDD算 法。RFS-SVDD将空间相邻且光谱相似的像元分为同一区域,根据区域大小将图像在空间上分 成潜在异常区域与背景区域,用背景区域中所有子区域的平均光谱RFS作为SVDD训练样本求 取支持向量。RFS是每个子区域中像元光谱的统计结果且不包含奇异像元,可以避免奇异像 元光谱和图像随机噪声对背景建模的影响。对HYMAP和AVIRIS图像数据的仿真结果表明:RFS -SVDD算法能抑制异常目标像元光谱和图像随机噪声对背景建模的干扰,降低SVDD用于高光 谱图像全局异常检测的虚警率。
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在研究无失真压缩理论和多光谱图像特性的基础上,提出了一种新的基于波段排序的谱空间预测算法(BRSS:Band Reordering Spectral and Spatial),结合Huffman编码完成了对多光谱图像的无失真压缩,和其它几种预测方法相比,BRSS有显著的优越性. 相似文献
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基于分布式信源编码的高光谱图像无损压缩研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
有效的高光谱图像压缩技术已经成为航天高光谱遥感领域研究的焦点之一。对基于分布式信源编码(Distributed Source Coding,DSC)的高光谱图像压缩技术研究进展进行了综述。首先介绍了DSC的理论基础、实现方式及其在高光谱图像无损压缩应用中的优势;然后总结了基于DSC的高光谱图像无损压缩研究进展,在此基础上给出了一种基于多波段预测的高光谱图像分布式无损压缩算法,实验结果表明,该算法具有较低的编码复杂度,其无损压缩性能优于现有的分布式无损压缩算法;最后指出了DSC在高光谱图像压缩中需要进一步研究的问题。 相似文献
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高光谱遥感成像技术能够获取探测对象丰富的空间信息和光谱信息,但所得图像海量数据的存储与传输制约了其应用。为此,提出了一种基于三维整数小波变换和小波支持向量回归的高光谱遥感图像压缩方法。首先采用三维整数小波变换把高光谱遥感图像分解成不同尺度的多个子带。然后对低频子带直接进行DPCM编码,而对高频子带则利用小波支持向量回归学习其小波系数之间的相关性,并采用小部分训练样本即支持向量来稀疏表示小波系数,以此达到压缩高频小波系数的目的。最后对支持向量及其相应的权重进行熵编码。文中给出了实验结果,并与基于3D SPIHT和JPEG2000的高光谱遥感图像压缩方法进行了比较,结果表明:所提出的方法在相同比特率下能够获得更高的峰值信噪比。 相似文献
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文中提出一种基于图像预处理和解压图像后处理的高倍静止图像压缩方法。该方法不改变原来的压缩算法 ,在原有压缩方法的编码前对图像进行预处理 ,通过有目的的舍弃掉一部分数据 ,来降低压缩编码的复杂度 ,提高编码效率 ,同时在很大程度上减小了硬件实现时所需的存储量。在解码端首先恢复出保留的数据 ,然后利用子带外推的方法恢复丢掉的数据 ,最后重建图像。以 L ZC编码方法为例 ,试验结果表明 ,子带外推方法的重构图像比直接进行高倍压缩恢复的图像质量在视觉上和峰值信噪比上都有一定的改善 相似文献
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针对遥感卫星基于小波变换的光学图像有损压缩算法,提出了一种引入图像复原技术思路的算法,对遥感图像解码处理过程中获得的低频信息进行复原,可以获得更多的用于在频域范围内描述图像结构信息的高频分量增益,从而提升整个解码图像的质量。通过此算法与传统的小波压缩算法进行对比,结果表明:压缩恢复图像的峰值信噪比(PSNR)较传统算法有0.1~0.3dB的改善,压缩恢复图像表现出更为丰富的纹理特性,可降低对遥感卫星图像数据处理和天地链路数据传输的要求。 相似文献
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文章提出了一种易于硬件实现的CCSDS图像数据无损压缩算法。图像数据经过小波变换后,统计规律不尽相同。为了有效进行数据压缩,该标准针对不同的统计规律,采用不同的熵编码。针对不同的图像,讨论了直流系数(DC)量化编码和块交流系数比特深度编码中的参数k、熵编码中长度为3比特码字的编码方式参数choicel和choice3以及长度为4比特码字的编码方式参数choice2和choice4等参数的最优化选择。仿真结果表明,该算法有较低复杂度,易于硬件实现,而且能够有效优化。使输出码率最短。 相似文献
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关于CCSDS无损数据压缩建议的初步研究 总被引:3,自引:0,他引:3
无损数据压缩是航天空间任务的重要业务 ,在商用和计算机通信中也占有越来越重要的地位。对 CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems)建议的无损数据压缩的基本原理、编解码方法、系统实现、压缩性能进行了分析研究。对 CCSDS的无损数据压缩建议在空间及其它领域的应用提出了初步看法 ,并指出了扩展和进一步研究的建议。 相似文献
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围绕北斗卫星导航系统中的伪距测量误差,全面分析系统的测量原理,提出系统误差指标体系的构建流程,构建基于误差层次分解方法的北斗卫星导航系统测量误差指标体系,指标体系由1个系统层指标、3个准则层指标、11个要素层指标和36个基础指标等51个指标组成。同时,结合实例,从卫星下行链路的绝对时延的测试需求,引出了绝对时延的测试问题,定义星载导航任务处理单元对外1PPS信号的输出口作为卫星的时间零点,给出需要测试的绝对时延的路径组成。根据目前系统的实际情况,通过每一部分的测试误差,求出整个绝对时延的测量误差精度。 相似文献
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文章研究高速CCD遥感图像压缩的系统设计与实现。与其它图像数据相比,CCD遥感图像数据具有高速率、高量化位数的特点。针对CCD相机输出图像的数据特点,基于ADV212压缩芯片,提出了一种高速CCD遥感图像压缩系统的构架方案。该方案采用FPGA+ADV212+SRAM的硬件结构方式,以FPGA作为系统的主控,SRAM完成输入数据的缓存处理,ADV212完成图像数据的高效压缩处理。文章最后构建了压缩系统的实验验证平台,对系统的性能进行了实验验证。试验结果表明,文中提出的系统压缩方案,压缩前后图像品质没有明显差异,可以满足遥感图像压缩系统的实时处理要求。 相似文献
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一种检测SAR图像边缘的方法 总被引:3,自引:0,他引:3
传统算法不能很好地解决合成孔径雷达(SAR)图像边缘检测问题,为此提出了一种改进方法:将Haralick曲面拟合法和改进的广义模糊算子(GFO)两种算法相结合,分别独立求出SAR图像边缘,然后将分别求出的图像边缘合并,得出最终边缘,用实际SAR图像对该算法进行检验,验证了该算法的有效性。 相似文献