高光谱图像的数据特征及压缩技术

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。     

基于光谱特性的高光谱图像压缩方案

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。     

基于JPEG2000的高光谱图像压缩方案

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。     

一种星模式识别算法的稳健性研究

研究了一种基于奇异值分解的星模式识别算法的稳健性。首先简述了研究星模式识别算法的必要性和现有的星模式识别算法。从数学原理上证明了本文算法进行模式识别所用的矩阵的奇异值相对于坐标变换是不变的。从物理意义上给出了稳健的解释。仿真试验选取了四种有代表性的情况进行了研究。结果证实该算法所用的特征不变量是稳健的。结论部分分析了该算法的优缺点。最后给出了待研究的问题。     

大孔径静态干涉多光谱图像压缩算法

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。     

超光谱干涉条纹图像压缩算法的研究

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。     

基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

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。     

色散推扫型高光谱数据系统残余误差校正

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。     

高光谱图像全局异常检测RFS-SVDD算法

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。
     

多光谱图像无失真压缩的方法研究

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.     

用数据矩阵奇异值分解实现时间欠采样信号频率无模糊估计

提出一种在欠Ｎｙｑｕｉｓｔ采样下可实现高宽频带内信号频率无模糊估计的算法，该算法通过构造一种特殊的数据矩阵，对数据矩阵奇异值分解，利用有限的采样数据构造出更为精确的噪声子空间，利用信号子空间与噪声子空间的正交性，精确地提取多个空间信号的频率信息。该法比基于协方差矩阵特征分解的算法具有更好的分辨性能。仿真结果验证了该算法的有效性。     

运载火箭遥测数据压缩算法设计

本文分析了火箭遥测数据的统计特性，提出了分块编码，固定码长输出的压方案，设计了采样分离算法。该方案采用小块数据独立编／解码，固定码长输出，具有较强的抗误码扩散能力和较好的自适应性。     

基于数据分割的鲁棒视频通信

提出一种新的基于运动估计的数据分割方法，在无线网络上传输视频流时能够有效地降低误差扩散。该方法将宏块作为基本的处理对象，根据两个方面将一个编码帧的所有宏块区分为重要性不同的级别：一方面是宏块对本帧图像质量的影响，另一方面是宏块对下一编码帧可能产生的误差扩散的影响。根据宏块中的像素被下一编码帧参考的次数总合来评估误差扩散的影响。在此基础上，码流被分为三种不同级别的子流，分别执行不同速率的信道编码，以保证在满足带宽约束的条件下，重要的信息和宏块数据能被优先保护。除了与其它方法一样能改善视频质量，本文方法的一个明显优势是平衡当前帧的质量与下一帧的质量。实验结果表明，比较263＋＋和h．264中给出的数据分割方法，在两状态马尔可夫信道模型下，本文方法能获得更稳定的和更好的视频质量，提高PSNR值超过0．3dB。     

随机序列传输的误码检测

为了消除信息交换中随机信号的传输误码,设计一种接收器对输入的随机信号进行检测。当产生传输误码时,统计量的分布密度函数为,其中为未出现传输误码时,统计量的分布密度函数,P(y,p_σ,n)是以y=0为极小值的偶函数。以识别的最小错误概率为检测准则,检测的门限为方程P(y,p_σ,n)=1的根。因此,最小错误概率检测准则为:P(y,p_σ,n)≥1。     

GPS/SINS组合导航系统状态的可观测度分析方法

线性时变系统状态的可观测度是检验所设计的Kalman滤波器的收敛精度和速度的重要指标。传统的可观测度分析方法存在着各种缺陷，难于满足实际工程应用需求。首先，本文论述了将线性时变系统状态转化为分段式定常系统(PWCS)的可观测性分析方法，并在对PWCS可观测性矩阵进行奇异值分解的基础上，定义系统状态的可观测度。然后，详细证明GPS／SINS组合导航系统满足PWCS分析定理要求，可以用条带化可观测性矩阵(SOM)代替总的可观测性矩阵(TOM)分析系统状态的可观测度。为了分析全弹道GPS／SINS系统状态的可观测度，进一步提出改进的可观测度分析方法。最后，从松耦合GPS／SINS系统仿真结果可以看到，可观测度指标能够很好地预见系统状态的Kalman滤波误差大小。可观测度高则滤波误差小，可观测度低则滤波误差大。这初步表明改进的可观测度分析方法是合理的和可行的。     

基于分布式信源编码的高光谱图像无损压缩研究进展

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。     

北斗卫星导航系统测量误差指标体系

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。     

快速控制奇异最优调节器设计在导弹控制工程中的应用

本文从导弹控制工程的实际问题出发,运用奇异最优控制的基本概念,阐明快速控制奇异状态等价线性最优控制原理。 通过奇异最优调节器的设计,解决了导弹Bang-Bang Control(简称BBC)进入奇异区必须转换所带来的设计困难。快速控制与奇异最优控制相结合——双模控制体制,降低了系统灵敏度,极大地提高了系统鲁棒性,并具有优良工程特性,为导弹控制系统设计提供了一个新方法。 通过CSCAD仿真计算,获得了满意的工程控制效果。     

系统误差模型的建立方法

为了提高制导控制系统的精度 ,需要对误差进行预测和补偿 ,而根据预测的实验数据建立准确的数学模型是提高补偿效果的必要步骤。阐述了根据试验测出的系统误差数据或曲线 ,利用估计理论建立误差模型的方法 ,尤其是多维系统误差模型的建立方法 ,为误差补偿提供数学模型。结果表明 :采用估计理论建立的系统误差模型可以达到所需要的精度 ,在工程上是可行的     

USB数传I支路的信道测试

分析遥测解调分系统中 I支路数据传输的特点 ,制定了相应的测试方案。方案弥补了原有测试方法的不足 ,给出了具体的测试结果。实践证明该方法合理可行 ,具有较高的实用价值。