网络环境下的遥感影像金字塔纹理压缩算法与实验

 建立不同分辨率的遥感影像金字塔模型是现阶段虚拟地球平台的主要技术手段,遥感影像数据的高效压缩是模型应用的基础。论文在分析多种图像压缩技术的基础上,提出以小波变换的JPEG2000标准来压缩网络环境中遥感影像金字塔的纹理瓦片数据。首先,介绍了小波变换的JPEG2000标准的基本原理和EBCOT算法特点,然后,结合实例实现了网络环境中遥感影像金字塔纹理压缩/解压缩的具体过程,对4幅影像图像进行5级离散小波变换,分别对在1024×1024、512×512、256×256、128×128、64×64不同分块大小和1∶15、1∶30、1∶60不同压缩倍率情况下进行图像压缩和重构耗时实验,通过改变分块大小参数和压缩倍率,对压缩性能进行了对比分析,最后,从主观视觉质量和客观辐射质量,对JPEG2000压缩、DXT压缩和JPEG压缩几种方法的压缩图像进行了评价与对比分析。实验结果表明,小波变换的JPEG2000具有高质量、高压缩率、良好的抗误码能力等特性,重构图像的视觉质量与原始图像相比人眼看不出失真,而峰值信噪比较好,是一种简单有效、易于快速实现的压缩方法,更适合于网络环境下空间遥感图像数据的近无损实时压缩。     

基于小波变换和矢量量化的图像压缩

基于小波变换将一幅图像分成4个频带，根据不同频带的系数所包含能量的大小，分别对其量化压缩，力寻一个压缩比较大，失真度较小的图像压缩方法。     

基于小波变换的遥感图像有损压缩优化技术

在遥感应用领域,对图像质量的要求较为严格,因此,在遥感图像数据的噪声处理中,应注重保持高质量图像。本文提出了一种基于小波变换的遥感图像有损压缩优化技术。首先分析了离散余弦变化在数据压缩中存在的缺陷与不足;其次应用小波的良好变焦性能,提出2层2维小波图像的塔式分解方案,分离出图像的直流、低频和高频分量;最后在统计意义上,基于最小均方误差原理,针对遥感图像的低频和高频分量构造最优量化器,实现图像的高质量压缩,并通过实验,得到压缩比与峰值信噪比的大致关系。     

JPEG 2000编码参数对遥感影像压缩质量的影响

离散小波变换和EBCOT编码是JPEG 2000标准的核心技术,调整其编码参数对图像压缩性能有重要影响。将压缩后影像与原始影像做对比,通过大量实验重点分析小波变换级数和码块大小对不同压缩倍率下重建图像质量的影响,并给出不同压缩比下编码参数的适宜取值范围。实验结果表明,影像进行中、低倍率压缩时,可以设置较低的小波变换级数(2级或3级)和较小的码块大小(如8×8或16×16)对图像进行编码;影像进行较高倍率压缩时,需要设置较高的变换级数(4级或5级)和较大的码块大小(如32×32)使图像获得较高的重建质量。相关结论为影像压缩实际参数的选择提供依据。     

小波包分析在信号压缩中的应用

小波包分析是近些年在小波的基础上发展起来的,将信号在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得信号的小波包变换系数在小波变换域尽可能的集中,从而使在不降低压缩信号的质量情况下,进一步地提高信号压缩比成为可能。据此,本文介绍了小波变换、多尺度分析,重点讨论了小波包分析以及小波包最佳基的选取,同时针对小波分析在信号压缩中的局限性,研究小波包分析来进行信号的压缩,从而提高了信号的压缩比和重建信号的质量,并给出实验验证。     

基于提升小波分解曲波变换的雷达影像消噪法

利用提升法对传统小波进行提升,将提升小波对雷达影像进行分解,形成子带影像,再将子带影像进行脊波变换,并对变换结果进行消噪处理,然后进行脊波逆变换和提升小波重构,得到新的雷达影像。试验结果表明：基于提升小波分解的曲波变换比传统小波分解的曲波变换对雷达影像消噪效果好,同时与传统的均值滤波相比效果更好。     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合,并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较,融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

小波变换在BP神经网络遥感影像模式识别中的应用

通过经小波压缩降噪后的遥感影像,结合Bp神经网络进行遥感影像模式识别,与未经小波变换的BP神经网络进行遥感影像模式识别结果对比,总结出影像经小波变换后对于提高神经网络识别效率有很好效果。     

小波分析在高分辨率层序地层研究中的应用

为了研究测井曲线小波变换用于高分辨率层序地层研究的方法效果,从小波系数模极值点、过零点与信号突变点数学关系出发,分析高分辨率层序地层研究对测井曲线划分不同级别层序的要求,探讨了测井小波变换最佳分解级次和适于测井曲线分层的小波函数选择,以一取心率高钻孔为例,用2种小波函数对4种测井曲线进行小波变换和高分辨率地层界面解译。研究表明,选择恰当窗宽小波函数决定测井曲线小波分层精度,测井数据sym 6小波分解的小层界面划分效果要稍好于db 4小波;GR、RT曲线正则性小波分解可以很好地满足高分辨率层序地层划分要求;测井曲线小波分层结果与岩心分析结果一致性好。     

基于小波变换的二值图像水印嵌入与检测方案

介绍一种基于小波变换的静态图像水印算法,算法将一个二值图像内嵌到原始图像经过小波多分辨率分解后的低频子带上,实验结果表明:该算法较好地保持了图像的质量,并且对常用的图像处理有较强的稳健性.     

小波变换和数学形态学的高分辨率图像居民地识别

利用小波变换和数学形态学的方法对高分辨率遥感影像的面状地物居民地进行识别提取。经实验结果得出, 利用小波变换对图像进行纹理分割,而后再用数学形态学的基本运算组合成的各种算子,选择合适的结构元素,可以完成图像居民地的提取,并进行了矢量跟踪,得出的结果可以直接应用于GIS。     

小波阈值法在JCZ系列超宽频带地震仪记录的地震数据中的应用及探讨

为了对JCZ系列超宽频带地震仪采集到的地震数据进行有效去噪,探讨小波阈值法在不同地震数据中去噪的实际效果。首先介绍小波法的基本理论与去噪标准,探讨不同小波基的选取、不同分解、重建尺度与阈值的选取及处理方式对小波阈值法最终去噪效果产生的影响;使用控制变量法,选取武汉水院地震台的记录数据,探讨如何获得较好的去噪效果。为了比较小震和中强震两种情况下相同方法的处理效果,将选择好的小波基与几何尺度用于震例数据去噪发现,在实际地震去噪处理中基于样本数估计选取的阈值具有一定局限性,且相同阈值在不同震级的震例数据中具有不同的去噪结果。最后使用小波阈值对JCZ系列超宽频带地震仪采集到的地震数据进行去噪发现,小波阈值去噪对于P波初动的识别判断也具有一定意义。     

改进SPIHT算法及硬件高速实现

基于小波变换的SPIHT图像压缩方案是一种实用高性能图象压缩编码算法,但原始SPIHT算法链表式编码限制了其在高速处理中的应用。本文提出了一种改进的SPIHT压缩编码算法,在确保恢复图像质量与原始算法基本相当的基础上,改进算法可以采用并行流水结构实现,有利于高速处理中的应用,可以对高达40×8Mbit／s的原始图像实时压缩和去压缩。     

小波变换与FCM聚类的QuickBird影像特征空间识别分析

遥感影像分类是应用遥感影像进行地学分析等其他应用的重要准备工作,它的精度将直接影响到后续的分析工作。纹理特征对于提高高分辨率遥感影像的分类精度具有重要意义,小波变换的"时-频"分析方法在遥感影像纹理分析方面有着独特的优势。本文采用QuickBird影像,利用小波分解得到影像的纹理特征,结合光谱响应值组成特征空间,再利用模糊C均值聚类方法对影像进行分类。实验结果显示:加入了纹理特征的影像分类精度有所提高,同时,同一类地物的内部均一性有所改善。小波分析对于细微纹理特征的提取效果比粗纹理要好。     

一种基于小波变换的遥感影像道路自动提取方法

遥感影像上道路的自动提取是摄影测量与遥感、计算机视觉等领域的重要课题。本文通过对图像小波系数的分析,完成道路节点的提取。随后利用基于小波变换的边缘提取算子,对道路进行边缘提取。边缘提取出来之后,以道路节点为种子点,对道路进行Snake跟踪。为保证提取效果,对图像进行了预处理。实验表明,利用本文提出的理论与方法能为道路网的自动提取与识别提供一个可靠的依据,同时也对其他地物(如建筑物)的自动提取提供一个有价值的参考。     

基于五叉树分解与多特征直方图匹配的高分辨遥感图像检索

随着遥感图像数量的急剧增加,如何进行高效检索已成为遥感图像信息提取和共享的瓶颈问题,基于内容的遥感图像检索因此逐渐成为了研究热点。本文提出了一种新的遥感图像检索方法,该方法综合利用了图像的色调和纹理特征。其基本过程是:首先,对图像进行主成分变换,对变化后的第一主成分图像进行五叉树分解,将大幅面的遥感图像分成一系列的子图像;然后,利用多通道Gabor滤波器与子图像做卷积运算,提取其纹理特征,同时计算像元值的方差和三阶矩作为各子图像的色调特征;最后,以子图像为特征基元,构建图像的色调直方图和纹理直方图,以多特征直方图匹配方法计算图像相似度实现遥感图像检索。利用高分辨率遥感影像的检索实验证明该方法是有效的。     

小波二叉分解在信号压缩处理中的应用

讨论了小波在信号压缩中由于正交离散小波变换缺乏平移不变性,会对信号压缩的性能造成不利的影响.为了解决这一问题,在讨论正交离散小波变换时对每个变换尺度上均对偶采样和奇采样的结果进行保留,从而衍生出了二叉树结构,按相应准则可以确定最优分解路线并由此可重构原信号,最后给出的仿真结果证实了该变换方式较标准正交离散小波变换在取得较高压缩能力的同时,具有更高的信噪比.     

小波二叉分解在信号压缩处理中的应用

讨论了小波在信号压缩中由正交离散小波变换缺乏平移不变性，会对信号压缩的性能造成不利的影响。为了解决这一问题，在讨论正交离散小波变换时对每个变换尺度上均对偶采样和奇采样的奇采样的结构进行保留，从而衍生出了二叉树结构，按相应准则可确最优分解路线并 此可重构原信号，最后给出的仿具结果证实了该变换方式较正交离散小波变换在取得较高压缩能力的同时，具有更高的信噪比。     

基于暗原色先验去雾算法的研究与改进

在雾天情况下,室外采集到的图像易受到噪声干扰,质量降低,清晰度下降。在对常用的几种图像去雾方法的对比分析及研究的基础上,提出了改进的基于小波变换结合暗原色先验去雾的快速算法。通过小波分解可求出近似环境光,对环境光,大气光的估计,可对原图像进行复原。实验表明,改进的算法不但去雾效果明显,图像色彩丰富,而且可以有效地减少运行时间,提高运行速度。     

基于样条小波和Gabor小波的边缘检测

提供了对图像边缘的两步检测法.先利用样条小波变换模极大值法对图像进行处理,接着利用Otsu的阀值法把模值分为边缘点,非边缘点和待选边缘点.对待选边缘点进行Gabor小波分解,再对其系数进行单阀值处理,就可得到不同尺度下较精确的图像边缘.用小波变换对图像进行边缘检测可以很好地抑制噪声,但其缺点是边缘存在不连续的现象.提供的方法保留了小波变换的优点又进一步提高了检测的精确度和图像边缘的连续性.