几种小波基在遥感图像压缩中的应用效果比较

分析了小波基的基本性质,简述了在遥感图像小波压缩中小波基选择的常用方法; 分别用4种常用的典型小波基对8幅含有 不同典型地物的遥感图像进行小波编码实验,并用5种方法全面评价了小波基的应用效果。结果表明,在遥感图像小波压缩中,D (9,7)小波基的应用效果最好。据此,提出了一种小波基选择的改进方法。     

小波变换在遥感图像压缩中的应用

基于遥感数据的大信息量、大容量和越来越高的分辨率对图像的存储和传输提出的更高要求,有效的图像压缩就显的特别重要。在综合比较了各种压缩编码算法的基础上,结合遥感图像本身的特点和对小波变换性质的深入分析,选择了基于小波变换的遥图像压缩方法。     

基于增强小波ECW的遥感图像压缩研究

基于小波变换的图像压缩方法能在高压缩比的前提下保持好的重建图像质量,小波变换的编码技术被广泛地应用于图像的压缩中。但这些传统的小波压缩技术及改进算法,都需要构造复杂的小波基、小波函数,算法复杂,制约了在实际中的广泛应用。而最新发展的增强小波技术较传统的小波技术ECW在压缩率、压缩速度、压缩编码方面均有了新的突破,利用ECW SDK二次开发包,可在应用系统中直接嵌入ECW技术进行遥感影像压缩,避免了传统的小波技术算法复杂等弊端。实践表明该方法是一种有效的、可以在实际中广泛应用的遥感图像压缩方法。     

基于分形理论的遥感图像压缩方法的探讨

分析了用分形理论处理遥感图像压缩的基本原理,提出了具体编码方法,实现了遥感图像的分形压缩,压缩效果较好。     

基于小波理论的遥感图像高保真压缩方法研究

根据遥感图像局部相关性较弱、纹理复杂丰富的特点,提出了基于小波分析理论的自适应标量、矢量混合量化压缩方法。该方法根据遥感图像小波变换后高频子图的局部块纹理强弱将这些块划分为４类,对平坦块进行高倍压缩,对纹理块进行高保真压缩,使各块的恢复误差大致平衡。其主要特点是避免了矢量编码过程中的码书训练和码书搜索,因而时间性能好,并且对单幅图像的压缩比和峰值信噪比（ＰＳＮＲ）优于ＪＰＥＧ方法。此方法与ＫＬ变换去波段相关技术相结合,应用于多波段遥感图像压缩领域,收到了良好的效果。     

遥感影像的形状参数

基于小波变换的图像压缩编码方法需要知道小波变换后各子带图像的概率密度函数的形状参数，以便设计出最佳的量化器。在本文中，通过ＫＳ（Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ—Ｓｍｉｒｎｏｖ）检验的方法给出了遥感影像小波变换后各子带图像的形状参数，为遥感影像利用小波变换进行压缩提供了设计量化器的依据。     

一种基于小波包变换的纹理图像压缩算法

提出一种基于小波包变换与自适应混合量化的新图像压缩算法.该算法首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解,并用一种与后续编码器相关联的成本函数(CostFunction)进行最佳小波包基搜索;然后依据图像内容,自适应确定小波包系数的扫描次序;再对小波包变换后的最低频子带进行DPCM无失真编码,对高频子带实施矢量量化编码;最后对所形成的二进制符号流进一步实施自适应算术编码.仿真实验结果表明:提出的小波包图像压缩算法是一种比较好的编码方案,其压缩效果不仅明显优于JPEG算法与SPIHT算法(特别是纹理图像),而且优于已有的其他小波包图像压缩算法.     

JPEG 2000压缩对遥感影像监督分类精度的影响

遥感图像压缩会影响分类精度,是值得研究的问题。以高分辨率遥感影像(Quick Bird)的监督分类精度评定为尺度,采用ER Mapper软件的JPEG 2000图像压缩模块对图像进行压缩,再在eCognition软件中对这9种压缩比图像进行面向对象的监督分类,生成分类精度报告。通过分析分类精度的变化,研究了JPEG 2000压缩对遥感影像分类的影响程度及其在遥感影像压缩方面的应用潜力。     

遥感图像的自适应混合压缩编码

遥感图像的巨大信息量,给图像存贮、记录、传输和处理带来很大的困难。尤其是在微机上进行图像处理,这一问题更为突出。图像压缩编码技术是解决问题的主要途径。但是,文献介绍的一些常用的图像压缩编码方法,大多会导致信息量的减少,有的不适用于遥感图像,或者方法不容易实现。本文提出的图像的自适应混合压缩编码方法,吸收了几种压缩编码方法的优点,基于图像的空间相关性和局部均匀程度,对图像进行压缩编码,方法不仅容易实现,而且有较高的图像数据压缩效果,压缩比一般能达到2左右。自适应图像混合压缩编码方法属于冗余度压缩,不导致信息量的任何减少。     

一种适合网络传输的遥感影像压缩方法

遥感数据量的日益庞大给传输和存储带来了极大的困难。遥感图像数据压缩技术作为解决这一问题的有效途径越来越受到重视。本文分析了小波基本理论及其在图像压缩应用中的优缺点,对小波变换进行了改进,研究了一种非对称时间复杂性,基于上下文自适应算术编码方法即伴随逆变换的分辨率渐进无损压缩方案。其特点是压缩和解码过程都伴随一个小波逆变换,且它只为客户端提供基于分辨率渐进的方案。实验表明,本文提出的方法在压缩比上显著优于JPEG的无损压缩。     

小波变换在遥感数字图像处理中的作用

简要介绍了小波的基本概念、特点，以及小波变换在数字图像压缩、图像消噪、图像增强以及影像融合等遥感数字图像处理中的作用。     

基于立体补偿的遥感立体像对压缩方法

提出研究遥感立体像对的压缩问题。主要讨论了左右影像的视差补偿和辐射补偿。针对遥感立体像对视差分布不均以及左右影像存在辐射差的特点,提出了一种基于立体补偿的遥感立体像对压缩算法。该算法以左片为基准图像,采用自适应视差估计计算出右片的视差矢量,结合辐射校正和重叠块视差补偿技术得到平滑的右片的预测图像,以右片减去预测图像得到残差图像,然后采用小波压缩算法对残差图像进行压缩。实验结果表明,该算法能显著提高遥感立体像对的压缩性能。     

小波低频子带预测的遥感图像分布式编码

传感技术的不断发展使遥感图像的时间、空间和光谱分辨率不断提高,信息量日益增大,给遥感图像的存储和传输带来了极大挑战,传统图像编码策略难以适应这种基于上行的遥感图像应用需求。本文提出一种基于小波低频子带预测的分布式遥感图像编码方案,利用预测插值的方法得到用于解码Wyner-Ziv的辅助信息,图像的低频信息采用小波零树编码方案,而预测误差图像采用基于均匀量化和位平面的Turbo混合编码方案;在解码端,以预测误差图像的码流作为辅助信息,将其与图像的低频信息码流进行联合解码。实验结果表明,提出方法具有编码效率高、失真率小、压缩比高、抗误码性强和码流具有质量可分级等特性。     

基于多进制小波变换的遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的理论和方法 ,然后在讨论多进制小波理论的基础上 ,提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法 ,该算法根据待融合影像分辨率之比确定采用多进制小波 ,从而最大限度的利用了待融合影像的信息 ,防止影像信息的丢失。通过对具体影像的实验 ,证明融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息 ,同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率。文中给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱波段影像、SPOT全色影像与TM影像的融合结果 ,并与其他方法进行了比较 ,证明了本方法的优越性和自适应能力     

遥感图像准无损压缩技术的研究

提出了一种基于图像恢复技术的遥感图像压缩技术,在提高遥感图像压缩比的同时,使压缩后的重建图像质量达到准无损的技术要求。对SRTF、TM图像的试验结果表明,该技术是可行的。     

遥感影像压缩的构像质量评价

本文分析了JPEG2000压缩算法的基本原理,对某地区的数字航空遥感影像进行了压缩试验,通过比较不同压缩比下各种评价指标的变化,来研究JPEG2000压缩算法对重建影像构像质量的影响,评价结果表明压缩比的增加,重建影像灰度平均值、标准方差和信息熵在一定范围内波动;同时,随着压缩比的增加,重建影像纹理越来越粗,视觉效果降低,并且重建影像与原始影像的一致性程度降低,差别越来越大。     

基于小波变换的遥感图像压缩方法研究

随着遥感技术的迅速发展,遥感图像数据量日益庞大,有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出。数据压缩技术作为解决这一问题的有效途径,在遥感领域越来越受到重视。本文探讨了利用小波变换对遥感图像进行压缩的技术。