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。     

基于小波变换及Matlab的遥感图像压缩效果分析

主要对小波变换在遥感图像压缩中的应用进行了研究。首先对小波变换理论及其实现进行了简要的介绍。然后,重点分析了小波变换分解层次、阈值选择对图像压缩效果的影响。利用MATLAB小波工具箱提供的小波变换函数,采用haar小波、db小波、sym小波、coif小波、bior小波进行遥感图像压缩,并对压缩效果进行了分析比较。结果表明,随着压缩倍数的增加,所需小波变换的分解层次也相应增加;但当压缩倍数选定后,对于大小一定的遥感图像,小波变换分解层次达到某一定级次时,再增加变换的分解层次,对压缩效果的作用甚微。因此,当图像大小一定时,压缩倍数和小波变换的分解层次之间存在一个较佳匹配问题。同时,通过实验数据,说明了在小波压缩过程中,阈值对压缩图像的压缩比和能量保持比的定量影响,表明将小波变换用于遥感图像压缩具有压缩比大,压缩效率高的优点。实验结果为小波变换在遥感图像压缩中的实际应用提供了理论参考。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

小波零树编码在EOS/MODIS遥感图像压缩中的应用

研究了对EOS/MODIS遥感图像的压缩.针对EOS/MODIS图像的特性及其传输和存储过程中的实际需要,在Mallat塔式分解的基础上,采用嵌入式零树编码方法,选取适于EOS/MODIS图像数据的编码参量,对其进行了编解码.实验结果表明,该算法的图像重构质量和峰值信噪比都非常好,并且可以在保证图像主要轮廓的基础上,不同程度地体现图像的细节信息,适用于图像的渐进传输及图像浏览,符合对高分辨率、高精度、海量EOS/MODIS图像数据进行实时传输及存储的实际要求.     

PERFORMANCE EVALUATION OF SEVERAL FUSION APPROACHES FOR CCD／SAR IMAGES

Several image fusion approaches for CCD/SAR images are studied and the performance evaluation of these fusion approaches is completed in this paper,Fistly,the preprocessing of CCD/SAR images before fusion is fulfilled,Then,the imager fusion methods including linear superposition,nonlinear operator method and multiresolution methods,of which the multiresolution methods include Laplacian pyramid ,ratio pyramied,contrast pyramid,gradient pyramid,morphological pyramid and discrete wavelet transform,are adopted to fuse two types of images ,Lastly,the four performance measures,standard deviation,entropy,cross entropy and spatial frequency,are calculated to compare the fusion results by different fusion approaches in this paper,Experimenteal results show that contrast pyramid,morphology pyramid and discrete wavelet transformation in multiresolution approaches are more suitalbe for CCD/SAR image fusion than other ones proposed in this paper and the objective preformance evaluations of CCD/SAR image fusion approaches are effective.     

基于离散小波变换的数字水印技术

提出了一种基于小波分析的简单有效的数字水印嵌入和盲检测的算法。先将嵌入的水印信息加密，然后将加密后的水印信息嵌到相应DWT系数的有效嵌入位中，并使用适当的保真技术，减小图像因嵌入水印引起的失真。通过实验验证，该算法在对嵌入水印后的图像进行有损压缩、剪切、污染、添加各种噪声等处理后，提取出的水印仍表现出了较好的鲁棒性。     

Preformance evaluation of several fusion approaches for CCD/SAR images

Several image fusion approaches for CCD/SAR images are studied and the performance evaluation of these fusion approaches is completed in this paper. Firstly, the preprocessing of CCD/SAR images before fusion is fulfilled. Then, the image fusion methods including linear superposition, nonlinear operator method and multiresolution methods, of which the multiresolution methods include Laplacian pyramid, ratio pyramid, contrast pyramid, gradient pyramid, morphological pyramid and discrete wavelet transform, are adopted to fuse two types of images. Lastly, the four performance measures, standard deviation, entropy, cross entropy and spatial frequency, are calculated to compare the fusion results by different fusion approaches in this paper. Experimental results show that contrast pyramid, morphology pyramid and discrete wavelet transformation in multiresolution approaches are more suitable for CCD/SAR image fusion than other ones proposed in this paper and the objective performance evalution of CCD/SAR image fusion approaches are effective. Foundation item: Under the auspices of Astronautical Innovation Fund of China. Biography: WANG Yan-li (1977 – ), female, a native of Xi’an City, Shaanxi Province, Ph. D. candidate of School of Automation Science and Electrical Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, specialized in scene matching, image registration and fusion.     

基于特征分离机制的深度学习植被自动提取方法

随着遥感影像分辨率的提高,植被信息的高精度提取对于了解地表植被变化规律、评价生态区域具有重要意义。针对传统方法跨季节植被提取不完整问题,本文基于高分2号(GF-2)卫星数据,提出一种基于特征分离机制的深度学习语义分割网络植被提取方法。该网络在Densenet的基础增加可分离卷积和空间金字塔结合的特征分离机制来增大感受野,更有效利用植被的特征信息,提升了模型的精度。本文通过构建高精细跨季节植被样本库,使用本文所提方法,完成了遥感影像植被信息提取,并选取总体准确度、F1值和交并比作为评价指标,对不同的传统方法和深度学习方法进行精度对比与分析。实验结果表明,本文方法提取植被的效果较好,其中F1分数达到91.91%,总体准确度达到92.79%,交并比达到85.10%。对高分1号、高分6号和高景1号遥感影像进行植被提取通用性验证,结果表明本文方法具有一定的通用能力,可以从高分辨率遥感影像中准确地、自动地提取植被。本文研究成果可为城市生态环境评价和植被的应用研究提供数据参考。     

基于交互Clients/Server应用的JPEG2000 ROI技术

讨论了一种JPEG2000 VM3．0提出的方法，对一个已经编码的图像的ROI的高效解码，而不需要对全部图像再进行解码／编码处理。基本的方法是兼容于JPEG2000标准采用的基于小波压缩方案，并且已经被先行验证模式（VM）采用。该技术对于通过窄带网络连接的交互客户端/服务器应用具有特殊的意义，因为客户端能够请求服务器端以很小的处理代价更有效率调整设想信息的传输。     

基于MPI的大规模遥感影像金字塔并行构建方法

影像金字塔是实现影像数据多分辨率组织的重要方式,是提高影像可视化性能的有效手段。传统串行金字塔构建算法,对大规模影像数据的构建性能已无法满足遥感影像快速浏览的预处理需求。故此,其成为一个亟待解决的问题,而利用多核、多节点的高性能集群计算环境和并行机制是一个重要的技术途径。本文在共享外存的高性能集群环境下,提出使用消息传递接口(MPI)的金字塔并行构建算法,对构建遥感影像金字塔过程中的重采样与I/O 过程进行并行处理,大大缩短了遥感影像金字塔构建时间。实验结果表明:(1)该算法比传统串行构建方法的加速效果明显,对于单波段遥感影像,其加速效果可达到GDAL的5 倍以上,而对于多波段遥感影像,加速效果可达到GDAL的2 倍以上;(2)遥感影像数据量越大,并行构建算法加速效果越显著,对于大规模的遥感影像,本文提出的金字塔并行构建算法的速度可达到GDAL的10 倍左右。     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。