基于小波变换的遥感图像压缩

遥感图像的压缩领域中,小波分析理论为其提供了新的压缩方法和压缩思路,比较好地解决了遥感图像的压缩和传输问题。而小波基的选择直接决定了图像压缩的压缩效果和压缩速度,着重对比了不同的小波基性质对图像压缩带来的效果,给出了小波基选择的原则,并通过对各种小波性质的总结,选择双正交小波基（D5/3）应用于遥感图像的压缩     

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。     

基于小波的图像插值方法

本文在分析已有插值基函数和小波函数、小波变换的基础上提出一种应用小波作为插值基函数进行图像插值的方法,给出了该方法在一般图像插值方面在多幅图像的信息揉合和累积方面的应用,并分析了一般图像插值方法在图像之间存在辐照度差异时的可行性和在同名点之间存在相对空间信息差异时的操作方法。最后,采用４幅ＰＯＬＤＥＲ多角度遥感图像对本文所述方法进行了验证。实验表明,本文所述方法是可以较好地进行图像插值的。     

小波变换的信息融合方法及结果评价

利用小波变换方法进行多卫星遥感图像数据融合,分析不同长度的小波基对融合图像的影响,从信息的保持性、视觉效果及运用灵活性等方面与IHS、PCA融合算法进行了比较,从而探讨这一新算法在遥感图像分析应用中的可行性。     

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。     

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。     

多源遥感影像数据融合方法探讨

在简要分析几种常用多源遥感图像融合方法的基础上,着重探讨了基于小波变换融合方法的特点以及小波变换与其他方法相结合使用的优势,为相关工作提供借鉴。     

基于HVS和整数小波变换的遥感图像水印算法

结合人眼视觉系统与整数小波变换,提出一种用于遥感图像版权保护的数字水印算法。水印由二值图像组成,置乱后嵌入在图像小波域的中高频部分,根据人类视觉系统的特点选择感知重要系数嵌入水印,水印嵌入量控制在可见误差范围内,水印提取时采用分层提取的方法。实验结果表明,算法实现速度快,具有较好的不可见性,并且可以有效地抵抗JPEG压缩、加噪、锐化和剪切等攻击。     

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。     

基于小波萎缩方法的图像小波去噪的研究

小波方法越来越广泛地应用到图像处理当中。小波萎缩方法是小波图像去噪方法中较为重要的方法之一。本文主要介绍了图像小波去噪中较常用的小波萎缩方法，并主要针对Bayes阈值，使用噪声方差邻域估计法加以研究和实现，并将几种阈值函数的去噪效果进行了对比。     

A new method for specular and diffuse pseudorange multipath error extraction using wavelet analysis

Multipath remains one of the major challenges in Global Navigation Satellite System (GNSS) positioning because it is considered the dominant source of ranging errors, which can be classified into specular and diffuse types. We present a new method using wavelets to extract the pseudorange multipath in the time domain and breaking it down into the two components. The main idea is an analysis-reconstruction approach based on application of both continuous wavelet transform (CWT) and discrete wavelet transform (DWT). The proposed procedure involves the use of L1 code-minus-carrier (CMC) observable where higher-frequency terms are isolated as residuals. CMC residuals are analyzed by applying the CWT, and we propose the scalogram as a technique for discerning time–frequency variations of the multipath signal. Unlike Fourier transform, the potential of the CWT scalogram for examining the non-stationary and multifrequency nature of the multipath is confirmed as it simultaneously allows fine detection and time localization of the most representative frequencies of the signal. This interpretation of the CWT scalogram is relevant when choosing the levels of reconstruction with DWT, allowing accurate time domain extraction of both the specular and diffuse multipath. The performance and robustness of the method and its boundary applicability are assessed. The experiment was carried out using a receiver of Campania GNSS Network. The results are given in which specular multipath error is achieved using DWT level 7 approximation component and diffuse multipath error is achieved using DWT level 6 denoised detail component.     

基于B样条小波变换的矢量地图数据压缩及边界处理

在离散小波变换的快速Mallat算法基础上，根据小波滤波器的特点，提出了一种基于B样条小波变换的矢量数据压缩的边界处理的方法，该方法经袂现可以保证压缩后的数据能如实的反映原数据的特性和规律性。     

小波分析在重力界面反演中的应用

基于Parker-Oldenburg反演方法，分析了低通滤波器B（K）的不同阈值对位场分离的影响。分别采用小波变换和低通滤波对青藏高原地区布格重力异常进行了位场分解和莫霍面反演，并将反演结果与地震资料作比较。结果表明，在重力位场分解中小波多尺度分解可以代替低通滤波器B（K），避免了闻值的选取。     

小波基选取对重力异常多尺度分解的影响

针对重力异常分离的有力工具——小波分析最优小波基获取的研究较少的现状,该文试图通过理论模型实验分析方法,深入探讨小波分解阶数、不同小波基、场源深度变化对重力异常分解的影响。实验结果表明,重力异常多尺度分离的最优小波基为Dmey小波,最佳分解阶数为7阶;当场源深度发生变化时,最优小波基和分解阶数保持不变。     

测深信息处理的最佳小波门限滤波法

针对测深数据在环境噪声处理中存在的问题,基于离散快速小波变换技术,根据信号检测中的Ｎｅｙｍａｎ－Ｐｅａｒｓｏｎ准则,本文提出了从环境噪声污染的测深信号中重构海底地形信息的最佳小波门限滤波法,从而达到了降低环境噪声对测深信息的影响。     

高层建筑物GPS动态变形监测数据处理

本文利用小波阈值降噪方法对高层建筑物GPS动态变形监测数据进行处理,针对不同小波基选取对结果影响进行了实验分析,表明小波变换可实现高层建筑物GPS动态监测数据的有效去噪,可克服传统处理技术对非平稳、非等时间间隔观测数据序列滤波的局限性,为监测数据的处理方法提供一定参考。     

基于小波变换的多源遥感数据融合方法研究

以北京亚运村TM和QuickBird图像为数据源,根据Mallat小波算法,结合HIS数据融合理论,提出了基于小波局部高频替代融合法。该方法使融合图像既具有高空间分辨率图像的结构信息,又保持了多光谱图像的光谱特征,提高了多光谱图像的分类精度和量测能力。     

小波分析在单频GPS快速精密定位中的应用研究

单频GPS快速定位方程是严重病态的,应用最小二乘原理得到的模糊度浮点解大大偏离其准确值,应用LAMBDA方法难以正确地固定模糊度。本文将GPS载波相位双差观测量在不同的小波空间和尺度空间进行分解和重构,去除高频测量噪声,可减小测量噪声对GPS快速定位中病态方程解的影响,提高模糊度浮点解的精度,缩小模糊度搜索空间。实验表明,对于GPS短基线,仅利用1min左右的单频载波观测数据,经过基于haar、db4、coif4和sym4小波的5尺度小波变换后,可获得较准确的模糊度浮点解,应用LAMBDA法可正确地固定模糊度,达到厘米级定位精度。     

离散小波变换的快速算法

在离散正交小波变换的快速Mallat算法的基础上,根据小波滤波器的特性,提出一种小波变换及逆变换的快速算法,用该算法进行小波变换及逆变换,对容量为N的一维离散信号样本,可节省N次浮点乘法运算。