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。     

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。     

基于小波变换及神经网络的图像压缩编码

提提出的基于小波变换及神经网络的图像压缩方法，能较好地解决ＤＣＴ变换图像压缩比的缺点与不足，在理论上和技术上开辟了图像压缩的新途径。     

基于小波变换的遥感图像融合研究——以黄河三角洲地区为例

针对黄河三角洲地区Landsat TM的多光谱影像和全色影像,提出了一种基于IHS变化和离散小波变换的遥感图像融合方法。该方法在IHS变换的基础上进行直方图均衡化;其次,利用离散小波变换的方法对多光谱图像的亮度分量I和全色影像进行融合;用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量I再进行IHS逆变换得到融合结果。实验证明,融合后的影像不仅保留Landsat TM多光谱图像的光谱特性,而且具有很高的空间细节表现能力。     

基于小波变换的多光谱图像压缩方法

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种共享有效图的小波变换压缩方法（ＳＳＭＷＴ）。该方法将小波变换压缩技术中的零树编码推广到多光谱图像压缩中,利用多光谱图像的结构相关性,对多幅小波图像只需构造一幅有效图,同时去除空间冗余和谱间结构冗余,并与Ｋ－Ｌ变换相结合,进一步去除谱间统计冗余,实验表明了该方法的有效性。     

小波变换在遥感图像纹理高频增强显示中应用

分析了经过小波变换后得到不同分辨率、多方向性的遥感图像纹理特征,提出了多层小波高频增强遥感图像纹理的算法,实现了纹理信息增强的图像.     

基于小波变换的视频图像压缩

系统地论述了基于小坡变换的视频图像压缩全过程，给出了适合视频图像压缩的小波变换，适应量化和编码。     

基于小波变换的遥感影像保持量测精度的压缩技术研究

本文对基于小波变换的遥感器影像保持量测精度的压缩进行了深入系统地研究,得到了一些有意义的结果。     

基于小波-HIS的遥感影像融合方法技术研究

小波是建立在泛函分析、调和分析、傅立叶分析基础上的时频原子,在时域、频域同时具有良好的局部化特性和多分辨率特性。遥感影像融合是遥感影像处理中的重要环节,是人们处理多源遥感影像数据的主要手段之一,而融合方法的选择对融合结果来说至关重要。将传统的融合方法与小波结合已经成为研究的热点,本文将小波变换与HIS融合方法相结合,并...     

利用哈夫曼树的遥感影像无损压缩方法

针对哈夫曼(Huffman)编码在遥感影像的压缩中鲜有研究这一情况,该文通过设计Huffman编码程序,对TM遥感影像单波段灰度图、分类图及以随机图作为对比进行了压缩测试,并对解码文件进行了直方图分析。结果表明,TM遥感影像7个波段在平滑缩放与非平滑缩放方式下的平均压缩效率为11.44%、36.72%;在5、10、15分类情况下的平均压缩效率分别为75.51%、63.60%和54.73%;随机图的直方图呈离散型均匀,压缩意义不大。因此,基于Huffman树的无损压缩编码可适用于遥感影像的压缩,具有一定的应用价值。     

基于高分辨率遥感影像的耕地地块提取方法研究

针对耕地地块提取问题,提出了一种基于图像分割的耕地地块提取新方法。该方法以高分辨率遥感影像为基础,借助于边缘提取和数学形态学的方法,通过边缘检测、边缘闭合、区域标号和后处理四个步骤,提取耕地地块。该方法在IDL6.3平台下编程实现。将此方法应用于北京地区QuickBird多光谱遥感影像,结果表明此方法有较好的定位精度,又在一定程度上去除了噪声,具有较好的实用性。     

基于压缩感知的遥感影像弹性配准方法

针对遥感影像由于载荷类型、观测角度、地形起伏等内外部因素造成的影像局部几何畸变,而基于全局配准方法制约着影像配准精度的提高,基于像元的弹性配准方法可大幅提升遥感影像的配准精度,但是存在运算效率这一瓶颈等问题,该文利用像元弹性配准参数的稀疏性,提出一种基于压缩感知的弹性配准方法。通过对遥感影像像元梯度幅值响应较强的点进行随机抽样,形成观测样本点集,采用弹性配准局部参数解算模型求解样本点平移参数;通过压缩感知稀疏重构算法重构影像各像元平移参数。实验表明,在配准精度差异较小和一定的参数设置条件下,该方法可显著提高弹性配准运算速度。     

基于缨帽变换的遥感图像融合方法研究

本文阐述了图像融合和缨帽变换的意义,针对缨帽变换在植被信息提取方面的优点,提出一种新的基于缨帽变换的遥感图像融合方法。为了验证算法的有效性,在城区遥感图像融合中,将其与其他几种图像融合算法进行比较。实验结果表明,基于缨帽变换的遥感图像融合方法得到的结果图像纹理清晰、结构完整、光谱保持能力强,在城市零星绿地提取中有着显著的效果。     

基于遥感影像的GPS实景化导航在野外地质调查中的应用

针对现有手持GPS系统不提供地图支持及野外地质调查过程中边远山区无图可用的问题,提出了基于遥感影像的GPS实景化导航方法,研究如何利用Google Earth提供的海量免费高分辨率遥感影像和Trimble GPS提供的强大导航功能,制作研究区域高精度背景导航影像,以实现野外地质调查的实景化导航。结果表明,基于遥感影像的GPS实景化导航方法简单、直观,能满足野外调查和旅游等导航的需求。     

模糊技术在遥感图像处理中的应用以及存在问题分析

模糊技术由于能处理不确定性中的模糊性,因而在遥感图像处理中得到了很好的应用。本文就模糊技术在遥感图像增强、遥感图像边缘检测和遥感图像分割这三个方面的应用进行分析与归纳,并研究了模糊技术在这三个应用方面存在的问题进行了研究。     

GDI+在遥感数据处理中的应用

本文利用GDI+在图像处理方面的新特点,举例说明了GDI+在遥感图像的基本操作、空间滤波增强、图像的灰度化及伪彩色处理和图像的编码解码和多格式转化等方面的优势,从而为GDI+在遥感图像处理系统中的应用提供了新思路。     

多源控制遥感影像快速处理技术及应用

丰富的高精度基础地理信息的积累,为遥感影像快速正射纠正提供了控制源,本文从常用的正射影像、数字高程模型及立体基准网数据出发,设计了基于多源控制的遥感影像快速处理技术路线,并进行了试验验证,为遥感影像快速处理提供了思路。     

观测数据采样化的遥感影像非监督分割

为了实现影像的自动化分割,提出一种利用非监督方式将观测数据采样化的遥感影像分割方法。该方法利用欧氏空间的概率分布建模采样数据和观测数据,并将其映射到黎曼空间,通过不断将观测数据转换为采样数据的方式实现影像的自动采样化。每次采样过程只需计算观测数据点到采样点的测地线距离,将距采样点测地线距离最小的观测数据转化为采样数据,以保证采样数据不断趋于该类数据的真实分割结果,同时使算法能够有效分割具有不同像素数的类别。将算法应用于模拟影像和真实遥感影像分割,对其分割结果以及传统基于统计、基于模糊的非监督算法和基于神经网络的监督算法相应分割结果定性定量的对比分析验证了该算法的有效性及可行性。     

多分类器组合的遥感影像分类方法

针对传统遥感影像分类方法效果不够理想,单一分类器各自存在不足等问题,该文提出了一种基于多分类器组合的遥感影像分类方法。采用级联和并联相结合的方式对多种子分类器进行组合;利用改进的基于先验知识的投票表决规则,实现遥感影像准确分类。以岳阳市TM遥感影像为例,采用多分类器组合方法进行分类处理,并将处理结果与单一分类器处理结果进行比较。通过误差矩阵对比可知,多分类器的Kappa系数精度高于单一分类器;对分类效果图进行对比分析,在细部效果方面多分类器分类效果优于单一分类器。研究结果表明:组合分类器的遥感影像分类效果明显优于单一分类器,且具有更好的扩展性。