数字图象压缩方法在天文上应用的研究及实验

本文研究了数字图象压缩的方法，分类和原理以及该技术在天文领域应用的必要性。针对天文观测的特点和需要。经过分析比较，提出了天文图象压缩的可行性方案。通过应用计算机编程压缩实验得到相应结果。     

一种实用的信源编码方法

软硬件均能实现信源编码。一种简单实用的软件编码方法──查表编码法能够实现各种不同的信源编码；给出了信源的熵、编码效率和压缩比的计算以及实验结果。     

高阶seislet变换及其在随机噪声消除中的应用

Seislet变换是一种小波类数学变换方法,主要根据不同小波级数上地震同相轴的局部倾角的不同来分析数据.一般意义上,测线方向上的离散小波变换（DWT）是一种特殊的零局部地震倾角的seislet变换.早期的工作基于低阶版本的离散小波变换来构建seislet变换,在本文中,通过使用Cohen-Daubechies-Feauveau (CDF) 9/7双正交小波变换（常用于JPEG2000压缩标准）作为框架,扩展高阶seislet变换方法.通过分析理论模型和实际数据的处理结果,并对比傅里叶变换、离散小波变换和低阶seislet变换,高阶seislet变换可以为地震数据提供更好的压缩比.因此更加适用于地震数据去噪处理.     

遥感图像压缩技术的研究

针对GIS灰度遥感图像的特点,以香农无干扰编码定理为依据,提出了四叉树—算术编码,实验证明,本文采用的将遥感图像降熵与四叉树-算术编码相结合的压缩编码技术,在提高了图像压缩比的同时,基本保留了遥感图像丰富的几何信息,符合GIS应用的要求,是一种有效的压缩处理方法。     

基于小波变换和混合熵编码的山区格网DEM数据压缩

用信息论的观点对山区格网DEM数据进行了分析,发现山区DEM数据具有信息熵高、冗余度低的特点,从而导致了无损压缩方法——熵编码对其进行压缩的压缩比低。为了实现对DEM数据高效、高精度的压缩,笔者提出利用具有线性相位的双正交小波变换以及混合熵编码方法(Huffman编码加游程编码)对山区格网DEM数据进行压缩。实验结果表明,该方法在基本不损失DEM数据精度的情况下,可获得比无损压缩方法高得多的压缩比。