分享到:

超光谱遥感图像压缩算法的研究

在对地遥感观测中,超光谱遥感图像是一种重要的数据源,在军民两方面都有广泛的应用。由于超光谱遥感图像的数据庞大,在存储和传输过程中必须进行压缩处理。目前各种图像压缩标准和方法主要面向二维普通图像,而超光谱遥感图像作为三维立体图像,还没有成熟且适合实际应用的压缩方法。本文对超光谱遥感图像的压缩算法进行研究。首先从相关性的角度对超光谱遥感图像进行了测试。结果表明:超光谱遥感图像有很强的谱间结构相关性和谱间统计相关性,远高于普通彩色图像;而其空间相关性则比普通图像低。因此超光谱遥感图像压缩算法设计应将重点放在去除谱间相关性上。提出了近最小生成树算法。针对最小生成树算法计算量大的缺点,构造近最小生成树算法,近最小生成树算法通过生成抽样图的最小生成树,通过图的扩展得到原始图像的近最小生成树,将其作为预测树对超光谱图像进行去相关处理。近最小生成树算法与最小生成树算法相比,预测树的构造速度提高一个数量级以上,而压缩比降低了不到5%。提出了基于位  (本文共102页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安科技大学
西安科技大学

基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩研究

超光谱遥感图像是一种三维立体图像,即在普通二维图像的基础上多加一维光谱信息,使其具有较多的光谱通道数以及高空间分辨率和高光谱分辨率。数据量为其传输和存储带来了困难。因此,研究性能较高且可用行性较强的压缩算法对超光谱图像应用具有重要意义。本文主要对超光谱遥感图像的压缩算法进行研究。论文论述小波变换的基本理论,图像经过小波变换去除相关性后,大部分能量集中在少数小波分解系数上,便于得到高的压缩比;分析和阐述EBCOT算法的基本原理。由于经过了两次编码,使其不仅能实现对图像的有效压缩,而且生成码流具有分辨率和信噪比的可伸缩性,随机访问和处理等良好特性。本文提出两种方案对超光谱图像进行压缩,并进行了研究、仿真和对比:方案一利用一维DPCM去除谱间相关性,二维整数(5,3)小波变换去除空间相关性后结合EBCOT算法进行压缩编码;方案二利用三维(5,3)整数小波变换去除两种相关性后结合EBCOT编码进行压缩编码。仿真结果表明,在去除谱间相关性...  (本文共55页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学技术大学
中国科学技术大学

超光谱遥感图像压缩技术研究

超光谱遥感数据由同一地物对不同波段电磁波反射成像而得,通常包含成百上千幅波段图像,具有丰富的光谱信息,是对地观测的重要信息来源,在环境监控、资源勘测和军事侦察等方面有着广泛的应用。然而,超光谱遥感图像数据海量,给信息的传输和存储造成很大的负担,因此有必要进行压缩处理,以提高传输和存储效率、降低应用成本。本文针对超光谱遥感图像的空间结构相关性和谱间结构相似性,研究探讨了基于预测、多尺度变换和字典学习稀疏表示的有效压缩算法,并且初步探索了对压缩感知获取的超光谱遥感数据进行后续压缩的可行性,主要工作包括:(1)分析了超光谱遥感图像的空间和谱间统计特性,为设计有效的压缩算法提供依据,使得研究更具针对性。(2)针对超光谱遥感图像多波段特性,设计了树形搜索模型以筛选最优预测波段,实现与波段重排序等价的效果,从而提高预测精度。此外,提出了分组预测、加权求解的波段图像估算方式,以简化算法复杂度。分析表明,基于该搜索模型的多波段预测压缩算法具有较...  (本文共151页) 本文目录 | 阅读全文>>

华北电力大学
华北电力大学

适合电力线信道传输的低速率图像压缩算法研究

利用电力线信道实现图像传输可广泛应用于配电网监测等领域。由于电力线信道的带宽和噪声干扰严重影响了图像数据的高效传输,针对上述问题,论文重点研究了适合电力线信道传输的低速率图像压缩算法。论文主要工作如下:第一,基于对电力线信道的特性分析,研究了常见的低速率图像压缩算法,讨论了算法的特点,确定在基于小波变换的图像压缩算法的基础上进行改进。基于小波变换的图像压缩算法可以使图像达到低速率,能够抵抗传输过程中的干扰。第二,针对在确保图像正常传输和重构质量的情况下,最大程度降低图像的速率和提高图像的抗干扰性的问题,深入研究了基于小波变换的多级树集合分裂算法。该算法特点是即使由于干扰造成图像中断传输,接收端也可以基于接收到的信息来恢复图像。为了使图像具有更低速率,更好的压缩质量,拥有小波压缩的优点,通常会将小波编码与其他图像压缩算法相结合。第三,提出了一种结合主成分分析的多级树集合分裂的低速率图像压缩算法。主成分分析是基于K-L变换的统计方法...  (本文共54页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆邮电大学
重庆邮电大学

基于字典学习的非线性图像压缩算法研究

图像压缩作为图像处理领域相关研究内容之一,如何对包含庞大数据量的图像进行有效压缩具有重要研究意义。本文主要针对字典学习在图像压缩领域中的一些不足进行深入研究,主要工作概括如下:1.考虑到聚能量字典学习算法在去噪能力和算法复杂度方面存在局限性,研究了一种基于去噪自编码深度极限学习机和近似K奇异值分解的图像压缩算法。由于聚能量字典学习算法中存在去噪能力不足的问题,该算法利用去噪自编码深度极限学习机获取数据的高级特征表示,并通过近似K奇异值分解得到去噪字典,从而提高算法的整体去噪能力。此外,基于去噪自编码深度极限学习机,结合近似K奇异值分解,能够进一步降低传统聚能量字典学习算法复杂度。仿真结果表明改进算法在去噪能力和复杂度方面优于聚能量字典学习算法。2.针对目前张量信号处理中向量化会影响数据结构问题,研究了一种基于字典降维的图像压缩算法。利用稀疏分解获取输入张量图像的各维度字典矩阵与稀疏系数张量,同时对张量图像进行Tucker分解得到...  (本文共69页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

基于差分压缩算法的诊断和治疗胶囊系统研究

随着人类生活饮食结构的改变,肠道疾病逐渐成为威胁人类健康的一个重要疾病。许多患者都忍受着疾病的痛苦,而且传统的诊疗方法给患者带来许多不便和痛苦。传统的诊疗方法采用内插式内窥镜进入到患者消化道内,容易对消化道造成损害。为了克服传统诊疗方法的缺陷,本文研究了能够体外操控的诊疗胶囊系统,医生能够体外主动操作控制体内诊疗胶囊,实现消化道疾病的微创/无创诊断和治疗。本文依托于国家自然科学基金项目(No.31271069)和上海交通大学医工(理)交叉基金(No.YG2013MS24),在原有无线内窥镜系统的基础上提出差分压缩算法实现消化道图像压缩,而且具有治疗功能,并成功应用于胶囊内窥镜系统工程样机。该压缩算法具有消耗硬件资源少、压缩速度快、功耗低和能够实现无损压缩的优点,可以确保医生利用该压缩图像进行疾病诊断的正确率;而且图像压缩算法通过实验测试后,可以达到80%的压缩比,重建图像质量峰值信噪比也可以达到40dB。利用本压缩算法有望实现研...  (本文共86页) 本文目录 | 阅读全文>>

东北大学
东北大学

基于共性特征的批量图像压缩算法的研究与实现

基于共性特征的批量图像压缩算法对医学图像的传输、存储起了很重要的作用。随着图像处理和计算机技术的不断进步和发展,这些技术产生的医学图像信息逐渐成为医生诊断的重要依据,因此如何对这些图像进行处理就尤为重要了。尤其是当今网络技术、计算机技术、数字成像技术等飞速发展,大量医学图像对于本地医生和远程用户来说,都希望可以快速获得不失真的相关信息。在当前的计算机系统的水平下,要想对占有巨大数据空间的医学图像进行实时处理,如果没有经过压缩,那么就会存在传输速度慢、传输成本高、占用信道宽等问题。这也会大大影响存储和传输的效率,也使医生的诊断效率受到影响。医学图像压缩的意义除了让患者的病变部位可以直观、清晰的观察到,也让诊断时间减少。因为作为医学影像的基础,医学图像压缩也受到学者们的重视,成为医学技术发展较快的领域之一。通过研究,在文中提出了一种适用于图像的高效压缩方法,在大幅提高图像的压缩效率的同时尽可能的保持原图的完整性,为医生的诊断提供更多...  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>