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鉴于卫星拍摄的遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率越来越高,在一些应用中,常会对多光谱图像进行压缩。为了提高多光谱图像的压缩质量,提出了联合相位相关和仿射变换的图像配准方法,有效提高了图像谱段之间的相关性。针对多光谱图像压缩,提出了结合Karhunen-Love,KL变换去除谱间相关和嵌入式二维小波编码方法。相比JPEG2000谱段图像独立压缩方法,提出方法解压图像的Peak Signal to Noise Ratio,PSNR值平均提高2.1 dB。实验结果表明:所提出的方法能在相同的压缩率下获得比JPEG2000谱段图像独立压缩方法更好的图像质量。 相似文献
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基于3维SPIHT编码的超光谱图像压缩 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种针对超光谱图像压缩的3维SPIHT编码算法.通过对超光谱图像进行3维小波变换,同时去除像素数据间的空间冗余和谱间冗余.针对变换后得到的小波系数,构造一种3维空间方向树结构,并用经3维扩展后的SPIHT算法(3D SPIHT算法)对小波系数进行量化编码.实验证明,基于3维小波变换的3维SPIHT编码算法在对超光谱图像压缩时,表现出了优良的率失真性能.并且算法复杂度适中,具有嵌入式特性. 相似文献
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一种基于小波的多光谱图像压缩方法 总被引:2,自引:0,他引:2
文章提出一种基于Karhunen2Loeve变换(KLT)和小波量化编码的多光谱图像压缩方法。该法首先使用KL变换步骤来去除谱间冗余,而后对各变换波段图像进行小波变换,并利用均匀阈值网格编码量化方法来量化小波子带图像,最后使用算术编码对量化结果进行熵编码。为使编码器能为所有谱段各子带获取率- 失真意义上最优的量化阈值,本文提出基于子带图像统计特性和网格编码量化器率- 失真特性的比特分配算法。实验表明,本方法能高效地压缩多光谱图像,表现出优异的压缩性能。 相似文献
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基于帧间去相关的超光谱图像压缩方法 总被引:6,自引:1,他引:6
针对超光谱图像的特点和硬件实现的实际需要,提出了一种基于小波变换的前向预测帧间去相关超光谱图像压缩算法。通过图像匹配和帧间去相关,消除超光谱图像帧间的冗余,对残差图像的压缩采用基于小波变换的快速位平面结合自适应算术编码的压缩算法,按照率失真准则控制输出码流,实现了对超光谱图像的高保真压缩。通过实验证明了该方案的有效性,基于小波变换的快速位平面结合自适应算术编码的压缩算法速度优于SPIHT,而且易于硬件实现。 相似文献
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基于小波变换和分段DPCM混合编码的多光谱遥感图像压缩算法 总被引:9,自引:0,他引:9
多光谱遥感图像的压缩要利用图像谱内及谱间的相关特性。该文在分析多光谱图像谱内和谱间相关特性的基础上,提出了对多光谱遥感图像进行压缩的分段 DPCM和 SPIHT相结合的混合压缩算法,即首先利用分段 DPCM算法去除谱间冗余,再利用高效的 SPIHT小波压缩算法对预测误差图像进行编码。实验取得了令人满意的效果,证明了该算法的有效性。 相似文献
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首先利用基于地物反射特性的方法去除谱间相关性,再对残差图像采用S+P变换去除空间相关性,然后,利用改进的分级树的集合划分(SPIHT)方法,实现遥感图像的高效无损编码,实验表明本方法能取得满意的结果,显示了本方法在多波段遥感图像压缩中的潜力. 相似文献
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整数双正交小波图像压缩及其DSP实现 总被引:5,自引:1,他引:4
对于高分辨率相机所成图像,数据量非常巨大,仅用软件压缩远远不能满足实时性要求.本文提出一种适于硬件实现图像压缩算法--整数双正交小波变换的提升算法,并用DSP(Digital Signal Processing)芯片实现该种算法.由于输入的图像的灰度值是整数,为减少误差,我们把滤波器的参数也设计成整数形式,这种小波的计算只需两个浮点运算和16个整数运算,降低运算的复杂度,减少存储空间,进而提高实时性.并结合SPIHT编码方法提高压缩比(可达到31.25). 相似文献
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提出了一种基于提升格式小波的SPIHT图像压缩算法,该算法采用LS9/7进行小波变换,然后采用SPI-HT算法对变换系数进行编码,可实现任意码率的压缩.该算法具有运算简单,编码速度快等优点.实验结果表明,设计的算法是一种有效的图像压缩算法,能实现图像的快速压缩编码,其图像编解码时间和重构图像质量均优于原算法. 相似文献
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医学图像是医学诊断和疾病治疗的重要根据。为了实现图像的存储和远程医疗中快速传输图像的要求,必须对图像进行压缩。先分析CT医学图像经过小波变换后系数的统计特性,在基于小波变换的基础上,用SPIHT算法对CT医学图像进行压缩编码。提出了2种针对CT医学图像压缩编码改进的SPIHT算法。一是细化扫描产生的有效值,二是将小波变换后系数的低频近似部分按二进比特进行传输。用Matlab进行仿真,仿真结果表明改善了峰值信噪比。 相似文献
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基于双向预测的高光谱图像无损压缩 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种基于双向预测的高光谱图像无损压缩算法。该算法首先采用自适应波段选择算法选出信息量较大的波段,然后利用聚类算法对这些波段的谱向矢量进行分类预处理。为了便于组织谱间预测过程,根据相邻波段相关性大小进行自适应波段分组,采用双向预测的方法去除谱间相关性。通过在参考波段和预测波段中定义三维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个像素分别训练最优的预测系数,从而实现当前波段的有效预测。对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可获得较好的无损压缩性能。 相似文献
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通过统计分析多景MODIS图像,提出了一种基于MODIS图像识别I类水体和II类水体的经验方法。该经验方法是利用I类 水和II类水在可见光区的反射率差别大、而在近红外波段两者的反射率基本相同的特性来完成的。把该经验方法用在了中 国渤海区域,对不同年份的两景MODIS图像进行了I类水与II类水识别,并对结果进行了分析,结果证明该经验方法是正确和有效的。 相似文献
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