一种基于整数小波变换的遥感影像融合算法

提出了一种IHS变换和整数小波变换相结合的遥感影像融合算法(IHS-IWT),并根据待融合图像的特点,选取了有效的融合策略.首先对中巴卫星多光谱影像进行IHS变换,然后对得到的亮度分量和Landsat ETM 高分辨率全色影像进行整数小波融合,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像.实验结果表明,与IHS变换等方法比较,该方法在较好的保留光谱信息的同时,空间细节信息也得到了增强,并且具有较快的处理速度.     

基于小波变换的图像分割技术研究

图像分割是一种重要的图像分析技术.近年来,对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点.介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值.实验结果表明,该方法具有较好的抗噪声性能.     

基于小波变换的遥感图像编码

针对遥感图像的数据特点,提出了结合双正交变换和SPIHT算法的遥感图像小波零树编码方案.实验证明,对于给定的遥感图像可以获得比较满意的重构图像质量.     

基于曲波变换的遥感图像融合研究

以SAR与可见光图像、多光谱与全色图像为研究对象,提出了一种基于曲波变换的遥感图像融合方法.首先将图像进行曲波变换,然后在不同的频率域利用融合规则融合曲波系数,最后通过重构得到融合图像.采用均方误差、偏差指数等指标对融合效果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较.实验结果表明,该方法在保留原始图像重要信息、抑制噪声能力方面均优于小波变换方法.     

基于整数小波变换的无人机侦查图像的压缩

基于传统小波变换过程复杂的特点和SPIHT编码算法过程重复运算、存储量大,并且侦查图像的目标像素小且目标数量大,相关性低,提出了一种基于差分脉冲编码调制和整数小波变换相结合的改进混合编码算法。首先以压缩效果为准则,以侦查图像为标准训练图像,以压缩比、峰值信噪比为参数来确定最优的小波基。然后以（9,7）整数提升小波对图像进行分解,对低频子带的重要系数先进行DPCM编码。最后对整个变换后的子带进行SPIHT编码。实验结果表明该算法在相同的比特率下得到的重构图像的PSNR值高于原算法,而且侦查图像的低频近似效果得到了改善。     

基于图形小波变换的遥感图像表示与去噪

离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)通常用于图像的表示。然而,对于具有不规则形状边缘的图像,尤其是对于纹理和细节信息较多的遥感图像,DWT却很难有效表示,进而影响后续去噪效果。针对该问题,提出了一种基于图形小波变换(Graphic Wavelet Transform,GWT)的图像去噪方法。首先,将图像表示为图形信号,并通过该图形信号的谱表示构造相应的变换矩阵;然后,设计了一种改进自适应阈值的图像去噪方法,在GWT变换域内对图像去噪。实验结果表明,与常用的图像去噪方法相比,所提算法能够提供更好的图像主观质量。采用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)作为客观指标,结果表明,采用所提方法得到的重建图像客观质量更优。     

数字影像无损压缩算法研究

建立在DICOM标准实现数字影像采集的基础上,阐述了影像数字化的总体方案。在影像压缩存储中,重点研究了基于整数小波变换的压缩算法,针对数字图像具有高度相关性的特点,提出了基于适形离散小波变换(SA-DWT)与整数小波变换相结合的影像无损压缩算法,该算法有效地提高了数字图像的压缩率。给出了相关算法的实现及实验效果分析。     

基于小波变换的字符图像分割

为了消除明暗不均等低频干扰的影响,将字符成功地从车牌图像中提取出来,提出了基于小波分解的车牌图像分割方法,根据干扰信号与字符信号属于不同频域的特点,利用小波的时频局部化分析能力,在保留字符信息的同时滤除或抑制低频干扰成分。首先采用逐行逐列扫描的方法对图像预处理后的图像进行车牌定位,再利用基于小波变换的阈值分割法对车牌进行字符分割。     

小波变换和预测编码结合的抗差错SAR图像无损压缩算法

分析了即将推出的JPEG2000标准算法和基于自适应的上下文预测编码技术，提出了小波变换有损编码加自适应上下文预测无损残差编码的具有抗差能力的SAR图像无损压缩算法。该算法既具有小波变换图像编码的累进传输，对信道具有一定鲁棒性的特点，而且压缩率高于即将推出的国际标准JPEG2000的无损压缩和国际标准算法JPEG—LS。     

小波变换在遥感图像处理中的应用

遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像噪声大、边界不清楚等问题,提出了应用小波变换对遥感图像进行降噪和边缘检测处理的方法。然后详细介绍了基于小波变换的图像降噪和图像边缘检测原理,并对具体的遥感图像进行降噪和边缘检测处理,实验结果表明小波变换降噪结果优于中值滤波和均值滤波降噪结果,基于小波变换的边缘检测可有效地检测遥感灰度图像的边缘,其边缘检测结果优于Canny算子。     

用整数小波结合改进SPIHT编码实现静止图像无损压缩

无损图像压缩是图像处理中的一个重要领域 ,传统的基于熵编码的无损压缩编码方式存在一定的局限。利用提升算法构造整数小波变换 ,然后针对无损压缩特点 ,对 SPIHT算法加以改进 ,实现了一种可行的图像无损压缩编码方案。实验表明 ,优于传统熵编码和直接采用 SPIHT的无损压缩方法     

基于整数小波变换的准无失真图像压缩技术

 本文首先讨论了一般整数小波的构造方法,然后利用分块DPCM与整数小波变换进行遥感图像的准无失真压缩,该方法可进行实时处理,硬件实现简单,可并行处理,实验结果表明,该方法是一种有效遥感图像压缩方法.     

基于整数小波变换与双阈值交替的遥感图像压缩

提出一种基于双阈值交替的遥感图像编码（DTAC）算法。根据整数小波变换（IWT）分解后不同阈值上的重要系数分布状况,对重要系数相对集中的区间用整数平方代替2的整数幂（IPT）作为量化阈值,在其他阈值区间中仍使用IPT,然后对每个阈值平面上的重要系数采用统一的编码策略。实验表明,新算法具有较低编码复杂度,不仅支持单一码流下从有损到无损的遥感图像编码,而且峰值信噪比（PSNR）高于采用IWT的SPECK编码算法。     

基于改进SPIHT的多波段遥感图像无损编码

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.     

一种基于混合整型变换和3D-SPIHT的高光谱图像嵌入式无损压缩方法

利用高光谱图像空间、谱间相关性不同的特点,本文提出了一种基于混合整型变换和三维分层树集合划分算法(3D-SPIHT)的高光谱图像无损压缩方法,首先将波段进行分组,针对每一分组,采用不同的整型变换技术去相关,然后对变换系数进行系数重组,采用高效的基于小波系数特点的3D-SPIHT编码方法得到嵌入式码流,具有一定的抗误码性能.实验结果表明,该方法能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性,与现有的国际标准JPEG-LS、JPEG2000和基于三维离散余弦变换(3D-DCT)或三维离散小波变换(3D-DWT)的编码方法相比,压缩后的平均比特率均有明显降低.     

基于内嵌小波变换的遥感图像编码

本文针对遥感图像的数据特点,提出了结合双正交小波变换和改进SPIHT算法的内嵌小波编码方案.实验结果表明,本文的方法能够在几乎不降低恢复图像质量的前提下降低了计算复杂度,提高了编码速度,有利于实时编码.     

整数双正交小波图像压缩及其DSP实现

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).     

基于整数小波变换的实时图像压缩编码算法

随着数字图像压缩编码技术的广泛应用,人们对于压缩编码技术的实时性要求越来越高,如何进行快速有效的图像压缩编码是当前需要解决的关键技术。文中在分析提升算法和基于提升算法的整数小波变换的基础上,介绍了一种新的基于整数小波变换和树特征平面的数字图像编码方法,该算法只需对小波系数进行一次扫描即可完成编码过程,简单易行。实验证明该算法性能优良,并且与零树编码相比大大节约了处理时间。     

基于小波变换的图像压缩算法研究

随着计算机多媒体技术的不断发展,人们期望更高性能的图像压缩技术的出现。本文介绍了图像压缩的基本原理和基本方法,深入研究了小波分析的数学理论基础以及应用于图像压缩的相关理论。