基于均值漂移的遥感图像海陆边界分割算法

光学遥感图像海陆边界分割是海洋近岸目标检测和识别的重要技术基础。由于光学遥感图像分辨率的提高,海陆边界分割存在背景复杂、干扰多等问题。为解决复杂背景下高清遥感图像海陆边界分割问题,提出了一种新的海陆边界分割算法。该方法包含三个部分:使用均值漂移算法将遥感图像处理成若干同质区域;采用一种新的基于扫描线的方法选择海水区域种子像素点,利用区域增长算法填充海水区域;通过连通区域分析的方法分离陆地部分,得到海陆分割结果。实验证明,该方法能够对于复杂背景下的光学遥感图像实现准确、稳定的海陆分割,算法具有较强的鲁棒性和准确性。     

高光谱图像的分布式近无损压缩

星载高光谱图像的有效压缩已经成为高光谱遥感领域亟待解决的难题。分布式信源编码具有较低的编码复杂度与良好的抗误码性,在高光谱图像压缩领域具有广阔的应用前景。提出了一种基于多元陪集码的高光谱图像分布式近无损压缩算法。根据多元陪集码的Slepian-Wolf无损编码的压缩过程,提出了面向高光谱图像分布式近无损压缩的最优量化方案,使得高光谱图像在给定目标码率条件下的失真达到最小,在此基础上对量化值进行Slepian-Wolf无损编码,从而实现了高光谱图像的分布式近无损压缩。实验结果表明,与典型的传统算法相比,该算法取得了较好的近无损压缩性能和较低的编码复杂度。     

干涉超光谱图像分析与近无损压缩CPLD实现

介绍了干涉超光谱卫星遥感图像的成像特性，计算、比较分析了干涉超光谱图象的空间维与光谱维的相关性，提出了一种近无损压缩的局部DPCM算法.选用CPLD在Maxplus Ⅱ使用VHDL语言对该压缩算法进行了硬件描述和仿真.仿真结果表明该压缩算法简单可行，易由硬件实现.     

遥感干涉超光谱图像压缩编码

基于卫星干涉超光谱成像光谱仪成像原理的分析,提出了一种新的遥感超光谱图像压缩方案，利用成像推扫平移特性提出一种低存储量，帧间小波域匹配的序列压缩，只需存储两帧图像，比起单帧处理提高图像PSNR 3-4dB.为了保护图像的光谱特征，系统采用了一种新的感兴趣区域（Region of interest, ROI） 编码技术，使系统的压缩比提高8倍以上.该感兴趣区域（ROI）编码采用率失真优化斜率提升，而不是比特平面移位，使图像在相同的光谱分辨率下拥有更好的空间分辨率.试验数据表明，算法大大保护了图像的光谱特性，在8倍压缩比情况时，满足卫星干涉超光谱遥感图像要求.     

基于分类和曲线拟合的干涉超光谱图像压缩

根据干涉超光谱图像的特点,提出了一种基于图像分类与曲线拟合的干涉超光谱图像数据分解算法,结合内嵌比特平面编码技术实现干涉超光谱图像的压缩。与JPEG2000一样,该算法实现了有损、无损压缩的兼容。将干涉超光谱图像数据分为主干涉区域与非主干涉区域两类,针对主干涉区域提出了一种相似匹配算法,而对非主干涉区域采用经验模式分解和二次曲线拟合方法进行数据分析,两种分析算法结合起来能够有效地对谱线数据进行分解,从而有利于取得更好的压缩效果。仿真结果表明,提出的算法可以使无损压缩的输出码率降低0.2~0.4bit/pixel,而近无损、限失真压缩的重建图像质量相应提高。     

一种支持干涉多光谱图像ROI的压缩编码方法

提出了一种基于EBCOT(率失真优化截取内嵌码块编码)算法的矩形ROI(感兴趣区域)编码的干涉多光谱卫星遥感图像压缩方法.该方法不需要对小波域的系数进行提升,而是在码流组织时通过对多光谱区域的误差跟踪提高恢复图像的质量.误差的跟踪完全是自适应的,可以根据用户给定的恢复图像多光谱区域的峰值信噪比最低要求自动实现码流的组织,解码器不需要知道该图像是否存在ROI,而且该方法保留了EBCOT的优良特性.实验结果表明,这种编码方式在干涉多光谱卫星图像压缩中可获得非常理想的效果.     

快速无参数背景建模的红外目标检测方法研究

针对复杂背景红外图像序列目标检测的难题,给出了一种用于红外监控系统中入侵目标检测的背景建模方法。应用特征样本集为每一个像素建立统计无参数样本集模型,根据核函数估计计算每一个像素值对模型的符合概率。使用双阈值进行目标检测和模型更新,将图像分为三类:可靠背景、感兴趣区域和不可靠背景。通过不可靠背景类提供的信息进一步将感兴趣区域细分为入侵目标和错误检测。对几种红外图像序列仿真实验表明,该算法不仅可以比较精确的检测显著入侵目标,对于容易淹没在噪声中的弱小入侵目标也可以实现准确地检测。     

一种新的空谱联合探测高光谱影像目标探测算法

高光谱遥感影像不但具有高分辨率的空间信息还包含连续的光谱信息,因此在目标探测领域具有独特的应用优势。传统的高光谱遥感影像目标探测侧重于光谱信息的应用,形成了确定性算法和统计学算法。确定性算法通过计算目标光谱与待检测光谱之间的距离来查找目标,不能检测亚像素目标,而且容易受到噪声的影响;统计学目标检测计算背景统计特性,通过探测异常点来检测目标,可以检测亚像素目标和小目标,但容易受到目标尺寸的影响,不能很好的检测大目标。随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加,探测目标已有亚像素目标逐步转换为单像素及多像素目标,此时,在高光谱图像中,相同类别的地物在空间分布上呈现聚类特性, 因此,在利用高光谱遥感影像进行目标探测时,需要将其空间信息融入算法中。将空间特征引入传统目标探测算法。提出了一种新的空谱结合的高光谱目标探测算法,将传统的基于统计的目标探测算子与空域邻域聚类算法相结合,首先利用目标探测算子将影像划分为潜在目标区域与背景区域;通过计算潜在目标区域的质心,以质心为中心进行邻域聚类,剔除潜在目标区域中的背景区域,通过迭代计算获取最终目标探测结果。传统的基于统计的目标探测算子,将整个探测区域定义为背景区域,实现对背景区域的统计特征提取,而该方法将背景区域与潜在目标区域分离,剔除了目标区域对背景区域的统计干扰。将本算子与传统的约束能量最小化算子和自适应余弦探测算子进行分析比较可知,该算子的大目标探测性能优于传统的统计算子。     

前景与背景分离的直方图重调整乳腺图像增强的新方法

提出了前景与背景分离的直方图重调整乳腺图像增强的新方法。首先利用高阶统计特征,并结合数学形态学方法检测出钙化点的感兴趣区域,得到了可靠性较高的前景图像,剩余部分设定为背景图像;然后分别对前景和背景的直方图进行重调整,得到了对比度增强的钙化点图像。通过与常规的增强方法进行比较发现,所提出的方法目标明确,能够较好的抑制非目标区域的影响。该方法在支持向量学习钙化点检测的预处理中得到了应用,较好的检测性能证实了算法的合理性。     

结合线性变换和非线性变换的放大算法研究

非线性放大能在保持图像上下文关联的情况下对目标进行放大.利用球面几何模型得到了一种非线性的映射关系，并通过分析得到了该映射关系在图像变换中可以得到非线性放大的效果.为了进行有效的观察，避免感兴趣区域的中心出现变形，采用结合线性和非线性变换的方法对图像进行放大.实际应用的结果表明，该算法不仅可以放大感兴趣区域，而且能有效的保持上下文的关联关系，是一种有效的图像放大算法.     

基于ROI编码的干涉超光谱图像近无损压缩

针对干涉超光谱成像仪所成图像的特点，提出了一种基于ROI（Region of Interest，感兴趣区域）编码的干涉超光谱图像序列压缩方法.利用帧内差值变换，结合矩形ROI编码，在提高遥感图像压缩比的同时，使压缩后的重建图像质量达到近无损的技术要求.实验结果表明，这种压缩方法在干涉超光谱图像压缩中当相对光谱二次误差为2.04％时，干涉图像的压缩比达到9.66∶1.     

适于干涉多光谱图像压缩的自适应率控制算法

提出了一种基于优化截取内嵌码块编码（EBCOT）的感兴趣区域（ROD编码干涉多光谱图像压缩方法。小波变换后,对1级分解的高频系数感兴趣区域即包含光谱信息区域进行垂直方向的分解,再对感兴趣区域进行比特平面提升。T1编码器对不同比特平面的编码过程（Codingpass）赋予不同的重要性权值,由高到低依次编码,T2编码器根据所得的比特率自适应地反馈控制T1的编码深度,最后进行率失真优化截取。实验结果表明,该方法提高了恢复图像质量,有效地减少了优化截取内嵌码块编码算法的计算量和内存使用量（bpp-1时,测试图像的整体、感兴趣区域和背景区域平均峰值信噪比均提高0．1dB以上,计算量和内存使用量平均减少40％和60％以上）,编码方式适合干涉多光谱图像压缩系统硬件实现。     

A low complexity block-based adaptive lossless image compression

For low power and lossless image compression, in this paper, a low complexity, block-based decomposition of subbands technology is proposed for embedded compression (EC) algorithm, which is ready for being implemented on a single-chip of FPGA. The proposed algorithm is based on high-speed pipeline architecture of 2-D lossless integer wavelet transformation (IWT) with 2-D Lossless Hadamard Transformation (LHT). In the proposed algorithm, the coefficients of a 2-D IWT are decomposed by 4 × 4 blocks to further remove redundancy, compared with direct encoder by EBCOT of JPEG2000. Considering the feature of the 2-D IWT, a different strategy is designed for LL-subband and non-LL subbands, which denotes DC prediction (DCP) and adaptive transformation method (ATM), respectively. DCP is used to remove the correlation between two adjacent blocks of LL-subband, and ATM is used to transform non-LL subbands by 2-D LHT selectivity. After further transformation, the coefficients are decomposed as truncated integer part (TIP) and truncated residue parts (TRP), considering the complexity of hardware implementation, TIP is encoded by Zero Running Length (ZRL) and Exp-Golomb (EG). TRP is encoded by a fixed length (FL) encoder after removed redundancy by the feature of 2-D LHT, when seen as bit patterns [1]. Experimental results show that the proposed EC algorithm can achieve a good compression performance as JPEG2000, and the coding latency can be decreased at an average of 43.9%. Another innovation of this paper is EC's hardware-friendly feature and easy hardware implementation, which are presented by a simple addition or subtraction of the LIWT and LHT, and need a small on-chip memory.     

基于相对失真测度的感兴趣区域编码

提出了一种基于相对失真测度的率失真斜率提升感兴趣区域编码算法.通过计算感兴趣区域与背景之间的相对失真确定感兴趣区域的率失真斜率提升幅度,使得实际感兴趣区域与背景的相对失真尽可能逼近给定值.本算法不需要对小波域的系数进行比特平面提升,而是通过提升率失真斜率实现.解码器不需要进行小波域系数的逆提升,且提升大小不受比特平面限制, 可以精确到步骤.适合给定感兴趣区域与背景之间的相对失真,也适合交互式图像等感兴趣区域编码.相对失真改变时,不需要重新对图像进行比特平面编码,只要提升感兴趣区域斜率然后重新组织码流即可, 避免了比特平面提升的感兴趣区域编码算法缺陷.仿真结果表明,本算法能够精确根据给定感兴趣区域与背景的平均相对失真组织码流,实际结果十分接近给定值.     

基于分布式信源编码的干涉多光谱图像压缩

根据干涉多光谱图像的特点.提出一种基于分布式信源编码的干涉多光谱图像压缩箅法.干涉多光谱图像序列的相邻图像之间具有明显的平移特性,编码端通过块匹配算法检测出相邻帧间的相对位移量,联合块匹配算法估计的边信息帧进行比特平面码率估计,采用基于率失真提升的感兴趣区域编码,调整图像不同区域的率失真斜率来进行更合理的码率分配.实验结果表明.该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像的光谱信息,在不同压缩比的情况下.满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.易于硬件实现,更适于星上环境的应用.     

LASIS高光谱图像的3D-SPECK压缩算法

将三维集合分裂嵌入块编码算法结合感兴趣区域的压缩方案用于大孔径静态干涉成像光谱仪图像压缩.首先,对高光谱干涉图像序列进行三维非对称离散小波变换.其次,定义零块树作为编码单位.采用感兴趣区域方法对不同的编码单位赋予不同的比特率,以保护光谱信息.最后,采用改进的三维集合分裂嵌入块编码算法分别对每个编码单位进行编码.实验结果表明,该方案在8:1压缩比下,获得大于40dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.该算法复杂度低,实时性好,满足大孔径静态干涉成像光谱仪系统图像压缩要求.     

适于星上应用的高光谱图像无损压缩算法

针对常见基于预测、变换、矢量量化及其组合的高光谱无损压缩算法压缩比低、压缩算法整体耗时以及硬件实现困难的问题,提出一种适于星上应用的高光谱图像无损压缩算法。首先,沿光谱线的第一谱段图像采用中值预测器进行谱段内预测,其他谱段图像采用谱间预测。谱间预测采用两步双向预测算法,第一步预测采用双向二阶预测器得到参考预测值,第二步预测采用本文提出的改进LUT搜索预测算法得出4个LUT预测值,然后将参考预测值与其比较得出最终的预测值。最后,使用XX-X空间高光谱相机的压缩系统试验设备对该文提出的压缩算法进行了试验验证。结果表明,压缩系统能快速稳定地工作,平均压缩比达到3.05 bpp,与传统方法相比,平均压缩比提高了0.14~2.94 bpp。有效的提高了高光谱图像无损压缩比和解决了压缩算法整体实现困难的问题。     

改进自适应LBG矢量量化算法在干涉高光谱图像压缩中的应用

在基于点到线模型扩展LBG(linde-buzo-gray algorithm)矢量量化算法的基础上,提出了一种更为高效的新型自适应LBG矢量量化算法,并给出了该算法在干涉高光谱图像无损压缩中的实际压缩方案.该算法在LBG算法码书中利用点到线的垂线关系基础上进行了改进,执行进一步的自适应化迭代进而获得了更小的残差.将自...     

改进的JPEG-LS编码方法在飞行试验中的应用

本文提出了一种JPEG-LS编码改进方法,编码过程遵循JPEG-LS的无损模式。提出JPEG-LS编码器,该编码器能产生比其他的JPEG-LS编码器更高速率的编码效率。理论分析和实验表明本编码方法具有更高的编码效率和更低的误码率,适合应用于飞行试验中。     

基于可逆整数变换的高光谱图像无损压缩

将变换矩阵分解为三角可逆矩阵(TERM)实现的整数Karhunen-Loève变换(IKLT),具有结构简单、完全可逆和同址运算的优点.将整数KLT和整数小波结合(IWT),提出了一种基于可逆整数变换的去相关方法：将KLT用于去除谱间冗余,并在对KLT的变换矩阵进行TERM分解的过程中,提出基于全局最大值选择主元的优化分解方法,保证了IKLT的准确度,同时明显降低了计算量；空间维的去相关变换采用基于提升结构的整数小波变换,同样保证了变换的完全可逆.采用不同编码策略,对不同场景的高光谱图像数据压缩的实验结果表明,基于整数混合变换的去相关方法能明显提高无损压缩比.