大孔径静态干涉光谱仪图像压缩技术

从图像压缩的角度分析了大孔径静态干涉成像光谱仪成像原理，并提出了一种新的遥感多光谱图像压缩方案。新方案利用大孔径静态干涉成像光谱仪推扫成像特点提出了一种低存储量，帧间小波域匹配的图像序列压缩方法，提高图像质量3～4dB。为了保证图像的光谱信息在8倍压缩比下有效应用，系统采用了一种新的感兴趣区域(ROD编码技术。感兴趣区域编码时，由于方案中采用率失真优化斜率提升，而不是比特平面移位，从而使图像在相同的光谱分辨率下拥有更好的空间分辨率。实验结果表明，算法大大保护了图像的光谱特性，在8倍压缩比下，满足了该类干涉多光谱遥感图像的质量要求。     

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.     

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.     

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.     

干涉多光谱图像压缩编码新技术

提出一种基于运动估计的三维小波变换和非对称零树编码的干涉多光谱图像压缩方案.该方案利用大孔径静态干涉成像光谱仪推扫成像特点，对图像进行分区域运动估计的三维小波变换.采用了一种新型非对称零树编码方法，该方法可在较少的图像间建立较长的零树，增加了系数编码时由重要结点变为不重要结点并趋于零的概率，使编码的效果更好.该方案消耗内存少，延时小，有利于卫星上的图像压缩,有效地保护了图像的光谱特性.在8倍压缩下，满足干涉多光谱图像的质量要求.     

基于小波的干涉多光谱卫星图像压缩方法

分析了干涉多光谱卫星遥感图像的成像特性,并根据该类图像对压缩效果的要求提出了一种基于小波分层树集合分割排序（Set Partitioning Hierarchical Trees,SPIHT）的局部图像优先编码方法,通过对图像小波域系数的局部增强,获得了对图像重要数据优先编码的特性,在8倍压缩比的条件下获得了满意的效果。用该方法对多幅干涉多光谱图像进行了测试,测试结果表明：该方法性能优于其他多光 谱卫星遥感图像编码方法,并有利于在实时图像编码系统中得到应用。     

环境卫星多光谱图像压缩算法

基于环境卫星多光谱图像特点的分析,提出了一种新的基于三维等级树集合划分算法(3D-SPI HT)和感兴趣区域(ROI)编码相结合的多光谱图像压缩算法。首先在谱间采用两种小波基相结合的三维离散小波变换(3D-DWT),去除多光谱图像在空间和谱间的冗余信息,减少恢复光谱的误差值,然后采用部分三维等级树集合划分算法和小波系数提升的感兴趣区域编码相结合的方法。该方法对小波系数从空间方向树上按对恢复光谱信息的重要性不同进行合理的码率分配,使得恢复光谱具有更好的分辨率,并依据比特平面层中重要系数的统计概率来自适应地进行3种编码模式的选择,提高了编码效率。实验数据结果表明,该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像中的光谱信息,在压缩比为8∶1的情况下,满足了环境卫星多光谱图像压缩系统的要求。     

基于运动估计和ROI编码的干涉多光谱图像压缩

根据干涉多光谱图像的谱间相关性和光谱分布特点,提出一种基于运动估计和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩方法.为了去除多光谱图像的谱间相关性,采用运动估计法,对补偿后的图像(即预测误差)进行小波变换及率失真优化截取内嵌码块编码.同时采用率失真斜率提升的感兴趣区域编码方法,更好地保护光谱信息,使图像在相同的光谱分辨率下具有更好的空间分辨率.实验结果与基于三维小波变换的压缩方法以及比特平面移位的感兴趣区域编码方法相比,本文所提方法能有效改善恢复图像质量,提高编码效率,更好地保护光谱信息.     

基于不等权重率失真斜率提升的干涉多光谱图像压缩算法

基于空间干涉调制成像光谱仪的成像特点，提出了一种适合于千涉多光谱图像的不等重要性权值率失真斜率提升图像压缩算法．该算法根据退卷积技术对复原光谱信噪比的影响，推导出时域中随着光程差的增大，干涉图像压缩失真对频域中光谱曲线的信噪比影响越大．对各个码块的率失真斜率按空间域中各光程差对恢复光谱信息的贡献重要性不同赋予不同的重要性权值，增大对光谱信息的保护程度，使图像在相同的光谱分辨率下拥有更好的空间分辨率．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8倍压缩比下，满足该类干涉多光谱图像压缩系统的质量要求．     

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.     

一种新的高效干涉多光谱图像压缩算法

基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种干涉多光谱图像压缩算法.采用小波域匹配预处理来去除帧间推扫平移带来的数据冗余性,采用基于码率预分配的编码方法,按照预分配到的码率大小控制码块的T1编码深度,减少编码计算量和存储器使用量,易于硬件实现和星上环境的应用.实验数据表明,码率为1 bpp时,该算法提高了恢复光谱的分辨率,满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.     

卫星干涉多光谱图像压缩新算法

根据卫星干涉多光谱图像的成像特性,提出一种基于分类权值率失真优化截取和自适应编码深度控制的部分SPIHT光谱图像压缩算法.首先根据干涉区域类型和编码平面的重要性,对各棵零树各个编码过程赋予不同的重要性权值,然后采用部分SPIHT算法对每棵零树独立编码,编码时根据比特平面层中重要系数的统计概率自适应地进行3种编码模式的选择,同时依据重要性权值和深度控制因子自适应地控制每棵零树的编码深度,最后在编码深度内,根据不同干涉区域的零树对恢复光谱的失真贡献,采用分类权值率失真方法对码流进行优化截取,使码流分配与失真达成最优.实验结果表明,本算法比传统算法更好地保护了光谱信息.     

基于Markov性质的一阶安全算术编码及应用

基于压缩编码的加密方式能够同时完成加密和压缩的功能,通过压缩减少了信息的冗余,同时引入加密使对试图推测出明文信息和找到密钥的攻击具有非常好的鲁棒性.本文提出了一种基于一阶Markov模型的安全算术编码,在编码过程中通过随机密钥保证图像压缩编码的安全性,且显著提高编码的压缩效率,使其方便在网络中安全传输.实验结果和安全性分析表明,算法能够抵抗现有的各种基于算术编码的安全性攻击和其他密码学分析。     

An efficient adaptive arithmetic coding image compression technology

This paper proposes an efficient lossless image compression scheme for still images based on an adaptive arithmetic coding compression algorithm. The algorithm increases the image coding compression rate and ensures the quality of the decoded image combined with the adaptive probability model and predictive coding. The use of adaptive models for each encoded image block dynamically estimates the probability of the relevant image block. The decoded image block can accurately recover the encoded image according to the code book information. We adopt an adaptive arithmetic coding algorithm for image compression that greatly improves the image compression rate. The results show that it is an effective compression technology.     

基于直方图变换的多光谱图像3D SPIHT压缩编码算法

提出了新的多光谱图像压缩方案,直方图变换的三维分层树的集划分(3D SPIHT)压缩编码算法。基于多光谱图像的成像特点,在去相关之前,提出一种可逆的直方图变换方法对多光谱各波段图像灰度值进行调整,来提高各波段间的相关性,然后再对变换后的图像利用K_L和二维小波变换去除谱间冗余和空间冗余。小波编码采用两种编码方案:3D_SPIHT以及对它进行改进后的三维位平面的SPIHT算法,并对两者进行了比较。实验表明,采用直方图变换的这两种方法都获得了良好的效果,比没变换前有更好的图像质量和压缩性能。