基于三维集合分裂嵌入式零块编码算法的超光谱图像压缩

基于超光谱图像的特点,提出了一种三维集合分裂嵌入式零块编码(3D SPEZBC)的超光谱图像压缩算法。该算法首先采用三维小波包变换有效地去除超光谱图像的空间和谱间相关性,然后对于所生成的每个二维子带利用基于集合分裂的方法进行零块编码,最后再采用基于上下文的自适应算术编码来进一步提高编码性能。实验结果表明,3D SPEZBC算法具有与三维嵌入式零块编码(3D EZBC)算法相同的压缩编码性能,在各比特率下编码性能均明显优于三维集合分裂嵌入式块编码(3D SPECK)、三维等级树集合分裂(3D SPIHT)和非对称三维等级树集合分裂(AT-3D SPIHT)算法,并且略好于多分量JPEG2000编码(JPEG2000-MC)算法。此外,3D SPEZBC编码算法不但可以提供较好的率失真性能,而且相对于3D EZBC编码算法可以节省大量的存储空间。     

提升小波变换与分形相结合的图像压缩

提出了一种提升小波变换与分形相结合的图像压缩方案.充分利用小波变换后系数能量的分布特性,对提升小波变换后的低频部分采用改进的分形图像压缩编码,其余部分采用集合分裂嵌入块(SPECK)编码算法.试验结果表明,该方法在提高了压缩效率的同时,获得了较高的恢复图像质量.     

基于非冗余轮廓波的图像质量可伸缩编码算法

提出一种用非冗余轮廓波的中低比特率图像质量可伸缩编码算法。该算法采用双正交小波分解和方向滤波器组(DFB)实现图像的非冗余稀疏表示, 不但具有轮廓波对图像中线状奇异性边缘和纹理细节的稀疏表示特点, 而且克服了轮廓波变换系数4/3冗余的缺点。算法中对图像非冗余轮廓波系数各子带系数分布进行统计分析, 通过对变换系数的重新组合, 构造了有利于图像编码的空间方向树结构, 并统计验证了其零树特性, 采用分级树集合分裂和阈值量化达到图像质量可伸缩的嵌入式编码。实验结果表明,其解码算法在中低比特率压缩情况下, 压缩后重构图像的感知质量明显优于小波域SPIHT,JPEG2000编码标准, 峰值信噪比PSNR值与JPEG2000相当, 而图像纹理和边缘细节的视觉效果优于JPEG2000和小波域SPIHT算法。     

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.     

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.     

基于改进零树编码的图像联合压缩加密算法

在认真研究算术编码和算术加密的基础上,提出了一种基于改进零树编码的图像联合压缩加密算法.使用密钥对图像压缩产生的原始上下文和原始判决进行修正,实现了图像联合加密.阐述了上下文修正和判决修正算法的规则,对其安全性进行分析.结合比特平面编码技术,可以使用不同密钥对不同小波分辨率的系数分别加密,实现分辨率选择性加密,以满足不同应用需求.对零树编码进行改进,加入自适应算术编码,并对联合压缩加密算法进行仿真.结果表明:相对原始图像压缩算法而言,所提出的图像联合压缩加密算法具有基本相当的压缩效率;相对区间分裂的联合加密算法而言,所提出算法具有更好的安全性.     

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。     

基于聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法

针对多光谱图像压缩算法现存的时空复杂度高、光谱特性利用不充分等问题,研究了多光谱图像的谱间稀疏等价表示及其聚类实现途径,进而设计了一种基于谱间自适应聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法。算法利用吸引力传播聚类产生多光谱图像的谱间稀疏等价表示、在低复杂度下去除图像的谱间冗余,使用二维小波变换去除稀疏表示成分的空间冗余,采用分层树集合分割排序算法(SPIHT)进行压缩编码,并通过误差补偿机制提高多光谱图像重建质量。实验表明,该算法在保证较低时间和空间复杂度的基础上,较SPIHT等同类经典压缩算法,在相同的压缩比下,明显提高了重建图像的峰值信噪比,是一种通用有效的多光谱图像压缩算法。     

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.     

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K-means聚类和SPIHT编码的红外图像压缩算法研究

提出了基于K-means聚类和SPIHT编码的红外图像压缩算法。通过采用小波域系数的SPIHT编码压缩,克服了JPEG标准压缩算法在低比特率下严重的方块效应;通过K-means聚类算法,克服了嵌入式零树编码算法（EZW）没有充分考虑到图像小波系数同一子带中相邻元素之间相关性的缺陷。实验结果表明,此算法对红外图像具有很好的边缘和纹理保持性能。     

适合DSP处理的低内存并行SPIHT算法

针对SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)算法的编码过程具有重复运算、存储量大等问题,提出了一种适合于DSP(digital signal processors)处理的低内存并行SPIHT算法。该算法采用乒乓缓存策略,使得数据的传输和编码能够同时进行。通过引入基于行的整型提升方案,使得只需经少量行变换就能进行列变换,提高了小波的变换速度。根据DSP的并行特性和SPIHT算法的缺点,采用“改进的最大幅值求取方法”、“误差位数以及绝对零值和绝对零集合”、“最大值与零值图”和“单棵零树编码”等多种方法对其进行了改进,大大缓解了对内存的压力,减少了算法的运算量。该算法与LZC(listless zerotree coding)算法相比,重构图像的峰值信噪比相当,但速度提高了2倍,能满足一般的实时压缩要求。     

An improved partial SPIHT with classified weighted rate-distortion optimization for interferential multispectral image compression

Based on the property analysis of interferential multispectral images, a novel compression algorithm of partial set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) with classified weighted rate-distortion optimization is presented.After wavelet decomposition, partial SPIHT is applied to each zero tree independently by adaptively selecting one of three coding modes according to the probability of the significant coefficients in each bitplane.Meanwhile the interferential multispectral image is partitioned into two kinds of regions in terms of luminous intensity, and the rate-distortion slopes of zero trees are then lifted with classified weights according to their distortion contribution to the constructed spectrum.Finally a global ratedistortion optimization truncation is performed.Compared with the conventional methods, the proposed algorithm not only improves the performance in spatial domain but also reduces the distortion in spectral domain.     

二维提升的CDF(1,3)小波结合改进的SPIHT的渐进性无损图像压缩方法

针对传统小波变换计算复杂的缺点和多级树集合分裂算法(SPIHT)编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了一种二维提升的CDF(1,3)小波结合改进的SPIHT的渐进性无损图像压缩方法。对整数CDF(1,3)双正交小波变换实现二维提升,利用提升的小波对图像做变换,提高了运算速度、便于硬件实现。对SPIHT算法加以改进,根据各个子图像的不同特点,改变扫描路线,采用四路并行分块处理的方法,提高了编码速度,降低了编解码过程的运算复杂度和时间消耗。利用提升的CDF(1,3)小波变换结合改进的SPIHT实现了渐进性无损图像压缩,证明了二维提升方案的有效性。     

基于小波变换的干涉图压缩算法

在研究小波变换和分层树集合分割排序算法的基础上,将小波图像压缩技术应用于干涉图的压缩.根据小波分解系数矩阵中高频子图像上数据接近于零,信息主要表现部分在低频子图像上,以及干涉图数据中主要信息集中在零光程差附近的特征,将干涉图一行数据拆开并按对角Z型排列存储为矩阵形式,再进行小波压缩.结果表明,此改进能提高压缩性能.     

An Improved 3D SPIHT Coding for Hyperspectral Imagery Data Compression

1　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｃａｎｂｅａｃｈｉｅｖｅｄｂｙｅｎｃｏｄｉｎｇｔｈｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｄａｔａ .Ａｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｇｏａｌｏｆｄａｔａｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｉｓｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｂｉｔｒａｔｅｆｏｒｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｏｒｓｔｏｒａｇｅｗｈｉｌｅｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇａｎａｃｃｅｐｔａｂｌｅｆｉｄｅｌｉｔｙｏｒｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙ,ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙａｖｏｌｕｍｅｏｆ 3Ｄｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｒｙｄａｔａｎｅｅｄｓｕｃｈｐ…     

An Improved 3D SPIHT Coding for Hyperspectral Imagery Data Compression

In this paper, an improved 3D SPIHT compression coding method, naming 3D BCSPIHT, based on wavelet zero tree compression coding (EZW), is used to exploit redundancy in 3D hyperspectral imagery data. The experimental results show that this method can obtain the compression ratio 200 for 224 spectral band data without any K-L transformation (KLT) to remove the spectral correlation, and the total compression performance of this method is better than the method of KLT and other two dimensional transformation (such as 2D DCT and 2DWT) to remove the spectral correlation and spatial redundancy. To compare with the total compression ratio of KLT+JPEG method and KLT+BBZTC method, this method reaches 200 folds at the average PSNR of 32.531 dB. This method enhances 2～5 dB in PSNR at same compression ratio to KLT+BBZTC method, and the average compression rate improves above 15 fold.