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.     

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.     

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。     

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.     

一种大孔径静态干涉成像光谱仪高光谱图像的AT-3DSPIHT压缩算法

针对大孔径静态干涉成像光谱仪(LASIS)的成像特点,提出了一种支持感兴趣区域(ROI)的非对称三维分层树集划分(AT-3DSPI HT)压缩算法。首先,对高光谱干涉图像进行非对称三维离散小波变换。然后,根据光谱信息的分布特点,采用ROI方法对不同区域的变换系数赋予不同的编码精度,以保护光谱信息。最后,采用改进的三维分层树集划分(3DSPI HT)算法编码高光谱干涉图像的小波变换系数。实验结果表明,该方法在8:1压缩比下,获得大于40 dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息。     

基于分层树集合分割的分布式干涉多光谱图像压缩

提出了基于分层树集合分割(SPIHT)的分布式干涉多光谱图像压缩算法,将SPIHT和分布式信源编码(DSC)有效结合,以同时去除图像序列帧内、帧间及小波系数子带间的强相关性。根据DSC的特点,提出了基于边信息的辅助重构方法,以减少量化误差,提高重构质量。为了进一步保护光谱信息,采用基于加权提升系数的感兴趣区域(ROI)方法,对包含大部分光谱能量的强干涉区域优先编码。辅助重构方法在ROI保护方面也具有明显的优势,在保护强干涉区域的同时,能减少弱干涉区域的信息损失。实验结果表明,和变换域的DSC相比,算法的峰值信噪比(PSNR)提高了大约0.5 dB,拟合原始光谱曲线的性能较其它传统算法也有明显的提高。     

一种干涉高光谱图像的3DSPIHT结合ROI压缩算法

 针对大孔径静态干涉成像光谱仪的成像特点,提出了一种基于三维小波变换的3DSPIHT算法结合ROI的图像压缩方案.对干涉高光谱图像序列进行了三维非对称离散小波变换.采用ROI方法对主要的光谱系数进行提升,以保护光谱信息.最后,对3DSPIHT算法进行改进,以有效编码干涉高光谱图像的小波变换系数.实验结果表明,该方法在8:1压缩比下可获得大于40 dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.     

一种干涉高光谱图像的3DSPIHT结合ROI压缩算法

针对大孔径静态干涉成像光谱仪的成像特点,提出了一种基于三维小波变换的3DSPIHT算法结合ROI的图像压缩方案.对干涉高光谱图像序列进行了三维非对称离散小波变换.采用ROI方法对主要的光谱系数进行提升,以保护光谱信息.最后,对3DSPIHT算法进行改进,以有效编码干涉高光谱图像的小波变换系数.实验结果表明,该方法在8:1压缩比下可获得大于40dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.     

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。     

基于运动补偿和码率预分配的干涉多光谱图像压缩算法

提出了一种基于运动补偿的三维小波变换和基于码块预测的码率预分配的图像压缩算法.利用干涉多光谱图像成像推扫平移特性,在小波变换中使用运动补偿来减少帧间相关性,并对图像组中各个图像小波变换和量化后EBCOT编码码块的有效比特平面进行独立的熵估计.以图像估计熵总和指导整个图像组码率预分配,以解决平均分配码率对重建图像质量带来的影响.实验结果表明:该算法在8倍压缩时,图像序列的平均峰值信噪比比3D-SPIHT提高了0.85～1.25 dB,比单帧JPEG2000提高了1.91～4.25 dB, 算法复杂度低,易于硬件实现.     

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.     

感兴趣区域提升幅度确定及编码

基于小波变换的星载图像压缩中，感兴趣区域编码实现面临主要问题之一是如何确定小波域系数提升的幅度.提出了一种比特平面熵估计值计算模型及计算算法，能够有效逼近比特平面编码实际输出码率，同时提出了系数提升幅度的算法，从而解决了基于比特平面提升的感兴趣区域编码中系数提升幅度确定问题，可以保证感兴趣区域重建质量要求的前提下，背景和总体重建质量更好.该算法是根据图像内容和用户要求计算系数提升幅度，不需要进行人工干预，图像的复杂度不同，提升幅度也会不同.该算法适合感兴趣区域确定如干涉高光谱图像这类图像的编码.仿真结果表明，尽管不同图像具有不同的复杂度，本文算法都能够准确确定感兴趣区域系数的提升幅度，从而有效保证了总体编码效果更好.     

一种适于空间多光谱TDICCD图像压缩算法

针对传统遥感图像压缩算法中小波变换和位平面编码没有考虑图像内容特点而导致多光谱各谱段图像边缘和纹理的模糊的问题,提出一种适于成像谱段数相对较少多光谱TDICCD图像压缩算法。提出的自适应提升DWT可以自适应的选择最佳的提升方向,同时根据图像局部特征使用拉格朗日插值策略进行预测,这种方法可以充分的利用图像的纹理信息。提出的码率控制算法可以根据图像纹理复杂程度进行自适应的码率分配。实验结果表明,提出的压缩算法具有良好压缩性能,对于平滑的图像与传统算法相当,对于边缘和纹理程度复杂的图像,性能高于传统算法,在正常工作压缩比为8∶1时,平均信噪比比传统方法平均提高了3.53 dB。有效的保护了多光谱图像的边缘和纹理信息,非常适于纹理复杂的空间多光谱CCD图像压缩应用。     

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.