色彩再现的多光谱图像压缩

针对多光谱图像在色度高保真再现等领域的应用,为提高压缩效率,进一步存储传输,提出了WF系列编码方法,设计了APWS_RA算法,进而提出了一种低复杂度、光照稳定性好且支持跨设备再现的WF_APWS_RA压缩算法。首先研究了现有的基于光谱均方误差的小波嵌入编码原理,提出了色感应失真准则和视觉特性矩阵W;同时,优化了APWS编码算法的码率分配,形成APWS_RA编码算法;最后,结合以上技术,以色度误差准则指导编码,对视觉加权后的多光谱图像数据进行aPWS_rA编码,命名为WF_APWS_RA。WF_APWS_RA算法融合人眼视觉特性矩阵W,利用吸引力传播(Affinity Propagation)聚类挖掘加权图像的谱间冗余,小波变换去除其空间冗余,最后结合误差补偿机制和码率分配策略进行小波编码。实验表明,在相同比特率下,较现有低复杂度经典编码算法,WF系列编码方法能更有效地保留光谱中的色度信息,APWS_RA算法的重建光谱误差最小,WF_APWS_RA算法的重建色度精度优势明显。     

色彩再现的多光谱图像压缩

针对多光谱图像在色度高保真再现等领域的应用, 为提高压缩效率, 进一步存储传输, 提出了WF系列编码方法, 设计了APWS_RA算法, 进而提出了一种低复杂度、光照稳定性好且支持跨设备再现的WF_APWS_RA压缩算法。首先研究了现有的基于光谱均方误差的小波嵌入编码原理, 提出了色感应失真准则和视觉特性矩阵W;同时, 优化了APWS编码算法的码率分配, 形成APWS_RA编码算法;最后, 结合以上技术, 以色度误差准则指导编码, 对视觉加权后的多光谱图像数据进行aPWS_rA编码, 命名为WF_APWS_RA。WF_APWS_RA算法融合人眼视觉特性矩阵W, 利用吸引力传播(Affinity Propagation)聚类挖掘加权图像的谱间冗余, 小波变换去除其空间冗余, 最后结合误差补偿机制和码率分配策略进行小波编码。实验表明, 在相同比特率下, 较现有低复杂度经典编码算法, WF系列编码方法能更有效地保留光谱中的色度信息, APWS_RA算法的重建光谱误差最小, WF_APWS_RA算法的重建色度精度优势明显。     

压缩感知光谱成像技术的编码孔径与探测器匹配优化

编码孔径光谱成像仪在实际应用中存在着编码模板与探测器分辨率不匹配从而降低系统分辨率的问题。针对该问题进行了两种情况分析,并通过数学理论建模给出了相应的解决方案。对于编码模板分辨率高于探测器分辨率这一情况,提出引入邻域嵌入超分辨技术的方法,实现了基于压缩感知的超分辨光谱成像。对于编码模板分辨率低于探测器分辨率这一情况,提出区块阈值划分的编码孔径,将编码微元按照区块阈值重新划分并进行灰度分级,从而实现低分辨率编码模板的高分辨率编码孔径。利用梯度投影稀疏重构(GPSR)算法进行数据立方体重建,实验结果表明:运用基于超分辨理论的编码孔径快照光谱成像系统所测得的光谱图像更精准,内容更丰富;采用基于区块阈值划分的编码孔径的编码孔径快照光谱成像系统具有更高的空间分辨率和光谱分辨率。结果证实优化后的编码孔径快照光谱成像系统,其分辨率和成像质量大幅度提升,并实现了高分辨率元件的100%利用。     

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.     

基于双边信息的分布式视频压缩感知模型研究

针对传统视频编码技术计算量大和复杂度高的缺点,提出一种基于双边信息的分布式视频压缩感知算法。该算法将压缩感知技术与分布式视频编码技术相结合,把视频序列分为Key帧和CS帧,Key帧运用传统的帧内编码和解码,CS帧编码端运用压缩感知编码,解码端运用视频块内与视频块间的双边信息和梯度投影算法进行优化重构。通过双边信息的运动估计和压缩编码器的设计,实现基于双边信息的分布式视频压缩感知模型的构建。仿真结果表明该模型既可以实现高效编码,又可以实现复杂度由编码端向解码端转移,在较低的采样率下,提高视频的压缩能力和传输速度。     

一种改进的无链表3DSPITH算法用于高光谱图像压缩

 针对大孔径静态干涉成像光谱仪(LASIS)的成像特点,提出了一种基于三维非对称等长树小波变换的无链表SPITH算法结合ROI的图像压缩方案。首先,对干涉高光谱图像进行三维非对称等长树离散小波变换。其次,采用ROI方法对主要的光谱系数进行保护。最后,采用改进的三维无链表SPITH算法,编码干涉高光谱图像的小波变换域。实验结果表明,该方法在8∶1压缩比下,获得大于40 dB的平均峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息。     

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。     

基于编码孔径的折反射全向压缩成像技术

为解决折反射全向成像分辨率低的问题,设计了一种基于编码孔径的折反射全向压缩成像原型系统。在分析点扩展函数和测量矩阵关系的基础上,提出了基于随机点扩展函数的编码孔径设计方式,并通过中继透镜和空间光调制器实现编码孔径的可编程控制。结合折反射成像特点,基于全向全变分算法实现全向图像稀疏重构,得到高分辨率的全向图像。研究搭建了光学成像硬件平台,通过仿真实验和实际装置实验两个方面验证了折反射全向压缩成像技术的有效性和可行性,有效地解决了折反射全向成像分辨率低的问题,对促进其在相关领域的广泛应用具有重要意义。     

基于快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解的干涉高光谱图像光谱信息压缩方法

提出一种基于快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解的高光谱图像光谱信息压缩算法。首先,将干涉高光谱图像光程差方向的三维信息采用三维光程差方向提升小波变换(3D OPT-LDWT)进行分解,将三维小波子带系数看作三阶非负张量,采用快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解(FHALS-NTD)算法对进行分解,得到核心张量和模式矩阵。对每个模式矩阵进行量化,对核心张量采用比特平面重要系数编码算法进行编码,得出最终的压缩码流。结果表明,此压缩算法可以稳定可靠地工作。与传统压缩算法比较,平均信噪比提高了1.23 dB。有效的提高了干涉高光谱图像压缩性能。     

基于网格编码量化的超光谱图像压缩

提出了一个基于小波网格编码量化的超光谱图像压缩方法。谱间和空间冗余处理构成了超光谱图像压缩算法的主要内容,该算法使用一个谱间差分预测步骤来去除谱间冗余,而后对预测残差图像进行小波变换并利用均匀阈值网格编码量化(trellis-coded quantization)方法来量化各小波子带,最后使用自适应算术编码对量化码字进行熵编码。为使编码器能为所有子带获取率-失真意义上最优的量化阈值,设计了一个基于子带统计特性和网格编码量化器率-失真特性的比特分配算法。在实验中,该算法表现出优良的压缩性能,对于实验的超光谱图像,该方法在压缩比为32时可得到37．1dB的峰值信噪比,这表明本算法能有效压缩超光谱图像,适于超光谱图像压缩应用。     

基于对称三对角矩阵的宽带滤波调制光谱观测编码设计

基于压缩感知及深度学习理论的光谱观测编码方案存在滤光器件设计与光谱重建过程复杂、设计光谱透过率难以硬件实现等问题,因此从简化光谱观测系统的思路出发,考虑常见干涉滤光器件的制造难度,提出基于对称三对角Toeplitz矩阵的光谱透过率观测编码方案;采用矩阵理论讨论光谱观测矩阵的适定性,并采用数值仿真方法研究其容差能力。理论分析结果表明,随着光谱观测矩阵规模的增大,对称三对角矩阵的条件数增长较慢,上限可控。数值仿真结果表明,采用非负最小二乘算法进行光谱重建,并在保证特定约束的情况下,增加观测矩阵的规模对对称三对角矩阵光谱观测编码方案适定性的影响较小,仍然可以保证很高的光谱测量重建准确度。     

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.     

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。     

基于两步迭代收缩阈值的编码孔径光谱数据复原算法

编码孔径光谱成像仪根据压缩传感理论,对物体进行光谱成像。编码孔径光谱数据复原的特点在于能将探测器上所得到的二维编码像复原成三维的数据立方体。两步迭代收缩阈值算法是在迭代收缩阈值算法和迭代加权收缩算法基础上加以改进而得出的,采用两步迭代收缩阈值算法对编码孔径光谱数据进行复原,成功地由二维编码像复原出了三维数据立方体,具有迭代步数少,收敛速度快的特点。     

改进的对块零树编码压缩方法对超光谱数据压缩

提出了对块零树的预测二值标量量化压缩编码方法，给出了压缩比公式，并应用此压缩编码实现了对超细光谱数据的压缩，该压缩编码方法既具有小波零树压缩编码高压缩比和宜于实时实现的特点，同时具有编码，解码速度快和易于实时传输等优点，实验结果表明，改进的对块零树编码压缩（IBBZTC）方法在不传输剩余误差的情况下，达到190倍的压缩比时，峰值信噪比仍然在30dB以上，压缩性能优于KL变换－静止图像压缩（KLT－JPEG），小波变换－矢量量化（WT－VQ），小波变换一零树矢量量化（WT－ZTVQ）和对块零树编码压缩方法。     

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。     

压缩图像的三维混沌加密算法

为保证数字图像的安全性,提出了一种压缩图像的三维混沌加密算法。该算法是通过对已压缩的数据流进行加密而实现的。首先采用基于小波的Contourlet变换的类等级树集合分割(SPIHT)编码算法对明文图像进行压缩,得到压缩数据流,然后将压缩数据流映射为一个三维位矩阵;利用Lorenz混沌映射产生混沌序列,并对其进行预处理得到比特值序列,根据比特值序列对上述三维位矩阵进行置乱和替代操作;将置乱和替代后的位矩阵重新映射为数据流,并对其进行解码和反变换操作,得到加密后的压缩图像。实验结果表明,产生的比特值序列具有较好的随机性,加密算法的密钥空间很大,对密钥非常敏感,子密钥和明文有关,能有效抵抗已知明文攻击,结合压缩技术,能有效提高存储和传输效率。     

基于分形的小波分析压缩编码

分析了小波及分形在图形压缩编码中的特点 ,构造了Haar小波树 ,提出基于分形的小波域图像压缩编码的算法。实验证明 :该方法在相近的压缩比的情况下 ,使重建图像的PSNR增加 4 1,图像压缩速度明显提高 ,并且重建图像的主观视觉质量也优于JPEG。     

光谱去相关技术在高光谱图像小波压缩中的应用

随着数据量的不断增长,如何有效压缩高光谱图像成为影响其普及应用的一个关键问题。近年来,小波压缩技术已经被证明是高光谱图像压缩方法中很有发展前景的一个,但由于其对高光谱图像特性的利用较为有限而使其性能的进一步提升受到了限制。文章根据高光谱图像的光谱特征,提出了一种基于光谱去相关的高光谱图像小波压缩方法,设计了分块预测方法来同时去除光谱间相关性和空间相关性,并将其应用于小波压缩方法之中。首先,将高光谱图像分为几个具有高谱间相关性的图像块。然后推导出各块中波段的近似成比例的特性,并在各块分别进行基于这一特性和超光谱图像其他特性设计波段预测编码。最后,将预测用的参考波段和预测后获得的偏差数据,通过小波编码技术进行压缩。实验结果表明,所设计的方法与目前先进的超光谱压缩技术相比其性能有显著的提升。与AT-3DSPIHT算法比较,最高PSNR或SNR提升幅度均能达到4.2 dB左右。此外,此方法在低比特率下的优势也十分突出。