基于自适应分类曲线拟合的干涉多光谱图像压缩

分析了干涉多光谱图像数据的两个特性,并提出一种基于自适应分类曲线拟合的压缩算法.首先采用均方差准则自适应地将干涉多光谱图像分为强、弱两类干涉区域,并分别构造不同的拟合函数.对强干涉区域,选择典型曲线,并采用最小二乘原理对典型曲线进行拟合,而其余曲线则根据典型曲线进行匹配预测;对弱干涉区域,则分别对所有干涉光强曲线独立进行拟合.最后将所有误差数据进行熵编码.实验结果表明,与JPEG2000相比,该算法能够减少无损压缩输出码率约0.2 bit/pixel,明显提高有损压缩的重建图像质量,降低光谱失真.     

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.     

一种新的自定标算法——图像变换法

提出了一种新的基于图像变换的自定标算法，由于绝对二次曲线的像的各个元素不在一个数量级上，导致自定标过程中对噪音极其敏感.该方法针对于这一缺点，首先估计一个内参矩阵，然后通过图像变换，使绝对二次曲线的像的各个元素在一个数量级上.理论分析及模拟图像序列和真实图像序列的实验结果表明，该自定标算法能够提高定标准确度及鲁棒性.     

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.     

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。     

一种数字微镜阵列分区控制和超分辨重建的压缩感知成像法

提出一种压缩感知成像框架结构.该结构采样端用新建的采样矩阵实现数字微镜阵列分区控制,可增强信息获取的准确性,测量得到与新数字微镜阵列对应的压缩采样值;重构端由采样值优化重构出低分辨率图像后,根据分区控制过程建立压缩感知理论框架下的超分辨重建模型,利用梯度稀疏约束优化算法进行求解,恢复出原高分辨率图像.实验结果表明:数字微镜阵列分区控制与超分辨重建相结合的方法可以明显降低压缩感知成像系统的计算量,缩短成像时间,并且具有较高的图像重构质量.     

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VO的视频编码技术研究

MPEG-4视频编码既提供了传统的基于帧的编码方法也提供了基于视频对象的编码方法,为高效压缩与基于内容的交互提供了坚实的基础.本文介绍了MPEG-4的基于对象编码、时空域可扩性等新特点及优势,同时介绍了一些适用该标准的关键算法.     

Multispectral image compression using three-dimensional transform zeroblock coding

This paper proposes a new multispectral image data compression algorithm (KLT/WT-3DEZB). The proposed coding strategy consists of three main steps. Firstly, a wavelet transform (WT) is applied to reduce the spatial redundancies. Then, a Karhunen-Loeve transform (KLT) is used to reduce the redundancies in the spectral domain. Finally, a modified SPECK algorithm-three-dimensional embedded zeroblock (3DEZB) algorithm is proposed and used to encode the transformed coefficients. Numerical experiments show that the reconstructed images using the proposed algorithm exhibite a better quality and a higher compression ratio than those obtained by traditional KLT/WT-3DSPIHT, 3DSPIHT, and 3DSPECK algorithms.     

基于加权率失真优化SPIHT算法的干涉多光谱图像压缩

基于空间调制型成像光谱仪的成像特点,提出了一种适合于干涉多光谱图像的加权率失真优化多级树集合分裂(SPIHT)光谱压缩算法。该算法根据干涉多光谱图像在时域和频域的特点,推导出时域中随着光程差的增大,干涉图像对频域中光谱曲线的形状影响越大。因此,在光程差方向上,逐渐提升率失真函数的斜率,增大对图像的保护程度,不仅弥补了SPIHT算法在码率分配上的不足,而且有效地保护了频域中的光谱信息。实验结果表明,无论在时域还是频域,该算法与现有算法相比,性能有明显改进。