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基于提升方案的多光谱遥感图像有损压缩算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析多光谱遥感图像谱间和空间数据特点的基础上,提出了一种DPCM线性预测与基于提升方案的整数小波变换相结合的多光谱遥感图像有损压缩算法。在谱间采用DPCM预测去除谱间相关性;在谱内采用整数小波变换去除空间相关性,根据不同子带对目标识别的重要程度,选择不同的量化阈值和量化步长进行量化,并分别对各个子带量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码,实现高效的多光谱遥感图像压缩。实验结果表明,该算法在一定的压缩比下,重构图像具有较高的峰值信噪比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低。 相似文献
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以大图像块或整个图像为处理单元的图像编码算法需要大量的内存来缓存图像,且编码过程中也会消耗大量内存,这种直接分块算法往往带来方块效应,影响图像的恢复质量。提出了以重叠块为单位的提升小波变换的方法,重叠分块可减小编码器对大块内存的需求,同时还可去除分块引入的方块效应。在变换中提出了多级并行分解方法,提高了分解效率。在对重叠块提升小波变换后的子带进行了统计分析,采用了DPCM与SPIHT相结合的方法。对直接分块、重叠分块、不分块算法进行了对比实验。结果表明,经重叠分块算法压缩的遥感图像具有较高的恢复质量。 相似文献
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