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.     

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.     

基于非负矩阵分解的重叠三维荧光光谱解析

重叠三维荧光光谱的解析是荧光光谱解析中的难点,非负矩阵分解(NMF)作为一种有效的盲分离方法,能够提取光谱的局部特征和内在联系,克服光谱严重重叠带来的干扰,在解析重叠光谱中具有不可比拟的优势。首先用模拟三维荧光光谱验证了NMF在三维荧光光谱解析中的有效性,然后将四种不同的NMF算法(乘性迭代算法、交替最小二乘算法、二阶方法、投影梯度算法)用于实测的酚类化合物(百里酚、间甲酚、苯酚)三维荧光光谱的解析中,并讨论了在酚类化合物分离应用中四种NMF算法的收敛速度和计算复杂度的差异。实验结果表明,四种方式的NMF标准偏差均在0.06%以下,其中交替最小二乘算法在收敛行为和鲁棒性上最为优越。     

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。     

干涉多光谱卫星图像序列编码

星载干涉多光谱图像序列通过图像匹配实行定位形成光谱序列,相邻图像之间具有很强的相关性,与一般图像序列不同的是,相邻图像之间具有明显的平移特点。为了充分利用这一特点实现有效的图像压缩,同时减少编码系统复杂度,提出了一种新的图像序列编码方法,通过小波域系数匹配算法检测出相邻图像之间的相对位移量,然后对差值图像进行类似于单幅图像的编码,从而提高了总体编码效率。本算法具有与相同单幅图像编码算法相当的低复杂度特点,只需要对单幅图像与模板的差值进行基于小波变换的编码,从而避免了基于三维小波变换的编码算法对系统存储量要求大以及编码延时大的缺陷。仿真结果表明,本算法比基于三维小波变换的编码算法效果更好。     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数|并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数;并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

基于正交投影散度的高光谱遥感波段选择算法

由于高光谱数据的海量高维特征,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题.波段选择算法由于能够有效地保留原始数据的信息,在高光谱数据降维及后续的遥感识别与分类等方面具有明显的优越性.文章提出了一种基于正交投影散度(OPD)的波段选择方法,该方法继承了正交子空间投影(OSP)算法的特点,通过把原始数据投影到特征空间...     

An adaptive OPD and dislocation prediction used characteristic of interference pattern for interference hyperspectral image compression

According to the imaging principle and characteristic of LASIS (Large Aperture Static Interference Imaging Spectrometer), we discovered that the 3D (three dimensional) image sequences formed by different interference pattern frames, which were formed in the imaging process of LASIS Interference hyperspectral image, had much stronger correlation than the original interference hyperspectral image sequences, either in 2D (two dimensional) spatial domain or in the spectral domain. We put this characteristic into image compression and proposed an adaptive OPD (optical path difference) and dislocation prediction algorithm for interference hyperspectral image compression. Compared the new algorithm proposed in this paper with Dual-Direction Prediction [1] proposed in 2009, lots of experimental results showed that the prediction error entropy of the new algorithm was much smaller. In the prediction step of lifting wavelet transform, this characteristic would also reduce the entropy of coefficients in high frequency significantly, which would be more advantageous for quantification coding [2].     

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.     

适于星上应用的高光谱图像无损压缩算法

针对常见基于预测、变换、矢量量化及其组合的高光谱无损压缩算法压缩比低、压缩算法整体耗时以及硬件实现困难的问题,提出一种适于星上应用的高光谱图像无损压缩算法。首先,沿光谱线的第一谱段图像采用中值预测器进行谱段内预测,其他谱段图像采用谱间预测。谱间预测采用两步双向预测算法,第一步预测采用双向二阶预测器得到参考预测值,第二步预测采用本文提出的改进LUT搜索预测算法得出4个LUT预测值,然后将参考预测值与其比较得出最终的预测值。最后,使用XX-X空间高光谱相机的压缩系统试验设备对该文提出的压缩算法进行了试验验证。结果表明,压缩系统能快速稳定地工作,平均压缩比达到3.05 bpp,与传统方法相比,平均压缩比提高了0.14~2.94 bpp。有效的提高了高光谱图像无损压缩比和解决了压缩算法整体实现困难的问题。     

Optical hyperspectral data encryption in spectrum domain by using 3D Arnold and gyrator transforms

In this letter, a hyperspectral image encryption algorithm based on 3D Arnold transform and gyrator transform in spectrum domain is proposed. First, the original hyperspectral cube will be scrambled by 3D Arnold transform in the spatial domain. Subsequently, the obtained intermediate data are converted into spectrum domain to create a new spectral image. This new spectral image is decomposed into numerous single pieces and encoded using gyrator transform. The corresponding decrypted hyperspectral cube can be recovered by performing along the reverse direction of the encryption process. Some numerical simulations have been performed to verify the validity and capability of the proposed hyperspectral encryption algorithm.     

图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原

针对液晶可调滤波片高光谱成像系统记录动态场景的成像特点,提出一种图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原方法。首先,通过前景目标检测获得运动前景目标的高光谱图像,实现运动前景目标与背景区域分离,并根据前景目标检测结果将背景区域划分为运动区域(被前景目标遮挡区域)与静止区域(未被前景目标遮挡区域)。然后,基于高光谱图像空间维、光谱维相关性,对静止区域进行字典学习获得稀疏先验信息,结合压缩感知理论用于运动区域恢复,得到完整的背景区域高光谱图像。最后,将运动前景目标高光谱图像与背景区域高光谱图像相结合,得到高光谱视频图像。实验结果表明:本文提出的高光谱视频图像复原方法在峰值信噪比和视觉效果上都要优于现有算法,峰值信噪比平均提高5 d B以上。     

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。     

Research on exponential regularization approach for nonnegative Tucker3 decomposition

Methods of nonnegative tensor factorization (NTF), such as NTF1, NTF2, etc., are extension of nonnegative matrix factorization (NMF) for multi-way data analysis. As an existing NTF method, nonnegative Tucker3 decomposition (NTD) is researched for three-way decomposition in this paper. Firstly, an approach utilizing matrix exponentials built on Tikhonov-type regularization to enforce sparseness is proposed to extract image features instead of exclusively using Tucker tensor decomposition. Meanwhile, updating algorithms, derived from updating rules of NMF, are allowed to efficiently implement updating of mode matrices and core tensors alternatively for accuracy. Then, experimental cases of alternating least squares (ALS) and conjugate nonnegative constraints, called nonnegative alternating least squares (NALS), are studied to remedy data overfitting in computing procedures. Lastly, the proposed method exhibits more advantageous results than other algorithms of Tucker3 for feature extraction, thanks to computer simulations performed in the context of data analysis.