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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. 相似文献
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基于加权率失真优化SPIHT算法的干涉多光谱图像压缩 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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本文提出了一种JPEG2000中高性能低存储的小波变换结构。该结构通过扩展原始图像数据的精度和有效保护提升步骤中的系数尾数,改善了整型小波变换的性能,提高了图像压缩的质量。同时,为了克服硬件实现中的大量小波系数存储,提出一种码块条带的小波系数存储方案。对子带内的码块条带存储器进行重复利用和有效调度,从存储和功耗两方面减少了硬件资源。实验结果表明,对分辨率为512×512的图像进行小波分解,码块大小选为32×32,采用本文结构的小波系数存储与存储整图小波系数相比可减少80%。整个系统已通过FPGA验证,且综合时钟频率可达到150MHz。 相似文献
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环境卫星多光谱图像压缩算法 总被引:10,自引:7,他引:3
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。 相似文献
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基于分布式信源编码的干涉多光谱图像压缩 总被引:2,自引:1,他引:1
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. 相似文献
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遥感干涉超光谱图像压缩编码 总被引:16,自引:11,他引:5
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. 相似文献
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为了进一步提高帧内预测算法的编码性能,提出了一种多扫描双向参考的快速帧内预测算法.首先通过边缘相关性选取最优的扫描模式,并通过预处理缩减单向参考预测模式的数量,然后以哈达马变换比为权重确定双向参考的预测模式,最后利用简化的率失真模型确定最终的预测模式,并用这些预测模式进行编码,大幅度提高了编码性能.仿真结果表明,与双扫描双向参考帧内预测算法相比,该算法在大幅度减少编码时间的情况下,不但使输出码率降低了2.74%,而且使重建图像的平均峰值信噪比提高了0.13dB. 相似文献
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基于率失真斜率提升的干涉多光谱图像压缩 总被引:18,自引:7,他引:11
提出了一种基于优化截取内嵌块编码的矩形感兴趣区域编码的干涉多光谱卫星图像压缩方法,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自适应失真跟踪实现。解码器不需要进行小波域系数的逆提升,即可达到感兴趣区域的恢复质量要求。改变感兴趣区域的失真指标,只需要再次进行码流组织,而不需要重复进行优化截取内嵌块编码的T1编码,因此更为有效、灵活。同时提出了一种整型率失真斜率估计值快速算法,既可以保证率失真优化截取的精度,又避免了率失真斜率的浮点除法计算和浮点表示,降低了系统的复杂度。该算法适合干涉多光谱卫星图像压缩。 相似文献