排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 18 毫秒
1
1.
2.
提出了一种适于成像谱段数相对较少的多光谱TDICCD图像的无损压缩系统。所提出的压缩系统主要分为两步:第一步采用SPE架构的5/3提升整数小波变换去除空间冗余;第二步根据小波系数统计依赖性模型对小波系数进行预测,来消除残余空间冗余和小波系数的谱段冗余。然后将其与预测值做差进而得到预测残差,同时将预测残差进行熵编码得到最终的压缩码流。最后,使用地检检测设备对多光谱TDICCD图像无损压缩系统进行了试验验证。结果表明,压缩系统能快速、可靠稳定地工作,无损压缩比达到1.544 bits/pixel,比现有压缩系统压缩比提高了0.336 bits/pixel。相机工作在不同的侧摆下,压缩系统可以稳定正常地工作,压缩一帧图像最大耗时仅为26.446 ms。本文所提出的压缩系统有效地解决了多光谱TDICCD图像无损压缩比低和压缩算法整体硬件实现困难的问题。 相似文献
3.
针对传统遥感图像压缩算法中小波变换和位平面编码没有考虑图像内容特点而导致多光谱各谱段图像边缘和纹理的模糊的问题,提出一种适于成像谱段数相对较少多光谱TDICCD图像压缩算法。提出的自适应提升DWT可以自适应的选择最佳的提升方向,同时根据图像局部特征使用拉格朗日插值策略进行预测,这种方法可以充分的利用图像的纹理信息。提出的码率控制算法可以根据图像纹理复杂程度进行自适应的码率分配。实验结果表明,提出的压缩算法具有良好压缩性能,对于平滑的图像与传统算法相当,对于边缘和纹理程度复杂的图像,性能高于传统算法,在正常工作压缩比为8∶1时,平均信噪比比传统方法平均提高了3.53 dB。有效的保护了多光谱图像的边缘和纹理信息,非常适于纹理复杂的空间多光谱CCD图像压缩应用。 相似文献
4.
5.
6.
适于星上应用的高光谱图像无损压缩算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
1