卫星干涉多光谱图像压缩新算法

根据卫星干涉多光谱图像的成像特性,提出一种基于分类权值率失真优化截取和自适应编码深度控制的部分SPIHT光谱图像压缩算法.首先根据干涉区域类型和编码平面的重要性,对各棵零树各个编码过程赋予不同的重要性权值,然后采用部分SPIHT算法对每棵零树独立编码,编码时根据比特平面层中重要系数的统计概率自适应地进行3种编码模式的选择,同时依据重要性权值和深度控制因子自适应地控制每棵零树的编码深度,最后在编码深度内,根据不同干涉区域的零树对恢复光谱的失真贡献,采用分类权值率失真方法对码流进行优化截取,使码流分配与失真达成最优.实验结果表明,本算法比传统算法更好地保护了光谱信息.     

基于谱间线性滤波的高光谱图像压缩感知

根据高光谱图像较强的谱间相关性,提出一种基于谱间线性滤波的高光谱图像压缩感知方法.高光谱图像进行压缩重构时,利用相邻波谱的谱间相关性,对重构的当前帧与前一谱段的重构图像进行谱间线性滤波,降低了重构帧的噪音信息,纠正了重构帧的轮廓信息,从而提高重构质量.在进行谱间线性滤波时,保留重构帧的低频系数,高频系数与前一波谱重构图像的高频小波变换系数进行线性加权求和,达到滤波的效果.通过实验表明,该方法能够有效提升图像重构质量,并降低重构时间.     

基于仿射模型的无人机视频实时压缩算法

在现有算法无法满足无人机视频实时压缩传输需求的应用背景下,该文提出一种新的低复杂度无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)视频实时压缩算法,利用无人机视频的背景平面性、运动一致性等特点,建立仿射模型描述视频的全局运动,并根据模型参数进行视频压缩。实验结果表明,与现有压缩算法H.264相比,该算法在保证压缩性能的前提下,大量减少了压缩时间,可满足大多数情况下无人机视频传输的质量要求和实时性要求。     

一种基于联合信源信道自适应的不等错误保护方法

针对误码信道和信源编码的统计特性,提出了一种能有效提高基于DCT变换的视频编码码流的抗误码性能的自适应不等错误保护方法.它基于信道误码的反馈信息,选择DCT的量化参数q和信道编码码率,并进行DCT重排和VLC编码,再对数据流进行不等差错保护.通过实验证明,它在高误码信道中性能优于EEP等.     

一种新的高效干涉多光谱图像压缩算法

基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种干涉多光谱图像压缩算法.采用小波域匹配预处理来去除帧间推扫平移带来的数据冗余性,采用基于码率预分配的编码方法,按照预分配到的码率大小控制码块的T1编码深度,减少编码计算量和存储器使用量,易于硬件实现和星上环境的应用.实验数据表明,码率为1 bpp时,该算法提高了恢复光谱的分辨率,满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.     

复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法

将稀疏贝叶斯学习引入线性混合像元分解中,提出一种基于复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法.在多观测向量的稀疏贝叶斯框架下,对各参数建立概率模型,经贝叶斯推断得到基于L2,1正则化的联合稀疏贝叶斯解混模型,并将丰度向量的非负与和为一约束加入到凸优化的目标函数中,通过变量分离法将复合正则化问题分解成多个单一正则化问题交替迭代求解,并利用参数自适应算法对正则化参数进行更新.模拟数据和真实数据的实验结果表明,该算法比贪婪算法和凸优化算法能获得更高的解混精度,并且适用于端元个数较多和信噪比较低的高光谱数据.     

基于谱间去相关模型的迭代硬阈值重构算法

根据高光谱图像的特点,提出一种基于谱间去相关模型的迭代硬阈值重构算法。根据高光谱图像序列的相邻图像之间具有很强的相关性,在迭代硬阈值重构算法中建立谱间去相关模型,除去重构图像观测数据中谱间相关的观测数据,去相关后的图像的观测数据更加稀疏,重构性能更高。实验结果表明,在相同观测数目下,本算法与迭代硬阈值重构算法相比,有效提高了图像的重构质量。     

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.     

基于不等权重率失真斜率提升的干涉多光谱图像压缩算法

基于空间干涉调制成像光谱仪的成像特点，提出了一种适合于千涉多光谱图像的不等重要性权值率失真斜率提升图像压缩算法．该算法根据退卷积技术对复原光谱信噪比的影响，推导出时域中随着光程差的增大，干涉图像压缩失真对频域中光谱曲线的信噪比影响越大．对各个码块的率失真斜率按空间域中各光程差对恢复光谱信息的贡献重要性不同赋予不同的重要性权值，增大对光谱信息的保护程度，使图像在相同的光谱分辨率下拥有更好的空间分辨率．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8倍压缩比下，满足该类干涉多光谱图像压缩系统的质量要求．     

基于分布式信源编码的干涉多光谱图像压缩

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.