基于空间组合矢量分类的小波图像网格编码矢量量化

本文基于零树编码、矢量分类和网格编码量化的思想,提出了对小波图像采用空间矢量组合和分类后进行网格编码矢量量化的新方法.该方法充分利用了各高频子带系数频率相关性和空间约束性,依据组合矢量能量和零树矢量综合判定进行分类,整幅图像只需单一量化码书,分类信息占用比特数少.对重要类矢量实行加权网格编码矢量量化,利用卷积编码扩展信号空间以增大量化信号间的欧氏距离,用维特比算法搜索最优量化序列,比使用矢量量化提高了0.6db左右.该方法编码计算复杂度适中,解码简单,可达到很好的压缩效果.     

基于多级零树编码的小波系数网格编码量化

该文提出了对小波图像作多级零树编码后进行网格编码量化（TCQ）的新方法。首先利用子带间的相关性进行零树编码，然后利用卷积编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离，并用Viterbi算法寻找最优量化序列。仿真结果表明，该方法比零树编码后采用最优量化要提高0．3dB左右。该方法还具有编码计算复杂度适中，解码简单的优点。     

基于树结构矢量分类的小波图像图编码矢量量化

本文基于零树编码,矢量分类和网络编码量化的思想,提出了对小波图象采用树结构矢量组合和分类后进行网络编码矢量量化的新方法,该方法充分利用了带系统的带间和带内的相关性,分类信息上中用比特数少,对重要类矢量实行加权网络编码矢量量化,利用卷积编码扩展信号空间以增大量化信号间的欧氏距离,用维特比算法搜索最优量化序列,并采用基于人眼视觉性特性的加权均方误差准则作为失真度量和码字匹配,提高了量化增益,仿真结果表明,该方法编码计算复杂度适中,解码简单,可达到很好的压缩效果。     

基于均匀网格编码量化的超光谱图像自适应压缩

提出一种基于小波系数分类的超光谱图像压缩方法．算法首先将各波段小波分解并将所得子带划分成子块,而后根据子块活动性将其分类．在分类基础上,使用预测差分技术去除谱间冗余,此过程中分别求取各子类的预测系数以反映子带的局部相关性,而后利用均匀网格编码量化方法来量化残差系数序列,最后使用自适应算术编码对量化码字进行熵编码,为使编码器能在所有系数序列中最优地分配比特,本文提出一个基于序列统计特性和网格编码量化器率-失真特性的比特分配算法,实验证明该方法能高效地压缩超光谱图像,表现出优异的压缩性能。     

基于方向树结构矢量分类的小波图像网格编码矢量量化

本文提出了采用方向树结构矢量组合并分类对小波图像进行网格编码矢量量化（ＴＣＶＱ）的新方法。该方法矢量构成结合了子带系数的方向性，充分利用了子带系数带间和带内相关性，按能量和活跃度进行两级分类，降低了类中矢量的内部离散度，对活跃和非活跃类矢量实行加权ＴＣＶＱ，利用卷积编码扩展信号空间，用维特比算法搜索最优量化序列，比使用加权 ＶＱ提高了 ０．７ｄｂ左右。该方法编码计算复杂度适中，解码简单，有较好的压缩效果。     

基于四叉树分类的小波图像二维网络编码量化

本文提出了一种小波图像在进行小波系数四叉树分类后运用二维网格编码量化（2D-TCQ）的新方法。首先根据小波图像中各子带系数的带间相关性对其进行四叉树分类,然后在扩展的二维码书空间对重要类系数进行网格编码量化,运用维特比算法寻找最优量化序列,最终形成有序的嵌入式编码比特流。仿真结果表明,该方法在相同编码率下与SPIHT算法相比,PSNR获得了0.4dB左右的改善;使用小一倍的码书,相同编码率下比四叉树分类后使用一维TCQ获得了0.1dB左右的改善。由于本方法可以采用较小的码书尺寸,计算量较小,所以适用于低存贮、低功耗的编解码环境。     

小波变换的SAR原始数据网格编码量化压缩算法

介绍了小波变换和网格编码量化的优点,针对SAR原始数据的基本特点,提出了基于小波变换的8状态网格编码量化压缩算法。对小波变换后的数据进行网格编码量化,利用卷集编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,获得了更好的量化效果。利用实际数据进行的实验结果表明,文中提出的算法在量化性能上优于已有的各种压缩算法。     

采用空间矢量组合的小波图像分类矢量量化

该文提出了采用空间矢量组合对小波图像进行分类矢量量化的新方法。该方法充分利用了各高频子带系数的频率相关性和空间约束性将子带系数重组，依据组合矢量能量和零树矢量综合判定进行分类，整幅图像只需单一量化码书，分类信息占用比特数少，并采用了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则进行矢量量化，提高了量化增益。仿真结果表明，该方法实现简单，在较低的编码率下，可达到很好的压缩效果。     

网格编码矢量量化在SAR原始数据压缩中的应用

本文提出了一种结合传统的块自适应量化与网格编码矢量量化对SAR原始数据进行压缩的方法。首先对SAR原始数据实施块自适应量化以减小数据的动态范围,然后对块自适应量化后的数据进行网格编码矢量量化。该方法在考虑了SAR原始数据特性的基础上较好地利用了矢量的空间相关性和信号的时间相关性,进一步提高了量化增益。仿真结果表明,该方法在SAR原始数据的压缩中取得了很好的效果。     

HMT与HMRF联合的SAR图像小波去斑方法

该文将隐马尔可夫树(HMT)和隐马尔可夫随机场(HMRF)两种模型相结合,提出了一种新的估计SAR图像小波系数隐状态的迭代算法.使用该算法可以充分利用小波系数尺度间和尺度内的相关性,更准确地估计隐状态.在此基础上,通过贝叶斯估计分离出小波系数中的信号成分即可消除噪声影响.实验结果表明,该算法能够有效抑制SAR图像相干斑,同时可较好地保持边缘等图像结构特征.     

小波包域值法去除合成孔径雷达图像斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声使图像的解译能力明显降低,影响了SAR图像的应用,去除图像斑点噪声是SAR图像处理及应用的前提。去除的方法在图像域有很多,在频率域,也有基于FFT变换和小波变换的许多方法。文中根据沙漠地区的SAR图像的特点,对基于图像域和频率域的几种滤波方法进行了比较,提出了一种基于小波包变换的SAR图像斑点噪声去除方法,结果表明该方法既去除了斑点噪声,又保持了边缘特征信息。     

SUPPRESSING THE COHERENT SPECKLE OF SAR IMAGES WITH WAVELET ANALYSIS

This paper studies Synthetic Aperture Radar (SAR) images contaminated by the coherent speckle noise with the multiresolution analysis of wavelet transform. This study shows that the influences of the speckle on different frequency components of the SAR image are different, and that the SAR image and the speckle have different manners of singularity. So, this paper presents a denoising method of wavelet analysis to reduce the speckle. Some experiments approve that this method not only suppresses the speckle effectively, but also preserves as much target characteristics of the original image as possible. It shows that this denoising method of wavelet analysis offers a very attractive alternative to suppress the coherent speckle noise of the SAR image.     

基于数据融合的SAR图像斑点噪声抑制

合成孔径雷达图像中的斑点噪声极大地降低了图像的可读性,不利于图像解译和信息提取。根据均值滤波和小波软阈值去噪算法的优点,提出了一种基于数据融合的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法。该方法首先对含噪图像进行均值滤波和小波软阈值去噪,再对滤波后的两幅图像在小波域进行数据融合。实验结果表明,这种方法抑制SAR图像斑点噪声的效果较好。     

SAR image data compression using a tree-structured wavelettransform

SAR image compression is very important in reducing the costs of data storage and transmission in relatively slow channels. The authors propose a compression scheme driven by texture analysis, homogeneity mapping and speckle noise reduction within the wavelet framework. The image compressibility and interpretability are improved by incorporating speckle reduction into the compression scheme. The authors begin with the classical set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) wavelet compression scheme, and modify it to control the amount of speckle reduction, applying different encoding schemes to homogeneous and nonhomogeneous areas of the scene. The results compare favorably with the conventional SPIHT wavelet and the JPEG compression methods     

一种新的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制算法

提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发，论述了通过传统的滤波方法在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声时，损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性；其次论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波；最后通过实验结果说明了该方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

基于斑点方差估计的非下采样Contourlet域SAR图像去噪

 合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重影响图像质量,使得SAR图像的自动解译十分困难.本文联合SAR图像的统计特性和非下采样Contourlet对SAR图像细节信息的良好刻画能力,提出一种新的非下采样Contourlet域SAR图像去噪算法,通过估计到的各个高频方向子带的斑点噪声方差和变换系数模值的局部均值,对非下采样Contourlet变换系数进行判定,保留信号系数,抑制斑点噪声系数,实现SAR图像去噪.仿真实验结果表明,本文方法在斑点抑制的同时可以有效保持细节信息.     

基于Contourlet域K-L变换的SAR图像相干斑抑制

针对SAR图像相干斑噪声去除问题,提出了一种基于多尺度分解的Contourlet域K-L变换的SAR图像去噪的新方法。方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用K-L变换进行能量保持即提出信号的主要特征,用重构图像来进行去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像。在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征及边缘特征,且信噪比也较高。     

一种基于提升小波的SAR图像有损压缩算法

该文根据合成孔径雷达(SAR)图像局部相关性较弱,存在相干斑噪声的特点,提出了一种基于提升小波的SAR图像有损压缩算法。它可有效去除相干斑噪声,提高计算精度和速度,改进SAR图像的压缩性能。该算法采用了嵌入式零树小波的编码方法,很好地利用小波系数的特性,使得输出的码流具有嵌入特性。利用大量的实际SAR图像对所提算法进行了仿真验证,并与其它图像压缩算法进行了对比分析,表明所提算法是有效的。     

基于上下文和隐类属的小波域马尔可夫随机场SAR图像分割

该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构造了待分图像小波域模型以类属为隐状态的混合长拖尾模型,将隐类属的马尔可夫随机场推广到小波域上,并用改进的上下文模型估计尺度间转移概率,最后推导出了新的最大后验(Maximum A Posteriori, MAP)分割公式。仿真结果证明,该算法具有鲁棒性能够有效地抑制噪声对图像的影响,得到准确的分割结果。