遥感图像快速压缩传输系统的设计与实现

遥感图像快速压缩传输系统为用户开展海量遥感图像存储与网络共享提供技术支撑平台。系统采用客户端对客户端的设计架构,采用图像分层分块、自适应小波变换、网络链路质量探测等技术,成功研制了遥感图像快速压缩传输系统,满足了各类型遥感图像应用单位之间的遥感图像共享、浏览、压缩与传输需求。     

基于多尺度的多线程遥感影像渐进传输模型

为满足异构网络环境下不同终端用户对遥感影像质量的各种需求,提出一种离线压缩-实时传输-实时解压缩的遥感影像渐进传输模型。采用多线程流水线同步处理的加速算法,解决遥感影像渐进传输过程中压缩、传输和解压缩的不同步而导致的相互等待问题,以提高渐进传输效率。引入JPEG2000多分辨率影像压缩算法,提高压缩比,减少传输流量,从而减轻网络传输负担。实验结果表明,与传统的影像渐进传输模型相比,该模型在不影响影像质量的前提下,处理速度提高近2倍,具有更好的压缩与加速效果。     

基于多核DSP的星载并行遥感图像压缩系统设计与实现

随着星载遥感技术的不断发展,产生的遥感数据也变得日渐庞大,目前有限的通信带宽远不能满足遥感图像数据传输的需求。因此研究面向星载应用的图像压缩技术对空间应用技术的发展有着十分重要的意义。采用传统单核数字信号处理器（DSP）难以满足性能需求,而采用现场可编程门阵列（FPGA）则难以满足功耗需求,近年来随着硬件技术发展,多核DSP技术已经成熟,且在弹载场景已有比较成熟的多核DSP图像压缩解决方案,可供星载应用参考。基于多核DSP,即TI公司的C6678多核浮点DSP平台,构建一个并行图像压缩系统,并充分利用多核DSP的硬件资源。考虑星载遥感图像压缩对压缩质量、压缩速度等多方面指标都有着较高的要求,系统采用JPEG2000标准进行图像压缩,并且采用了主核负责外部通信与内部任务分配、从核执行JPEG2000图像压缩的设计方案。测试结果表明,该系统运行稳定可靠,且整体压缩性能优秀,能够满足对星载遥感图像压缩系统的性能要求。     

多光谱图像的无损压缩方法

利用多光谱传感器对同一观测对象在多个窄光谱范围上获得的图像,称为多光谱遥感图像。这类具有高空间和谱间分辨率的谱图像数据量大,其存储和传输都比较困难。因此,对海量数据进行有效的数据压缩便成了遥感资料应用中迫切需要解决的问题之一。为了防止有用信息的丢失而影响图像的进一步处理和应用,采用无损数据压缩方法是解决该问题的有效途径之一。本文分析了多光谱图像的空间和谱间相关性等特点,从多光谱图像预处理、预测和变换无损压缩方法等方面介绍了目前主要的多光谱图像无损压缩方法,并对其特点进行了对比分析。     

JPEG2000遥感图像实时压缩系统

随着遥感技术发展,传输型空间飞行器系统中传输大量遥感数据的需求日益增加,对图像压缩处理能力提出了更高的要求,而现今相对落后的遥感图像压缩设备与海量数据压缩需求形成了矛盾.为解决这一问题,该文提出了一种遥感图像实时压缩系统的设计实现方法.此方法基于先进的JPEG2000图像压缩标准,使用专用协议芯片,结合高速的CompactPCI内部总线和可编程逻辑芯片,搭建了硬件压缩系统,并在工控机终端建立软件解码单元,实现了大量遥感数据的实时传输压缩与解码显示,提供了实验结果,并针对实验图像数据,给出了适合于遥感图像压缩的参数设置情况.测试证明,该遥感图像压缩系统能够实时连续压缩数据,图像压缩效果达到应用要求.     

高速遥感图像实时压缩仿真系统研究

随着遥感技术快速发展,遥感图像数据已成为空间信息的重要数据源之一,卫星遥感图像高速实时传输已经成为当前研究的热点问题,并伴随着巨大的市场需求。该文针对卫星上遥感图像数据实时高速压缩、传输的需求。在Visual C＋＋环境下,建立了对卫星遥感图像进行压缩、传输、解压、接收、显示等过程进行仿真研究的仿真系统。该系统主要使用JPEG2000算法进行了仿真分析,在仿真系统的设计实现中采用图像分块压缩等关键技术,并针对压缩速度提出了压缩效率、信噪比等评价指标。仿真结果证明了图像数据压缩系统的有效性。该项研究成果可以用于对遥感图像实时压缩算法进行仿真研究和分析,也可作为地厩图像处理系统对遥感图像数据进行观测。同时,该文研究内容还将有效地提高图像数据系统的压缩传输效率。     

遥感图像压缩质量检测技术

遥感图像的存储、传送和处理等均涉及到图像压缩技术，而图像压缩质量的好坏直接关系到压缩遥感图像的应用价值。为了正确评价图像质量，首先给出了用于遥感图像压缩质量评价的主要评价指标和相关概念，并讨论了图像压缩比、压缩质量、压缩速率和复杂度等评价指标的构建原理和基本算法；然后在此基础上，开发了遥感图像数据压缩质量评价软件。     

基于JPEG2000和自适应预测的高光谱图像压缩方法

随着遥感技术的发展,其应用领域大大拓展,随之也带来了遥感数据的海量增长,给传输和存储带来了极大困难,因此必须对遥感数据进行压缩。遥感图像具有不同于自然图像的特性,针对遥感图像的特点,介绍了一种自适应预测和JPEG2000相结合的无损压缩编码算法,即首先采用基于图像灰度分布局部相关特性的谱问预测器去除谱问冗余,再利用静止图像压缩新标准（JPEG2000）对预测得到的差值图像进行编码压缩。仿真实验取得了令人满意的结果,证明了该算法的有效性。     

多线程遥感影像实时渐进传输

目的 针对异构网络环境下,不同终端用户对遥感影像质量的不同需求而导致的影像数据量过大、传输及显示延迟过长等问题,提出一种在线压缩—实时传输—实时解压缩的遥感影像渐进传输模型。方法 模型采用多线程流水线同步处理的加速算法,将基于质量渐进压缩的SPIHT算法与多线程流水线技术相结合,在VC++环境下,将遥感影像在线压缩成码流,在压缩的同时,启动多线程采用Socket信道对压缩码流实时发送,客户端收到码流后,利用多线程实时解压缩并显示。通过采用多线程技术,使得压缩、传输和解压缩同步进行,从而减少了整体处理时间。结果 实验结果表明,提出的实时压缩渐进传输模型,在不影响影像质量的前提下,算法处理速度提高近2倍。每个渐进分层影像与原影像的相似度比多分辨率渐进压缩分层影像与原影像的相似度平均增加20%。结论 该模型有效地解决了遥感影像渐进传输过程中压缩、传输和解压缩的不同步问题,从而提高了渐进传输效率。与多分辨率渐进传输比较,此渐进传输模型具有更好的视觉效果。     

海量遥感影像数据库实时压缩系统的设计与实现

数据压缩是解决海量数据远程传输的关键技术,编解码速度和重建图像质量是评价压缩系统性能的重要指标。论文介绍了作者自行设计和实现的一个海量遥感影像压缩系统,给出了该系统的工作原理和实现方法。     

基于DSP的图像压缩编码器程序优化

在遥感图像处理过程中,通常需要对大画幅数字图像进行实时压缩,以便能通过有限的通用信道传送到地面进行判读处理,使用普通的视频压缩技术很难满足实用要求,采用多DSP+FPGA构建实时压缩平台已经成为主要的研究方向;在开发DSP压缩平台的过程中,一般使用C语言编译器进行软件开发,所得到的代码实时性较差;分别采用项目级、算法级和指令级三级优化的方法,对小波变换、量化和编码等程序进行优化,提高了压缩算法的执行速度;实验结果表明,对于4096×3072的图像,使用经过优化的压缩编码器,图像压缩速度达到了每秒6帧,这种优化方法具有一定的通用性。     

面向遥感影像的JPEG2000优化压缩算法

在常规的JPEG2000压缩框架下,提出一种面向遥感影像的JPEG2000优化压缩算法,对遥感图像整体处理传输耗时进行分段处理,在EBCOT编码中合并编码通道扫描过程及编码过程,实现对遥感图像编/解码过程用时的优化,在小波变换后清除高频子带小波系数中非重要的背景信息,并缩减相对重要信息的处理过程,从而缩短了与压缩比和图像大小密切相关的传输时间。实验结果表明,该算法在几乎不影响遥感图像质量的情况下可以显著提高遥感图像整体压缩、传输和重构的效率,缩短其处理耗时。     

面向遥感图像无损压缩的CCD噪声抑制方法研究

CCD在成像过程中所产生的噪声会限制星地间遥感图像数据的传输效率。因此,为有效抑制CCD噪声并提高遥感图像的无损压缩比,本文提出了一种基于图像噪声标准差估计的各向异性扩散方法。首先,结合图像同质性测度和边缘提取结果提出一种遥感图像噪声标准差的自动化估计方法。而后,通过噪声模拟的方式拟合出图像噪声标准差与经典式各向异性扩散方程传导系数中梯度阈值的线性关系。基于图像噪声标准差估计和同质性测度结果,最终提出一种可自适应性调整传导系数值和迭代次数的噪声驱动式各向异性扩散方法。本文中分别采用北京一号小卫星多光谱遥感图像和标准测试图像对所提出的噪声估计方法和噪声抑制方法进行评价。试验结果表明,对比其他各向异性扩散方法,本文所提出的方法不仅可实现更好的图像复原效果,还可有效地提高多光谱遥感图像的无损压缩比,并为今后星上数据处理系统的研究提供一种较新的思路。     

基于DSP的JPEG标准编解码系统设计

为了将图像数据高质量地传输,便于图像数据的检索、分析、处理和存储,设计了一个以JPEG标准的静态图像压缩编码系统;将原始图像进行图像压缩编码,同时利用DSP芯片处理速度快的特点,进行核心算法的处理满足系统实时性的要求;经过系统的多次验证,图像压缩编码系统成功地将一个31K大小的BMP格式图像转换为3K大小的JPEG格式图像,完成了10∶1的JPEG标准静态图像压缩;因此将原始图像进行图像压缩编码是解决图像数据量大小与有限存储容量和传输带宽矛盾的最合理方法。     

无人机影像匹配点云单木识别算法

针对单木识别研究中“局部最大值”算法因窗口大小设置不同而产生的单木漏识别与错识别问题,提出了联合“局部最大值”与“单木树冠结构分析”的单木识别算法。算法首先利用“局部最大值”获得候选单木;然后对候选单木树冠结构进行分析,提取树冠结构曲线;最后通过对树冠结构曲线判别,剔除、合并错识别与过识别单木,从而提高单木识别的精度。选取大兴安岭林区８个典型样地进行实验,以实测可见单木为参考,与窗口大小为1.0 m、2.0 m 的两种“局部最大值”算法进行比较。结果表明,该算法8个样地整体F 测度为90.45％,相比1.0 m、2.0 m 窗口的“局部最大值”法F 测度74.82％、77.35％,分别提高,15.63％,13.10％。     

引入视觉注意机制可变分辨率的遥感图像压缩

图像压缩是遥感图像处理的重要研究领域,现有的压缩方法要么丢失重要的细节信息,无法满足实际的应用需要,要么压缩率过低,难以达到实时处理的要求。将视觉注意机制引入到遥感图像压缩中,对不同的显著性区域采用不同的压缩率,这样不仅可以对整个遥感图像达到一个高的压缩率,而且还可以保持重要区域的高分辨率,实现了可变分辨率的图像压缩。实验结果表明在前几个显著性区域中,该方法得到的图像压缩性能指标优于传统压缩方法得到的性能指标。     

高光谱图像无损压缩的DSP优化实现

高光谱遥感技术是当前遥感领域的前沿技术之一,由于高光谱图像的数据量巨大,因此对其进行压缩具有十分重要的意义。基于TI公司的TMS320DM642高性能DSP芯片,采用JPEG-LS压缩算法实现了高光谱图像的无损压缩,并针对DSP硬件特点对算法进行了深入优化,使其达到了较高的压缩速度,从而为高光谱图像无损压缩技术在遥感平台上的实时性应用提供了可能。实验结果表明,优化后的运行效率平均提高了20倍以上,且与通用计算机相比也有明显的优势。     

基于无人机倾斜摄影技术的多源遥感影像变化检测并行系统设计

为使无人机遥感图像的影像残差值得到有效控制,提升多源遥感影像变化特征的检测精度水平,设计基于无人机倾斜摄影技术的多源遥感影像变化检测并行系统。在C/S框架体系中,设置并行运作电路、像素点检测主机、HBase存储结构与遥感影像显示器,完成对多源遥感影像变化检测并行系统的硬件设计。根据联合平差指标的数值水平,计算密集度指标,联合已知影像数据,求解无人机倾斜摄影过程中的纹理映射条件,实现对多源遥感影像的建模处理。按照影像特征提取结果,完善影像检测金字塔的构型模式,将无人机数字影像与并行检测节点匹配起来,再结合各级硬件应用结构,完成基于无人机倾斜摄影技术的多源遥感影像变化检测并行系统设计。实验结果表明,设计的系统在无人机倾斜摄影技术的作用下,遥感图像在x轴、y轴、z轴方向上的影像残差指标均出现明显下降的数值变化状态,能够有效提升多源遥感影像变化特征的检测精度。     

一种基于水平截集的活动围道图像分割方法及算法实现

图像分割是遥感和医学图像处理的基础技术之一,但是目前缺乏工程化通用算法。适合于工程应用的图像分割技术必须满足有效、整体、精确、稳定等一系列要求。为适应这些要求,该文采用基于水平截集的活动围道图像分割方法,进行了面向工程化的算法实现和C应用程序设计。试验表明,所发展的计算技术具有很好的通用性,分割过程快速,得到的边界准确,具有拓扑自适应性和良好的抗噪性,可以实际地用于分割大型遥感图像和医学图像。     

SPIHT算法在DICOM图像压缩中的应用研究

DICOM图像文件的储存和传输一直是近代医学图像处理中一个比较热门的研究话题,其中较好的解决方案就是对DICOM图像进行压缩处理。文中通过对DICOM文件的数据结构进行分析,将DICOM文件拆分成图像数据部分和文本信息部分,然后采用9/7提升小波变换对拆分出来的DICOM图像数据进行图像变换,最后对变换后的小波系数进行SPIHT编码完成DICOM图像压缩。主客观对图像的评价表明SPIHT算法在高压缩比时仍能保证图像较好的质量。该方法能够对DICOM图像的存储和传输带来便利也将产生一定的影响。