基于混合预测高光谱图像无损压缩

为了解决海量遥感高光谱图像数据给有限存储空间和传输带宽带来的压力,利用高光谱图像具有较强谱间相关性的特点,提出了一种基于混合预测的高光谱图像无损压缩算法。第一谱段采用中值滤波器模型进行谱内预测;对于其他谱段采用线性预测与上下文预测相结合的谱间混合预测,线性预测是通过二阶线性预测器模型得到预测参考值,上下文预测是根据预测参考值利用上下文预测模型预测得到最终预测值;将预测得到的残差图像进行霍夫曼编码。对AVIRIS标准高光谱遥感图像进行无损压缩实验结果表明：利用该方法能够取得较好的无损压缩效果,平均压缩比达到3.17,与现有的无损压缩方法3D-CALIC、LUT、C-DPCM、JPEG-LS相比,平均压缩比提高了0.05~0.48,是一种高效的高光谱图像无损压缩方法。     

基于局部上下文的超光谱图像压缩方法

根据超光谱遥感图像有很强谱间相关性成像特点,及局部上下文三维预测方法的思想,设计三种适合超光谱图像的预测方法,并进行比较,选择其中的谱间LOCO-I预测方法.该方法是将前一波段像素值作为预测像素的基准值,根据谱间像素变化规律来选择修正梯度项.实验表明该预测方法具有很好的压缩效果.     

基于非局部均值滤波的医学CT图像去噪算法

提出一种基于梯度结构相似性的非局部均值去噪算法,算法利用梯度结构相似性改进传统非局部均值去噪算法的小块权值,通过欧式距离与梯度结构相似性参数结合更好地去除噪声,同时采用改进的双核函数代替传统指数函数计算权值,通过在肝脏和肺部图像上实验,对比传统非局部均值去噪算法和改进非局部均值去噪算法,证明本文算法去噪效果更好,同时还保持了边缘结构。     

基于局部保持线性判别嵌入特征提取的光谱图像分类

针对难于获得足够多的高光谱图像训练样本的问题,基于流形学习标准、Fisher标准和最大边缘标准,提出了一种适用于高光谱图像小样本问题的局部保持线性判别嵌入(LPLDE)监督线性流形学习特征提取方法。LPLDE方法利用类内近邻图和类间近邻图描述类内的紧性和类间的可分性,有效地避免了因类内离散度矩阵奇异导致的小样本问题,具有更好的判别性能,更适合于分类问题。高光谱数据的实验结果表明了该方法的有效性。     

结合局部空谱信息的高光谱图像多端元提取

针对传统高光谱单端元提取算法不能描述光谱变异、混合像元分解精度不高的缺点,提出一种结合局部空谱信息的高光谱图像多端元提取(multiple endmember extraction algorithm with local spatial-spectral information,MEELSI)方法。首先将原始高光谱图像进行图像子空间划分获取不重叠的图像块,并利用自动目标生成算法分别在图像块上提取候选端元;然后对候选端元的邻域像元进行光谱相似性分析,优化精选候选端元;最后利用K-means聚类算法对所有端元集进行聚类分析,得到最终的多端元光谱集。仿真数据和真实高光谱数据的实验结果表明,与传统单端元提取方法相比较,MEELSI算法具有表征遥感图像中光谱变异的能力,能够有效提高混合像元分解精度。     

基于差分曲率的非局部均值图像降噪算法

传统非局部均值滤波算法忽略了图像块之间的结构相似性,造成搜寻相似像素不充分,使得一些图像细节被滤除.因此,利用差分曲率对图像边缘和斜坡等结构信息的良好检测性能,提出了一种基于差分曲率的非局部均值降噪算法.该方法充分利用图像块之间灰度值和差分曲率的欧氏距离共同确定权重,对图像块之间进行更好的相似性判断,进而优化传统非局部均值滤波算法.实验结果表明,与传统的非局部均值降噪算法相比,新算法能有效地保持图像边缘细节等信息,改善了传统非局部均值算法的去噪性能,取得了良好的降噪效果.     

基于二代曲波变换和PCNN的高光谱图像融合

为了解决高光谱图像的高数据维给后续图像分析和处理带来的困难,提出了一种基于二代曲波变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合新算法.利用各波段数据间的局部相关性将整个数据空间划分为若干个相关性较强的独立子空间,在对子空间内的各波段光谱图像进行曲波多分辨率分解的基础上,分别依据各波段图像所含有的信息量对曲波粗尺度系数进行加权融合和利用PCNN的全局耦合特性与脉冲同步特性对细尺度系数进行智能选取,最后由曲波逆变换得到各子空间的融合图像.AVIRIS数据融合实验表明,该算法能有效地实现高光谱数据维数减少和特征提取,相比于提升小波融合算法、主成分变换算法和基于典型融合准则的曲波融合算法,其所提取的图像特征在高光谱异常检测时能得到更多的真实目标.     

多光谱图像的3D EBCOT压缩编码算法

提出了一种新的多光谱图像压缩方案,三维率失真优化截取码块编码(3D EBCOT)算法根据多光谱图像的成像特点,利用非对称的三维离散小波变换去除多光谱图像的空间冗余和频域的相关性,再通过拓展改进最新的静止图像压缩标准JPEG2000中的二维率失真优化截取内嵌码块编码(2D EBCOT)算法,在比特平面编码器中引入谱间上下文,使用相应算术编码器并对经过三维小波变换后的系数进行编码,提高了多光谱图像的压缩效率．根据具体要求组织的内嵌码流,可继承获得JPEG2000标准内嵌码流抗误码等优良特性．使用该方法对一组6波段多光谱图像压缩编码后的重建图像显示,具有比三维小波分层树集合分割排序编码的算法(3D SPIHT)具有更好的图像质量和压缩性能．     

广义非局部均值和自相似性的超分辨率算法

提出一种利用广义非局部均值和自相似性的图像超分辨率算法．该算法不仅利用图像的自相似性将低分辨率图像与其下采样图像作为一个训练库,而且利用非局部平均算法的良好特性提高复原图像的质量．该算法首先提取低分辨率图像的高斯差特征系数,然后利用广义非局部平均算法来估计待复原图像丢失的高频细节,获得高分辨率图像．实验结果表明,该算法对图像取得较好的复原效果,复原出的高分辨率图像更接近于真实图像,与其他方法相比,具有更好的主观和客观质量．     

结合PCNN和局部维纳滤波的图像去噪

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像去噪算法,利用PCNN的同步脉冲特性对图像小波系数进行局部加窗修正,从而对信号方差进行更好地估计,以利用局部维纳滤波进行去噪. 同时,根据各个像素间耦合特性的不同,提出了自适应连接系数,更好地反映了像素间的耦合关系,利于信号方差的估计. 实验结果表明,该算法较维纳滤波和NeighShrink算法均有较高的峰值信噪比,视觉效果更好.