基于RICE的遥感多光谱图像无损压缩算法

目前应用于遥感多光谱图像的无损压缩算法复杂度较高,不利于硬件实现.针对这一不足,这里根据遥感多光谱图像的成像特点,提出一种采用可逆的分量变换(RCT)对谱段信息重新分配,再利用优化的RICE算法对图像数据进行编码的无损压缩算法.实验表明,该算法所采用的分块计算k值、预测器预测和改进的熵编码器较原RICE熵编码器更适于硬件实现,且该算法复杂度低,执行效率高,更好地满足了星载图像无损压缩的要求.     

基于小波变换的遥感图像无损压缩算法研究

随着遥感技术的迅速发展,遥感图像数据量日益增大,有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出。在应用中,常要对遥感图像进行无损压缩存储,但是由于遥感图像自身的特点,其能够达到的无损压缩效率一直较低。文中探讨了利用小波变换对遥感图像进行压缩的技术,并研究三维整型DCT变换的无损压缩方法。     

一种基于2D／3D混合自适应预测的高光谱图像无损压缩方法

利用高光谱图像具有较强谱间相关性的特点，本文提出了一种基于2D／3D混合自适应预测的高光谱图像无损压缩方法，首先根据相关系数计算波段预测顺序，通过局部纹理分析进行二维空间预测，采用基于神经网络模型的自适应预测方法进行三维预测，然后利用预测波段与当前波段间邻域块的相关性对二维预测和三维预测的结果进行校正，对预测残差采用基于上下文模型的Golomb编码．实验结果表明，应用于四种不同遥感器所获取的图像，该方法都能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性，与无损压缩国际标准JPEG-LS和3D-APA算法相比，压缩后的平均比特率均有明显降低．     

基于残差偏置和查找表的高光谱图像无损压缩

为了提高高光谱遥感图像的压缩比,提出一种基于残差偏置和查找表的高光谱图像无损压缩方法。在高光谱图像的第一谱段图像采用了无损压缩标准中值预测器方法进行谱段内预测,其它谱段图像采用谱间预测方法。首先,在多级查找表（LAIS-LUT）预测方法的基础上搜索当前预测值,用当前预测值周围特定的5个像素点和当前像素值周围相同位置的5个像素点进行比较,通过比较结果,得出一个偏置值;然后在预测残差上加上偏置值;最后,将最终预测残差进行算术编码,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,针对美国航空航天局的高光谱图像,所提出的方法比LAIS-LUT压缩比平均提高0.05;针对国内高光谱图像,该方法比LAIS-LUT压缩比平均提高0.07。这一结果对提高高光谱图像压缩效率是有帮助的。     

基于改进预测树的超光谱遥感图像无损压缩方法

该文在传统预测树方法的基础上提出一种改进方法,该方法定义一个幅度拉伸因子来表达相邻波段的局部灰度变化,通过比较局部上下文梯度来估算该幅度因子,并用它对当前的预测值进行修正。此外,还结合AVIRIS超光谱遥感图像的相关性特性提出一种谱间预测和空间预测相结合的综合预测无损压缩方案,在不同波段范围内采用可选的预测方式进行预测。在AVIRIS遥感图像数据集上的实验结果表明,该方案在计算复杂度较低的情况下,能够更好地消除冗余信息,具有良好的压缩性能。     

基于预测和JPEG2000的红外图像无损压缩方法

为了解决空间遥感凝视型探测器获取的数据量巨大的问题,研究了红外图像的无损压缩。经比较,JPEG2000国际标准压缩算法具有较好的压缩性能且有相应的ASIC(Application Specific Integrated Circuit)芯片易于系统实现。本文对连续的红外图像序列的空间和时间相关性进行了分析,以此为基础提出了一种基于预测和JPEG2000算法相结合的无损压缩方案,并以ASIC和FPGA为平台实现了一个复杂度低、性能高的实时无损压缩系统。对不同复杂程度的源图像进行的压缩实验表明,该系统能够实现连续红外图像平均无损压缩比4.516,与JPEG2000标准算法相比,无损压缩比提高了59%以上。     

一种适合空间应用的高速图像无损压缩核设计

针对星载遥感图像的无损压缩具体需求,对CCSDS建议的无损数据压缩标准进行了两方面的改进,大大提高了硬件的处理速度.实验结果表明:该方案在无损压缩编码效率和处理速度上均具有较高的性能,能满足星载遥感图像实时处理的要求.     

一种基于CCSDS的遥感图像压缩算法研究

提出了一种遥感图像数据的近无损压缩算法,用于对一幅红外图像进行2倍压缩以及解压.该算法基于CCSDS(空间数据系统咨询委员会)提出的对空间数据无损压缩的标准.实现了无损压缩和有损压缩的兼容,对于简单的图像可以实现无损压缩,且压缩比大于2倍,复杂的图像进行2∶1有损压缩,总体压缩比大干等于2.     

一种基于自适应预测的医学图像高效无损压缩方法

随着数字化医学图像海量的增长及PACS系统的广泛应用,对医学图像进行高效的无损压缩已成为广泛关注的问题.本文提出一种基于自适应预测的无损压缩方法,该方法利用神经网络模型自学习的能力,自适应的调整预测器的预测系数.实验表明,该方法能有效去除X线医学图像的空间相关性,还能同时去除彩色医学图像的空间和谱间相关性,取得较高的压缩比,且编解码速度较高.     

基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩算法

利用高光谱图像具有较强的谱间相关性的特点,本文提出一种基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩方法,首先根据相关系数计算波段预测顺序,然后利用相关性较强的空间邻点和谱间邻点,采用基于神经网络模型的自适应预测方法进行三维预测编码.实验结果表明,该方法能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性,与现在最优的无损压缩国际标准JPEG-LS相比,压缩后的平均比特率能够降低0.3bpp左右.     

海洋遥感产品无损压缩平台的设计与实现

基于面向对象程序的设计思想,设计并实现了海洋遥感产品的多种无损压缩算法软件,剖析了算法类的设计、界面层-控制层-业务层的设计、界面逻辑设计及功能设计和实现等关键技术,阐述了该系统具有的界面简捷、逻辑结构清晰、功能容易扩展等优点,本设计可为海量的卫星海洋遥感数据接收、处理、存储及发布平台提供支持。     

基于整数小波变换的准无失真图像压缩技术

 本文首先讨论了一般整数小波的构造方法,然后利用分块DPCM与整数小波变换进行遥感图像的准无失真压缩,该方法可进行实时处理,硬件实现简单,可并行处理,实验结果表明,该方法是一种有效遥感图像压缩方法.     

A lossless compression algorithm of remote sensing image for space applications

A simple and adaptive lossless compression algorithm is proposed for remote sensing image compression, which includes integer wavelet transform and the Rice entropy coder. By analyzing the probability distribution of integer wavelet transform coefficients and the characteristics of Rice entropy coder, the divide and rule method is used for high-frequency sub-bands and low-frequency one. High-frequency sub-bands are coded by the Rice entropy coder, and low-frequency coefficients are predicted before coding. The role of predictor is to map the low-frequency coefficients into symbols suitable for the entropy coding. Experimental results show that the average Comprcssion Ratio （CR） of our approach is about two, which is close to that of JPEG 2000. The algorithm is simple and easy to be implemented in hardware. Moreover, it has the merits of adaptability, and independent data packet. So the algorithm can adapt to space lossless compression applications.     

高光谱图像压缩技术研究进展

高光谱遥感已经成为遥感领域的前沿科技,在军事侦察以及国民经济中发挥着重要作用。高光谱遥感的光谱通道数达到上百个,光谱分辨率的不断提高使得高光谱图像的数据量急剧膨胀。对于星载成像光谱仪获取的高光谱图像,庞大的数据量已经给数据的存储与传输带来巨大压力,严重制约着高光谱图像的后续应用,因此,必须利用有效的压缩技术对高光谱图像进行压缩。高光谱图像压缩技术可分为无损压缩与有损压缩,在实际应用中,需要根据具体的应用需求选取不同的压缩方式。本文首先对高光谱遥感的基本概念进行了简介,然后从无损压缩与有损压缩两个方面对高光谱图像压缩技术的研究进展进行了综述,最后,指出了高光谱图像压缩技术的发展方向。      

一种基于RICE算法的遥感图像数据的实时无损压缩与解压缩算法的研究及FPGA实现

提出了一种应用于遥感图像数据无损压缩的算法.该算法改进了CCSDS(美国空间数据系统咨询委员会)推荐的RICE算法,并结合DPCM和差值映射预测编码,应用于卫星遥感图像的无损数据压缩,取得了很好的压缩效果,平均压缩率在1.6以上,由于设计目标是输入数据速率为16M/bps,输出数据速率为10M/bps,故该压缩率保证了实时处理的可行性.在软件(VC)实现的基础上,以现场可编程逻辑阵列(FPGA)物理实现,进行压缩卡与解压缩卡的系统研制.     

Kalman-CS非均匀性场景校正算法的研究

多元探测器的应用必然会给遥感图像带来非均匀性,这是目前国内外遥感界竞相研究的领域。本文将Kalman滤波器校正算法与常数统计(CS)校正算法相结合,提出了Kalman-CS校正算法。对美国TERRA卫星MODIS图像进行的校正试验表明:采用Kalman-CS校正算法能有效去除遥感图像中的非均匀性条带,校正后的图像品质显著提高。     

A Fully Pipelined Architecture for the LOCO-I Compression Algorithm

This paper presents the design of a novel architectural implementation of the LOCO-I compression scheme, the lossless/near-lossless algorithm used inside the JPEG-LS standard. Differently from what previously reported in literature, the proposed design fully exploits the sequential nature of the algorithm by means of a pipelined architecture, without modifications to the original compression scheme. The result is a good performance circuit well fitted for field-programmable gate-array realization, thus devised for application in the wearable computers and remote sensing domains.      

基于整数小波变换与双阈值交替的遥感图像压缩

提出一种基于双阈值交替的遥感图像编码（DTAC）算法。根据整数小波变换（IWT）分解后不同阈值上的重要系数分布状况,对重要系数相对集中的区间用整数平方代替2的整数幂（IPT）作为量化阈值,在其他阈值区间中仍使用IPT,然后对每个阈值平面上的重要系数采用统一的编码策略。实验表明,新算法具有较低编码复杂度,不仅支持单一码流下从有损到无损的遥感图像编码,而且峰值信噪比（PSNR）高于采用IWT的SPECK编码算法。