基于JPEG2000的遥感图像压缩方法研究

从遥感图像的特点入手,设计并实现了一个基于JPEG2000的遥感图像压缩系统.并对其中的量化器和编码器进行了优化设计,对量化步长和死区范围进行了调整,针对遥感图像压缩中小目标的保存问题,提出了两种率失真斜率加权方法.实验结果表明,该系统可对遥感图像进行有效压缩,在压缩比为16时,提出的优化方法可很好地改善压缩质量,较之基本的JPEG2000标准,峰值信噪比提高了约0.5~1.0 dB.     

联合编码的中继系统不等错误保护机制

在多样化信息传输的通信系统中,若无差别地传输具有不同统计特性与不同重要性的信源,将带来能量资源的浪费.鉴于此,以信源特性为依据,提出了一种结合联合编码与中继译码转发的不等错误保护编译码方案.在发送端,针对经离散余弦变换后图像信源的统计特性和重要性程度采取相应的传输策略：对熵值较小且重要程度不高的高频信息进行信源压缩,提高传输效率;对重要程度较高的低频信息利用中继进行二次信道编码,实现不等保护.在接收端,设计多模块联合迭代译码方式,充分利用不同传输策略下不同形式的信源信息,提升系统性能.理论分析和仿真结果表明,对比传统方案,所提方案在相同的峰值信噪比下,有1 dB以上的信噪比增益.     

基于感兴趣区的渐进图像传输

当通过窄带连接进行图像传输时,渐进图像传输可以减少用户等待时间,提高浏览速度。目前,大部分PIT技术未能充分考虑人眼视觉特性,只注重重构图像的客观质量。本研究充分根据人眼视觉特性提出了一种基于改进PSBShift ROI编码的图像渐进传输方法,实际应用表明,采用该ROI编码方法比JPEG2000 ROI编码标准算法更适合渐进传输。     

全局约束自适应量化的遥感图像压缩算法

针对JPEG2000算法存在大量计算冗余影响星载遥感图像压缩速度的问题,提出一种全局约束自适应量化的星载遥感图像快速压缩算法.根据给定目标码率、输入图像特性和各子带特性,考虑JPEG2000内部之间的联系,从全局角度自适应设置各子带量化步长,从而减少最为耗时的EBCOT待编码数据量.实验结果表明,该算法减少了JasPer90%-95%的冗余数据,从而减少了层一编码时间和层二截断时间,显著提高了JPEG2000的编码速度,相比JasPer速度提高了1倍左右,而重构图像质量还略有提高.     

基于JPEG2000的医学图像压缩处理研究

研究了针对于静态图像进行压缩编码的国际标准JPEG2000,将其在医学影像图像的压缩中实现,并将压缩结果进行了比较分析。通过研究发现,作为一种基于离散小波变换的静态图像压缩编码算法,JPEG2000具有很好的压缩比和信噪比,适合对医学图像进行无损压缩,为医院开展PACS和远程医疗提供了技术上的支持。     

渐进图像传输的不等差错保护

通过分析渐进图像传输最优化不等差错保护的必要条件,得出编码后的码流重要性仍然单调递减的结论,并给出了解码端重建图像的失真范围.本文的研究结果对渐进图像传输系统的设计具有重要的指导意义.     

一种基于BP神经网络的EZW图像压缩方法

为了在有限的宽带下获得更高的传送速率,图片数据在传送之前必须进行压缩。同现有的小波传输方式相比,嵌入式零树小波编码利用小波多分辨率特性传输。人造神经网络已经应用于许多图像处理问题中,在图片压缩应用方面,处理噪音或不完整的图像数据时,对传统方式而言显示出了它的优越性。     

Information loss recovery for JPEG2000 image transmission in an error-prone environment

Information loss recovery techniques are important for transmitting images over error-prone channels at the decoder. A novel error recovery scheme for JPEG2000 image is presented in this paper, which adopts different techniques for the lowest frequency coefficients and high frequency coefficients in the wavelet domain. The low-frequency recovery algorithm was implemented by adopting the watermarking technique and the packet structure of JPEG2000. The low-frequency eoefficients taken as the hidden data were extracted from the compressed bit stream, and then were embedded back into the bit stream itself prior to transmission. The embedded data were used to recover the information loss. High-frequency reconstruction was performed in bitplane base. The damaged bitplanes were recovered according to the correlation in the wavelet subband structure and by using the algorithm based on the horizontal and vertical edge detection. Experiments verified the effectiveness of these algorithms.     

基于JPEG2000的遥感图像压缩研究

本文介绍了JPEG2000静态图像压缩标准的基本情况;对遥感图像的相关性以及小波变换域统计特性进行了分析,得出遥感图像的特点;按照JPEG2000图像标准的编码处理顺序,深入分析了JPEG2000编码器的各个编码模块并将其应用于遥感图像的压缩。     

基于有效期望质量度量的图像混合丢包保护方法

针对现有基于交织器结构的不等丢包保护方案通常以端到端期望质量度量系统性能，而没有考虑最小质量要求的问题，提出了以有效期望质量度量系统性能的新判据，有效期望质量定义为扣除传输失败情况后接收端得到的期望质量，基于此新判据，提出了一种双向局部搜索的信源／信道码率分配算法，采用双状态马尔可夫网络模型，通过对SPIHT和JPEG2000编码器产生的码流数据进行仿真实验，结果表明，新算法与基于端到端期望质量度量的原算法相比能显著提高有效期望质量，降低传输失败事件发生的概率，同时计算复杂度也明显减小。     

遥感图像中基于视觉显著性的分层目标检测

针对遥感图像自动判读的应用场景,提出了一种基于视觉显著性的分层目标检测方法。该方法对于每一个特征定义一个偏好函数,并定义一个将各偏好函数计算的多个视觉显著性图像合成为一个视觉显著性图像的合成偏好函数。首先对低分辨率目标图像分别使用各偏好函数计算对应特征的视觉显著性图像;然后使用合成偏好函数计算合成的视觉显著性图像;最后定位出合成偏好函数取得最大值的区域,并将其作为最有可能包含目标的候选区域。这三个步骤在定位出的候选区域对应更高分辨率的图像上反复进行,直到待检测目标被发现或者被确定不存在为止。实验结果证明,该方法能够尽早地略过那些不包含目标的区域,与传统的目标检测方法相比,具有更好的检测效果和更少的计算量。     

基于提升格式的高光谱遥感图像压缩算法

高光谱遥感的特点是谱分辨力的提高,但其高数据维给图像进一步处理带来了困难,因此有必要对其进行有效压缩处理.该文以提升格式为基础对高光谱图像压缩算法进行了研究,充分考虑了高光谱图像的空间相关性和谱间相关性,采用自适应波段选择的谱间压缩方法,通过自适应选择信息量大并且与其他波段相关性小的波段来降低高光谱数据量,然后采用梅花形网格分解方法构造出第二代小波变换,从而对二维图像进行空间压缩,可实现提升格式的分解和完全重构.实验结果表明,谱间压缩能够保留信息丰富的波段,同时计算复杂度大大降低,以提升格式为基础的第二代小波变换比第一代小波变换取得更好的空间压缩效果.     

一种基于矢量量化的高光谱遥感图像压缩算法

压缩是高光谱遥感(hyperspectral remote sensing)图像的一个重要研究领域.文中充分考虑了高光谱遥感图像的谱间相关性较强而空间相关性相对较弱的特点,采用了自适应波段选择降维方法与基于神经网络的矢量量化方法相结合的方法对高光谱遥感图像进行压缩.首先采用自适应波段选择(Adaptive band selection)的谱间压缩方法,通过自适应地选择信息量大并且与其他波段相关性小的波段来降低高光谱数据量.然后对降维后图像在空间进行小波变换并进行矢量量化,最后对量化后数据进行自适应算术编码.实验结果表明,谱间压缩能够保留信息丰富的波段,同时计算复杂度大大降低;基于神经网络的SOFM算法及其改进算法取得较好的空间压缩效果,实现了对高光谱遥感图像的有效压缩.     

航空遥感影像渐晕复原方法

针对航空遥感影像在拍摄过程中相关参数不易获取的问题,提出了利用逐行扫描及数据拟合的方法来获取影像整体灰度变化情况,从而实现影像渐晕现象的复原。实际航空遥感影像的处理结果表明,该方法能够有效去除影像的渐晕现象,处理效果比传统的光学和几何纠正方法更为理想。由于该方法不需要相关的光学和几何参数,因此具有广泛的适用性。     

基于改进2DCNN的高光谱遥感图像处理研究

针对传统遥感图像处理中的时间成本和人工成本高、效率低等问题,以提高遥感高光谱图像分类中的处理速度、精度,降低参数量为目标,提出改进的2DCNN模型En-De-2CP-2DCNN.首先,使用1DCNN、2DCNN与3DCNN在Pavia University HSI数据集上分别进行分类实验,对比分析各自优缺点.其次,在保持较快的处理速度和不增加模型参数量的前提下,选择2DCNN为基础模型,参考SegNet的Encoder-Decoder结构,融入双卷积池化思想进行基础模型改进,同时优化学习策略.结果表明:En-De-2CP-2DCNN模型F1为99.96％,达到3DCNN的同等水平(99.36％),较改进前(97.28％)提高2.68个百分点;处理速度(5 s／epoch)和1DCNN位于同一量级,快于3DCNN(96 s／epoch);参数量(2.01 MB)较改进前降低了1.54 MB,虽高于3DCNN(316 KB),但远低于1DCNN(19.21 MB).En-De-2CP-2DCNN模型在处理速度和参数量方面的改进,有利于进一步实现移动端的轻量化部署.     

一种基于神经网络的遥感图像压缩编码

为了更好地在恒定压缩率条件下,实现卫星遥感图像的压缩,提出1种将像素分为3类的编码方案．每类采用基于Levenberg-Marquardt算法的双层神经网络进行预测,和基于偏置学习规则的竞争神经网络实现量化．对长城、珠峰、香港等地遥感图像的压缩试验证实了算法的有效性．同时还表明该算法压缩图像的MSE高于距离-权值方法与最小均方误差法,且时间复杂度为O（n）．     

特征空间线性降维压缩遥感图像云检测方法

针对遥感图像云检测过程中分类特征空间维数过高引起的信息冗余,提出了一种基于特征空间线性降维压缩的云检测方法．首先选取云与地物的分类特征参量,构造特征空间,基于压缩子空间分类信息表述的完备性,建立样本的概率分布模型．然后利用最大似然估计法求解模型参数,估计最佳转换矩阵,进行特征空间的降维压缩与去相关处理．最后针对压缩子空间,利用分类器进行云检测．实验结果表明: 本方法能够有效地去除云与地物分类特征之间的冗余,实现二维压缩子空间中云与地物两类样本的有效分离,对于实际光学遥感图像的云检测概率高达98％以上．     

网络下遥感影像实时压缩及渐进传输系统设计

∶为了使遥感影像在虚拟地球平台快速、平滑地发布,提出了一个实时压缩及渐进传输系统。论证了金字塔模型中最佳瓦片大小,对客户端请求区域的每个瓦片,服务器采用SPIHT算法进行实时压缩,码流每达到一定长度则立即打包发送,同时压缩继续进行。客户端每收到一个包则立即解压,并对已显示图像动态更新。实验结果表明∶该系统能够实现压缩、传输、解压、显示同步进行,客户端看到的图像能够快速平滑过渡至最清晰,克服了传统方法中图像“阶跃”显示的问题。