基于小波变换的声呐图像压缩方法

提出了一种新的基于小波变换的声呐图像压缩方法：对于小波变换后的系数采用基于零块的编码，充分挖掘小波系数能量集中的特点；在熵编码时使用上下文量化技术来减少上下文个数以提高编码效率。实验结果表明，使用本文的算法压缩声呐图像能够得到较高的压缩比和较好的图像质量。     

一个基于C语言的小波变换的图像压缩方案

本文简单介绍了小波变换的基本原理,并且结合小波变换介绍了一种基于C语言的小波变换的图像压缩方法.     

基于小波变换对图像压缩方案的设计与研究

本论文利用小波多分辨率的性质，对图像进行小渡分解，对分解后各子图的小波系数值进行了统计分析及阀值测试．并分析其原因。     

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（Differential Pulse Code Modulation）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，该方法是一种有效的遥感图像压缩方法。     

基于DFT、DCT和小波变换图像压缩与Matlab实现

简述DFT、DCT、小波变换原理,并通过Matlab模拟DFT、DCT、小波变换过程,进而研究了DCT、DFT、小波变换在图像变换中的差异。通过对比实验结果,得出JPEG静态图像压缩最佳方案。     

基于小波变换的有损图像压缩算法研究

文章从实际应用角度出发,全面系统地阐述了小波变换基本理论,提出了一种基于小波变换的有损图像压缩算法。该算法首先利用小波变换对图像进行分解,然后根据各子图像特点对小波系数进行相应的向量量化编码,从而实现图像压缩目的。实验结果表明：该图像压缩算法的使用,可以在图像质量几乎不下降的条件下,极大地提高压缩比,改善恢复图像质量。     

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果,提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适应提升小波变换时,通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数,在系数量化时运用整数量化方法。实验结果显示该方法具有较好的压缩效果。     

基于小波变换的医学图像压缩

数字医学图像具有高质量、高分辨率、数据量大等特点。因此,任何数字医学图像在存储和通信系统（PACS）的建设中,都要面对大量数据的传输与存储等技术难题。由于小波变换有能够分离高低频的特点,能够极大程度上保留信号重要的信息成分。通过小波变换后对原信号进行滤波,去除图像中多余的干扰信号,还原图像本身的清晰,得到与原信号基本相符的信号。本文通过对图像分割后做处理,在保留病灶的清晰度的基础上,对选中区域以外进行压缩处理,能够达到非常好的压缩比,同时保证关键信息不损失。     

基于分段K-L变换的遥感图像压缩

提出了基于分段Karhunen—Loeve变换和整数小波的遥感图像压缩方法。算法的关键是依据高光谱图像的谱间相关性．改变K-L变换的谱段间隔数。与传统的K—L变换相比,改进的分段式的K—L变换使用了较少的相邻谱段,所以能更快更好地恢复原图像。实验结果表明分段式的K—L变换／整数小波变换的图像压缩方法比传统K—L变换／整数小波变换具有更好的性能。     

基于小波包的图像压缩及Matlab实现

小波包是近年来的一个研究热点,在图像处理方面有着很广泛的应用。文中提出了基于小波包的图像压缩及Madab实现方法,加快了图像压缩的进程,取得了很好的实验效果。将图像在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得图像的小波包变换系数在小波变换域极可能的集中从而使在不降低压缩信号的视频质量情况下,提高了图像的压缩比。     

改进的小波变换在多源遥感图像融合中的应用

在分析方向可调的小波变换与不可分离小波变换的基础上,以全色SPOT和多光谱TM遥感影像为数据源,结合可调小波变换与不可分离小波变换的优点,借助Matlab与ERDAS IMAGINE等工具,实现了改进的方向可调的不可分离框架小波变换的遥感影像融合处理.该方法与传统的融合方法相比,具有不可分离小波变换和方向可调性等优点,对图像的多分辨率信息的刻画比较精细,既能保持多光谱图像的光谱信息,又能保持全色图像的空间分辨率特性,从而提高了对影像的解译能力.     

基于影像特征融合的遥感图像重构模式研究

基于影像特征级数据融合的遥感图像重构是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合。在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合。在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,然后对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像。该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息。通过融合实验验证了上述结论。     

Curvelet变换的多波段遥感图像融合研究

提出一种基于Curvelet变换的多波段遥感图像融合算法。Curvelet变换具有比小波变换更好的边缘表达,因而更适合图像的融合处理。采用具有多尺度、多方向特点的Curvelet变换对多波段遥感图像像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用区域边缘检测和区域谱熵算法实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地取得较好的融合视觉效果。     

Research on image recognition of Wushu action based on remote sensing image and embedded system

The cultural connotation of martial arts inherited the country's culture and played an important role in promoting. Martial arts culture and inspire the national spirit in the strong penetration of the East's strong culture and the collision of Western culture Western. Martial arts education is related to martial arts. Penetration of the spread and martial arts culture in primary and secondary schools has imminent. To foster a national spirit and carry forward has played a very important role. Method of comparing literature, cultural studies, the use of the modern significance of education, and the forward martial arts research. After development for over fifty years, human beings are now the atmosphere. To obtain a large-scale data set accuracy and for marine-based, can use different light and microwave sensors. Frequency and spatial resolution of the data acquisition range per minute at a time from one month, microwave, centimeter-scale from kilometers from the visible light, and the range of the electromagnetic spectrum covers wavelengths Data progress from the point of view of remote sensing sensor ethnic significant space and time of lives to expand understanding of the human nature of the environment, to get the data on a global scale, more and more digital Earth were able to provide the resources. The development and trends of remote sensing satellites around the world have been introduced.     

基于元学习的小样本遥感图像分类

为改善传统分类算法在小样本遥感图像分类上效果差的缺陷,提升模型的快速学习能力,提出融合迁移学习和元学习的小样本分类算法.设计基于长短期记忆网络的元学习器,通过门控结构拟合网络参数更新方式最下化损失下界,具有自动学习分类器参数更新方式的机制,相比于传统方法,能够有效扩展优化算法的搜索空间;考虑样本的跨类别知识转移和训练时...     

基于超像素统计量的随机森林遥感图像分类

针对遥感图像地物覆盖分类方法对图像空间分布信息利用不足的问题,提出一种基于超像素统计量的随机森林遥感图像分类方法。以北京市海淀区为研究区,选用Landsat-8卫星为主要数据源,通过改进SLIC超像素分割方法,使之适用于多光谱遥感图像中超像素的分割,提取超像素常见的六个统计量(最小值、最大值、均值、标准差、上四分位数、下四分位数)用于随机森林在遥感图像中的分类。实验结果表明,本文对研究区遥感图像的总体分类精度为89.01%,明显改善了对地物的错分和漏分现象,能够推广到Landsat-8遥感图像的地物覆盖分类工作中。     

Study of remote sensing image texture analysis and classification using wavelet

In the past one difficulty of texture analysis was the lack of adequate tools to characterize different scales of texture effectively. Recent developments in multiresolution analysis such as the Gabor and wavelet transforms, help to overcome this difficulty. This paper introduces a new approach to characterize texture at multiple scales. The performances of the wavelet transform are measured in terms of sensitivity and selectivity for the classification of 25 types of remote sensing texture relief images under the condition of different wavelet decomposition models, different filter lengths, different resolutions and different mother bodies. The reliability exhibited by texture signatures of wavelet transforms are beneficial for accomplishing segmentation, classification and subtle discrimination of texture.     

基于剖分理论的遥感影像模板数据模型

随着数据量的增加和应用需求的扩大,遥感数据的高效组织管理和快捷处理速度已经成为制约遥感技术应用的瓶颈,地球剖分理论和高性能计算为上述问题解决提供了一种可能途径。针对上述问题,结合地球剖分模型,在遥感影像剖分面片的研究基础上,提出了剖分面片模板的概念模型及数据模型,设计了基于剖分面片模板的计算模式,构建了一个小型化剖分遥感影像模板数据库,并通过一个模板化应用的具体实例对上述模型进行了部分验证。实验结果验证了模型的可行性,提高了目标检索的效率。     

基于REST架构模式的遥感影像数据服务设计

将表述性状态转移(REST)架构模式应用到遥感影像数据服务,提出一种基于REST架构模式的遥感影像数据服务方案.首先探讨了基于REST架构模式设计遥感影像数据服务的关键环节,然后分别从影像服务资源实体识别、影像服务资源标识、影像资源表述、影像资源操作等方面进行了详细阐述,最后以WCF框架为基础说明了遥感影像数据服务的实现要点.结果表明,REST架构模式是设计遥感影像数据服务的可选模式.     

基于免疫网络的遥感影像分类算法

基于独特型免疫网络原理,提出了一种新型的分区记忆模式人工独特型网络模型,并利用其对卫星遥感数据进行了分类。该模型在结构上将免疫网络的记忆抗体划分为特异记忆抗体区和自由记忆抗体区。前者的主要功能是记忆各类别抗原的特异特征,后者为前者提供各种类型的抗体源。记忆抗体间按照亚动力学原理进行调节,实现免疫网络的寻优过程。基于上述分区,它在初次免疫响应过程中实现网络的搭建和训练,在二次免疫响应过程中实现信息提取。最后利用该模型对ETM数据进行地物分类,并与传统分类方法进行对比。结果表明：该模型的总分类精度和Kappa系数分别是92.6%和0.91,优于传统分类方法。