一种有效的多波段遥感图像无损压缩方法

首先利用分类的方法,得到同一地物在不同波段的光谱反射特性,在此基础上构造谱间预测器,去除谱间相关性,再对残差图像采用S＋P变换去除空间相关性,然后,利用改进的分级树的集合划分（SPIHT）方法,实现遥感图像的高效无损编码,实验表明本方法取得满意的结果,显示了本方法在多波段遥感图像压缩中的潜力。     

新的基于分裂层树编码图像的传输方案

提出了一种新的基于分裂层树编码（SPIHT）的实时图像传输方案。该方案首先将图像数据进行小波变换,然后将变换后的小波系数进行合理分块并分别采用 SPIHT编码,以防止在无线信道传输中产生误码扩散。最后为了提高重构图像的恢复质量,提取每一个块中最高一级的小波系数数据进行重复传输,同时采用最优的帧长,提高图像传输系统的吞吐量。理论分析和仿真结果表明,提出的方案比传统的基于SPIHT算法的图像传输方案具有更高的抗误码特性,重构图像的峰值信噪比提高约10dB。     

一种新的嵌入式的图像编码器

实现了一种基于小波变换的嵌入式编码,不但可以通过多量化器集俣实现渐进传输,而且在每次量化下,利用比特平面的编码方式,对每个子带进行扫描,对子带内的0游程值编码,从而实现了两级渐进传输。不但算法的复杂度低于基于零树的算法和基于位率偏差优化的算法,而且性能也具有可比性。文章的算法是基于小波变换的,但是也可以应用到基于块的DCT变换中去。     

基于CCSDS建议的遥感图像传输系统性能研究

提出了一种新的遥感图像的传输方案.该方案通过将CCSDS AOS建议中的位流业务与回退n帧(GBN)重传方式相结合,对图像进行分块传输,解决了星地链路误码率高导致的遥感图像重构后质量下降的问题.分析了采用不同块长度时系统的归一化吞吐量性能,提出了最优的数据块长度计算方法.仿真结果表明,图像的恢复质量随着信道误码率的增大而下降,但在满足一定的误码率 (<10-4)条件下,可以使恢复的图像达到较大的峰值信噪比(PSNR),满足图像信息的重建要求.     

小波变换在遥感图像处理中的应用综述

给出了小波变换的基本性质;综述了小波变换在遥感图像处理中的主要应用,特别是在图像数据压缩、纹理和边缘分析、图像插值处理和多卫星数据融合等方面的作用。从而认为小波理论在遥感图像处理领域有着广泛的应用前景。     

一种新的遥感图像机密信息隐藏算法

为了防止遥感图像包含的机密信息被泄露,将基于样本的图像修补方法用于遥感图像机密信息隐藏。该方法从遥感图像中选择与机密信息图像块最大相似区域,覆盖机密信息块,从而达到机密信息隐藏的目的。该方法不仅具有很强的不觉察性,而且对于遥感图像的使用价值影响较小。结合数字水印技术,实现了根据用户权限来决定用户能否看到隐藏的机密信息,从而方便了遥感图像的使用。仿真实验结果表明,该方法是可行的,能够提高遥感图像使用的安全性。     

一种新的遥感图像无损压缩算法

根据高光谱遥感图像具有空间和谱间相关性的特点,提出了基于三维整型DCT变换的无损压缩方法.首先将空间维和谱间维组合起来形成三维数据,采用三维整型DCT变换消除高光谱图像空间和谱间的相关性;然后,对变换系数进行类似小波的树状系数重组,并按子带顺序进行一阶自适应算术编码.实验结果表明,与已有的无损压缩算法相比,该方法的压缩效率有较大提高.     

遥感图像融合方法研究

为了使融合图像在高空间分辨率的基础上较好地保留光谱信息,研究了高分辨率图像和多光谱图像中的高频信息的关系;在基于小波变换的图像融合方法中引入ISM模型（Inter-Band Structure Model）,改进了原有的融合方法;提出了基于ISM模型与小波变换（Wavelet Transform）（简称I-W）的图像融合方法;通过与HIS方法及PCA方法进行了实验对比,结果证明：文中所提出的方法能较好地保留图像的空间和光谱信息。     

一种基于人眼视觉特性的ROI渐进图像传输算法

一般基于ROI的渐进传输算法都未充分考虑人眼视觉特性,利用小波变换的特点并结合人眼视觉的掩蔽效应,提出了一种改进的ROI渐进图像传输算法。首先传输图像的低分辨率形式,供用户选择是否继续传输图像。进行ROI图像传输时,在不影响ROI主观质量的前提下,可以对ROI视觉效果影响不明显的小波系数延后传输,而利用节省下的带宽传输视觉上重要的背景系数。此外,还可以根据网络带宽情况设置扩展因子,控制背景图像进行分级扩展传输,从而保证接收到的图像始终具有较好的整体视觉效果。仿真实验证明了该算法的有效性及扩展因子的控制作用。     

一种新的基于2DPCA的遥感图像融合方法

作为一种图像融合的重要技术,PCA已在遥感领域得到了较为广泛的应用.但这种方法也有缺点:首先,在对图像进行PCA分析时需将图像转换为一维向量来实现,从而不能有效利用图像的结构信息;其次,融合后的图像空间分辨率改善明显,但光谱信息损失严重.为解决些问题,我们提出了一种基于2DPCA的遥感图像融合方法.与PCA融合方法相比,该方法的主要特点为:首先,2DPCA是直接对图像矩阵进行,而不是对一维向量,这样就可以有效利用图像的结构信息;其次,融合后的图像不仅空间分辨率大大提高,而且保持了良好的光谱信息.本文的研究和实验证明这种新的图像融合方法是有效的.     

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。     

小波分形插值应用于遥感图像处理

鉴于自然物体图像具有分形特征,提出了小波分形插值应用于遥感图像处理的新方法.这种小波分形插值方法利用小波变换系数中低分辨率频带中的高频分量相似高分辨率频带中的高频分量的特点.将遥感图像在小波变换的基础上用分形做相似变换,进而通过反变换得到比原图像分辨率高的插值图像.实验证明,小波分形插值方法比现有的双线性插值、三次方B样条插值方法具有更好的性能.     

遥感图像中船只目标区域的分割方法

针对高分辨率遥感海面图像中的船只检测问题,提出一种新的区域分割方法。该方法利用小波变换得到适合分形分析的一定尺度的频谱信息,针对图像特点采用改进的差分盒维计算方法进行区域分割,根据小波变换的尺度映射关系将得到的目标区域映射到原图的相应区域,同时利用分维数的特点进行更细致的分割。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于FFT与互信息准则的分层遥感图像配准

提出了一种基于傅立叶变换和互信息准则的分层遥感图像自动配准方法。通过小波变换构造图像金字塔;在小波分解的最顶层,采用基于傅立叶变换的方法确定图像间的变换参数,并作为下一层搜索的粗略位置;然后根据互信息最大的原则逐层细化,直到最底层。试验结果表明:采用所提的方法,克服了基于互信息准则的分层配准方法耗时长的缺点,且利用分层细化的搜索策略增加了基于傅立叶变换的误差修正过程,提高了配准精度。     

航空遥感图像拼接算法及其精度评价

针对航空遥感成像范围小、视差角大的特点,提出一种航空遥感图像拼接算法。通过估算图像相对方位矩阵,使用透视变换实现图像校正,解决大视差角下的畸变问题。利用SIFT算法和基于概率密度的错误匹配点剔除方法,实现高精度图像配准,并通过小波变换完成图像融合工作。实验结果表明,在不同地表情况下,该算法的拼接性能均优于传统SIFT算法。     

遥感影像中多个机密信息的授权使用技术

一般的图像域信息隐藏算法并不适用于遥感影像,将信息隐藏的涵义加以拓广,提出了遥感影像中多个机密信息的授权使用技术,即根据用户的不同权限对遥感影像中的多个机密信息进行不同程度的隐藏,并提出了适用于遥感影像的信息隐藏小波域算法,该算法是盲算法,且基于HVS(human visual system)特性,并自适应于遥感影像特征。能很好地保存机密地物的纹理与光谱特性,复原遥感影像逼真,对遥感影像的应用价值没有影响,且对影像添噪与JPEG有损压缩具有较强的鲁棒性。     

基于推广的IHS变换和压缩传感的遥感图像融合

为了提高全色图像和多光谱图像的融合图像的质量,提出一种基于推广的intensity-hue-saturation (GIHS)变换和压缩传感的遥感图像融合方法.首先对低分辨率多光谱图像作GIHS变换得到低分辨率的亮度分量;然后在低分辨率的亮度分量、全色图像和理想的高分辨率亮度分量之间建立压缩传感模型;再利用压缩传感理论恢复出理想的高分辨率亮度分量,并用其代替GIHS变换方法中的全色图像,得到最终的融合图像.高分辨率亮度分量的应用,使得融合图像的光谱失真问题大为改善.以Geoeye-1和QuickBird卫星数据为例的实验结果表明,与传统方法相比,文中方法不仅能够提高多光谱图像的空间分辨率,而且对光谱信息的保持也具有更好的效果.     

采用影像融合的遥感影像授权使用小波域算法

指出一般的图像域信息隐藏算法并不适用于遥感影像,并将信息隐藏的涵义加以拓广,提出了基于影像融合的遥感影像授权使用小波域算法,该算法能根据用户的权限不同程度地隐藏遥感影像中的机密信息,是基于HVS特性的自适应于遥感影像特征的盲算法.     

一种面向多光谱遥感图像的动态尺度梯度调制融合算法

针对多光谱遥感图像,提出一种新的动态尺度梯度调制融合算法;该算法首先根据需求选取不同波段上的光谱图像,然后在多尺度梯度塔形分解数据结构下,分析、选择合适尺度上的一幅梯度图像作为融合的引导,再经过动态的阈值选取和二值化得到调制因子,对另一幅光谱图像进行调制,获得最终的融合图像;实验结果表明,与传统的对比度调制算法和多尺度调制融合算法相比,该算法能够有效地保留、增强各个波段光谱图像中最显著的地貌特征.     

一种遥感图像的配准方法

综合利用、处理多源遥感图像数据理论与方法的需求越来越多,其中配准是使用遥感图像中重要的预处理步骤.SIFT算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定特征点的位置和特征点所处的尺度,然后使用特征点邻域梯度的主方向作为该特征点的方向特征.然后使用RANSAC算法剔除误匹配点,使用最小二乘法拟合图像的变换函数.试验证明了SIFT...