一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

基于子带谱间变换的多光谱图像压缩

针对星载多光谱图像压缩,提出了基于子带谱间变换的压缩算法。该算法首先对多光谱图像序列的每个波段分别进行空间二维小波变换,以此去除多光谱图像的空间相关性;为了去除多光谱图像的谱间相关性,将小波分解后的每一层子带作为整体,采用串行成对变换的方式对两个波段进行子带谱间KLT变换;最后,利用最优截断的嵌入式块编码算法对变换后的所有主成分同时进行最优率失真压缩。实验结果表明,该算法能够获得较好的压缩性能,同时具有较低的编码复杂度,适用于星载多光谱图像的压缩。     

小波变换在图象压缩中的应用

文章从实际应用角度出发,提出了一种基于小流变换和改进LBG向量量化的有损图象压缩算法。该算法首先利用小波变换对图象进行分解,然后根据各子带（子图象）特点对小波系数进行相应的改进LBG向量量化编码,从而实现图象压缩目的。实验结果表明：该图象压缩算法的使用,可以在图象质量几乎不下降的条件下,极大地提高压缩比,改善恢复图象质量。     

基于小波变换与像元对目标的短波红外图像增强算法

弱光夜视是短波红外成像的重要应用领域之一。针对短波红外弱光图像对比度低,增强后噪声也被放大的特点,提出了一种基于小波变换与像元对目标的短波红外图像增强算法。首先通过小波变换获得不同频率成分的子带图像;然后对低频子带图像进行基于像元对目标的灰度变换处理,对高频子带图像进行可变阈值降噪处理;最后通过小波反变换将处理后的子带重构得到增强结果。将该算法与基于直方图的增强算法,全局优化线性窗口色调映射算法和自然保持增强算法进行比较,采用图像的信息熵和基于Michelson法则的对比度增强度量作为客观评价指标,结果表明本文算法更为有效地提高了短波红外弱光图像的对比度,抑制了噪声的增强,提升了图像的视觉效果。     

多小波变换在夜视图像融合算法中的应用

从微光图像和红外图像的特点出发,提出了一种基于多小波变换的夜视图像融合算法.该方法先对夜视图像进行多小波变换得到各子带的多小波系数,其低频系数采用自适应加权融合算子进行融合,高频系数先进行阈值去噪和子带增强,再采用基于频带方向的融合算子进行融合,经多小波逆变换后得到融合图像.实验结果表明,本文算法与单小波融合算法、传统融合算法相比,得到的图像能更好地突出图像的边缘特征,增强图像的可视性和清晰度,并在信息熵、峰值信噪比等客观性能指标上取得了显著的改善.     

基于NSCT和PCNN的可见光与红外图像融合算法

提出了一种基于Contourlet变换的非下采样变换(Nonsubsampled ContourletTransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的可见光与红外图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。然后对低频子带系数提出一种基于可见光与红外图像自身特性的加权平均融合方法,再对各带通子带系数提出基于PCNN的融合方法。最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法优于小波方法和传统的NSCT方法。     

一种应用于指纹识别系统的指纹图像压缩算法

针对应用于指纹识别系统中指纹图像的压缩编码问题,提出了一种改进的基于四叉树分类的网格编码量化(QTCQ)的指纹图像压缩算法.该算法对小波变换后的高频系数采用2×2的DCT变换进一步集中能量,并对变换后的系数进行系数重排以使得高频子带内的重要系数集中于相应子带的低频位置,再通过基于四叉树的网格编码量化进行量化编码.仿真结果表明,该算法比WSQ和JPEG2000等均具有更好的压缩性能.     

适合于高分辨力航测图像压缩的低复杂度算法

针对高分辨力航测图像数据量庞大的问题,提出了一种基于小波分析的低复杂度图像压缩算法.该算法首先对图像进行5级二维5/3小波变换,以去除图像像素之间的相关冗余.依据正交小波变换的子带变换增益对变换后的图像系数进行最佳量化以去除视觉冗余,最后针对小波变换后图像系数的概率分布特点对小波系数最低频子带LL采用一种基于上下文的预...     

CCSDS高光谱图像压缩算法的FPGA实现

最近空间数据系统咨询委员会（Consultative Committee for Space Data System,CCSDS）正式发布了CCSDS 123.0-B-1标准.该标准是星载高光谱图像无损压缩以及近无损压缩的国际通用标准.为了减少图像数据存储的容量,降低传输带宽,提高传输速率以及实现实时传输,本文简要介绍了最新的CCSDS算法标准,并采用该算法标准解决了高光谱图像的大容量问题.基于现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array,FPGA）硬件的逻辑实现包括预测器的逻辑描述和编码器的逻辑描述.最后,比较了基于FPGA硬件逻辑实现的高光谱图像无损压缩仿真以及该算法和JPEG-LS算法的压缩特性.结果表明, CCSDS压缩算法可满足高光谱图像压缩比为2：1的要求.     

离散小波变换域非负张量分解的高光谱遥感图像压缩

该文提出一种基于非负张量分解的高光谱图像压缩算法.首先将高光谱图像的每个谱段进行2维离散5/3小波变换,消除高光谱图像的空间冗余.然后将所有谱段的每级小波变换的4个小波子带看作为4个张量.对每个小波子带张量采用改进HALS(Hierarchical Alternating Least Squares)算法进行非负分解,来消除光谱冗余和空间残余冗余,同时保护了光谱信息.最后,将分解的因子矩阵进行熵编码.实验结果表明,该文提出的压缩算法具有良好压缩性能,在压缩比32:1～4:1范围内,平均信噪比高于40 dB,与传统高光谱图像压缩算法比较,平均峰值信噪比提高了1.499 dB.有效地提高了高光谱图像压缩算法的压缩性能和保护了光谱信息.     

基于L∞最小搜索和陪集码的高光谱图像无损及近无损压缩

 分布式信源编码(DSC)由于其较低的编码复杂度及较高的抗误码性被应用于高光谱图像压缩.在典型的基于陪集码的分布式高光谱图像无损压缩算法s-DSC(scalar coset DSC)框架下,本文指出最优的预测准则应为无穷范数最小,提出了基于L_∞最小搜索的预测方法来逼近最优准则,并将框架推广到近无损压缩.实验表明,和原有的s-DSC相比,本文算法无损压缩的平均码率降低了大约0.25bpp,近无损性能也明显优于JPEG-LS,本文算法具有较低的计算复杂度、较高的压缩性能,且具有一定的抗误码能力,适用于星上压缩.     

雷达脉冲信号压缩的一种新方法

该文提出了一种脉冲压缩的新方法匹配傅里叶脉冲压缩技术。该方法可对多目标回波在匹配傅里叶域实现压缩。压缩回波峰值位置相对时延呈线性变化,从而使该方法与传统的脉冲压缩技术匹配滤波器脉冲压缩一样,可在雷达信号处理中应用。文中首先给出匹配傅里叶脉冲压缩理论和脉冲压缩的回波时延分辨率,然后进行理论仿真验证。仿真结果表明该理论是正确的,所提出的方法是可行的。     

真彩色图像的有损RLE压缩

程编码是一种简单有效的数据压缩编码方法，在信源编码中属于统计编码无损压缩的范畴。一般的图像数据存在内在的相关性，对原始图像数据进行一定变换可将内在相关性提取出来，这就为行程编码在图像压缩领域的应用提供了可能。基于对传统行程编码方法的分析可知，必须对其进行一定改进才能保证对数据的有效压缩，改进后的编码方法可称为简单有损行程编码。图像的内在相关性可通过变换编码加以分析，离散余弦变换就是一种较常用的变换编码方法。对原始图像数据进行离散条弦变换和重排，可使相关性较好的数据集中起来，为利用简单有损行程编码方法创造了条件，该编码方法可称为复合有损行程编码方法。通过实例比较分析，证明了该方法能对真彩色图像进行有效压缩。在可接受的有损范围内，获得较好的压缩比。     

雷达数据压缩的实验研究

介绍了一种压缩雷达数据的方法,其主要编码方式是用FFT变换编码加上霍夫曼统计编码。对所采集的雷达数据按不同的量化比特进行了压缩实验,并对数据的压缩性能作了分析。分析表明,量化比特数越大,均方误差越小;而压缩比越小,压缩速度越快。用户应根据需要选取适当的量化比特数(如8位)。     

分形图像压缩方法

分形几何方法是一种新的图像压缩编码方法。本文介绍了分形几何和分形图像压缩的一些基本概念，以及以分形为基础的几种图像压缩编码方法。     

遥感图像自适应分层量化的快速DCT压缩法

依据遥感图像的频谱特性,提出一种自适应分层量化的快速DCT图像压缩算法,在对原始图像快速DCT之后,根据图像频谱特性自适应修正JPEG量化表,再用新量化表分层量化DCT系数。真实遥感图像压缩实验表明,在同等压缩比下,提出的方法比标准JPEG方法速度快,且峰值信噪比增加1～2dB,并能实现嵌入式码流图像压缩。     

用整数小波结合改进SPIHT编码实现静止图像无损压缩

无损图像压缩是图像处理中的一个重要领域 ,传统的基于熵编码的无损压缩编码方式存在一定的局限。利用提升算法构造整数小波变换 ,然后针对无损压缩特点 ,对 SPIHT算法加以改进 ,实现了一种可行的图像无损压缩编码方案。实验表明 ,优于传统熵编码和直接采用 SPIHT的无损压缩方法     

基于非线性渐增原理的脉冲压缩研究

从理论推导了非线性系数逐渐增加的非一致性光纤(非线性渐增光纤,NIF)也可以压缩脉冲的结论,并由仿真证明了这一理论结论,理论和仿真符合得很好.仿照传统脉冲压缩的研究方法,分析了这一新方法压缩脉冲的能力、压缩比以及基座能量等性能,结果表明,双曲函数的渐增形式更适于此类脉冲压缩.和已有的色散渐减方法进行了比较,结果表明,非线性渐增的方法压缩脉冲所需光纤长度更短、质量更好.     

Simultaneous reduction in volume of test data and power dissipationfor systems-on-a-chip

Reasons for current trade-off of test data volume for scan power dissipation in system-on-chip (SOC) testing is investigated. The conflict between the existing compression method and scan power minimisation technique is understood and it is proved that by using a new compression method this trade-off is unnecessary. When the new compression method is combined with scan latch reordering, savings of up to 97% in peak power and 99% in average power, as well as compression ratios of up to 95% are possible     

一种基于测试集分组的广义交替码

测试数据编码压缩是一类重要、经典的测试源划分（TRP）方法。本文提出了一种广义交替码,将FDR码、交替码都看作它的特例;又扩展了两步压缩方法,将原测试集划分成多组,每组采用不同的比值进行交替编码,综合了交替码与两步编码各自的优势,弥补了FDR码,交替码对某些电路测试集压缩的缺陷,得到了较好的压缩率。实验结果表明,与同类型的编码压缩方法相比,该方案具有更高的测试数据压缩率和较好的综合测试性能。