基于ROI的海洋卫星遥感图像压缩算法

针对海洋监视卫星遥感图像的特点,提出了一种基于感兴趣区域(ROI: Regions Of Interest)的自适应海洋遥感图像近无损压缩算法。对图像进行了形态Harr小波最大提升后,在一个分辨率低的高频子带中利用阈值和八邻域连通分析方法检测出目标,使用外接矩形与环面的交集来描述ROI,其他分辨率级的高频子带的ROI通过Mosaic放大得到。高频子带中的ROI采用Rice无损熵编码方法,非ROI进行比特平面编码。低频子带采用DPCM和Rice结合的无损编码方法。实验结果表明,该算法能有效地划分ROI,在中低比特率情况下,获得了比JPEG2000更好的重构图像质量,且没有明显的ROI分割痕迹。本文算法的计算复杂度较低,易于硬件实现,而且还具有自适应性和数据包独立的优点,适合于海洋监视卫星遥感图像近无损压缩应用。     

低码率下任意形状感兴趣区域编码

针对任意形状感兴趣区域(ROI)编码算法在低码率下ROI重建质量差、编码时间长等问题,在优化的集合分裂树算法(SPIHT)基础上提出了一种适用于低码率的任意形状ROI编码方法.利用小波系数之间的空间位置相似性和所用小波滤波器的特征,以极少的码率实现了任意形状ROI掩模的描述,为提高算法效率奠定了基础;利用改进后的空间方向树结构以集合的形式测试ROI区域中更多的节点,提高了SPIHT中分类排序的扫描效率;以小波子带为单位的量化方法通过为每个小波子带选择合适的量化阈值优化了码流的输出,提高了低码率下ROI的重建质量.实验表明,提出的方法支持对多个任意形状ROI的编码;在不到0.04 bit/pixel的码率下描述出了整幅图像中任意形状ROI的掩模信息;在码率小于0.5 bit/pixel时,ROI的峰值信噪比(PSNR)比基于JPEG2000的多子带位平面平移(MSBShift)方法提高了2～7 dB,编码时间缩短了30％以上.该方法具有ROI的重建质量高、编码速度快等特点,适于在低码率下应用.     

医学图像感兴趣区域近无损压缩

提出了一种基于剪切波的医学图像感兴趣区域(ROI)近无损压缩算法,用于解决因小波对高维数据表示的局限性使其重构图像与原图像平均结构相似度(MSSIM)较低的问题.首先,指定感兴趣区域并把其余部分视为背景区域(BG);对两个区域分别进行剪切波变换,并选取出能够近似逼近原区域的重要系数进行去噪和初步压缩.然后,对ROI区域所选取的重要系数进行无损Huff man编码,对BG区域所选取的重要系数量化并进行Huff man编码实现压缩.最后,通过Huff man解码和剪切波逆变换实现解压从而获得重构图像.实验结果表明,与改进多级树集合分裂算法(SPIHT)相比,在相同压缩比下,提出的算法所获取的ROI重构图像与原图像ROI的MSSIM提高了4％,峰值信噪比(PSNR)是改进SPIHT算法的2.35倍;而整幅重构图像与原图像的MSSIM提高了3％,PSNR提高了28％.该算法可实现ROI和BG的相对质量可调,适用于图像存档和通信系统(PACS)中的医学图像压缩.     

基于3D SPIHT的高光谱图像压缩技术

将三维多级树集合分裂(3D SPIHT)算法用于高光谱图像的压缩。根据高光谱图像的特点进行波段分组以得到处理单元,对各组分别进行三维小波变换,去除谱间和谱内冗余;利用3D SPIHT算法对变换后小波系数进行编码,去除系数之间的冗余。采用整数小波和浮点小波分别进行无损和有损压缩仿真,AVIRIS和OMIS实验结果表明,在bit/pixel为1的条件下,平均PSNR比准三维方法分别高0.91 dB和1.38 dB,且算法具有嵌入式、可伸缩性等优点,但无损压缩的平均bit/pixel比基于预测的方法高0.308和0.159。3D SPIHT算法用于高光谱图像压缩可以获得较好的有损性能,但无损压缩性能逊于基于预测的方法。     

一种适合星上应用的遥感图像有损压缩算法

提出了一种高质量的遥感图像有损压缩算法,在分析了遥感图像经Daubechies双正交小波基D5/3整数小波变换后各子带小波系数统计特性和能量分布的基础上,引入了人类视觉特性,用它来控制算法中的量化方案.根据能量的大小确定不同子带对于目标识别的重要程度,选择不同的量化阈值和量化步长进行量化,并对量化后的数据采用固定比特平面编码.仿真实验表明,该算法对于不同内容和纹理的图像,在一定的压缩比下,均获得了PSNR(峰值信噪比)＞30dB的恢复图像,在不损失最低频信息的同时较好地保持了遥感图像中丰富的高频信息,实现了高质量的图像压缩,并且算法简便,快捷,所占用的存储容量小,易于硬件实现,适合于星上应用,减少了在遥感图像压缩中小目标的丢失.     

快照马赛克高光谱图像CCSDS压缩器的FPGA实现

为解决快照马赛克高光谱图像数据量大、对传输带宽要求高的问题,采用最新的CCSDS 123.0-B-2多光谱/高光谱无损和近无损压缩国际标准,实现了基于FPGA的快照马赛克高光谱图像无损和近无损压缩.通过改进BIP(Band-Interleaved Pixels)排序算法,使每个时钟周期能够动态处理一个快照马赛克高光谱样...     

图像对比度增强的小波变换法

对图像进行离散小波变换,对分辨率较好的高频子带直接用所提出的去噪算法去噪;对分辨率较差的高频子带用非线性增益法结合去噪法增强;给出一种评价图象质量的准则.实验表明,新算法在有效增强图像对比度的同时,又能很好的抑制图像中白噪声.     

一种新的边缘保持局部自适应图像插值算法

为了尽可能降低噪声的影响和保持图像的边缘信息,提出了一种新的边缘保持局部自适应图像插值算法。算法首先对分割成部分重叠的各子图像进行整数小波变换,然后对于高频子带进行逐点BayesShrink阈值去噪和中值滤波去除高斯和椒盐噪声,同时对于低频子带进行亮度保持的直方图均衡增强图像的对比度,最后根据自适应阈值Canny边缘检测将子图像划分为平坦和边缘区域,分别进行施用双线性插值和非线性插值。实验结果表明,MBW图像插值算法得到的插值图像有较好的主观图像质量,其峰值信噪比(PSNR)比传统方法平均提高了2.23～2.96dB。     

融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率重建生成对抗网络

针对遥感图像成像过程中噪声污染严重,超分辨率重建图像存在目标边缘模糊和伪影等问题,本文提出一种融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率算法（Edge-Enhanced and Non-local Modules Generative Adversarial Network,ENGAN）。为了使图像细节边缘更清晰,本文融合一种图像边缘增强模块;同时,为进一步扩大模型感受野和增强去除边缘噪声性能,改进边缘增强模块中的Mask分支;此外,引入非局部模块,通过更好地利用图像的内在特征相关性,进一步提升了网络的重建性能。本文在UCAS-AOD和NWPU VHR-10两种遥感图像数据集上进行多个算法的对比实验,结果表明本文提出的方法在多个评价指标上均有所改善。以退化类型Ⅳ为例,本文方法相比深度盲超分辨率退化模型,4倍超分辨率的SSIM提升了0.068,PSNR提升了1.400 dB,RMSE减少了12.5%,且重建后的遥感图像相较于原始图像可以得到更好的地面目标检测结果。     

红外图像对比度增强的小波域广义交叉确认法

对红外图像进行平稳小波变换,分辨率较好的各高频子带直接去噪;分辨率较差的各高频子带用非完全贝塔变换法结合去噪进行增强.实验表明,本文提出的方法在有效地增强红外图像对比度的同时,又能很好地抑制红外图像中白噪声.