柯丽[1]2004年在《基于小波变换的空间遥感图像实时压缩方法研究》文中认为实现空间遥感图像的实时压缩是卫星遥感技术急待解决的难题,目前国内外使用的压缩技术都没有达到真正性能最佳,因此研制出适合于空间遥感图像数据实时压缩的方法,具有重要理论意义和的实用价值。遥感图像分辨率高、信息量大,码速率高,压缩技术不仅要求大压缩比和低失真度,特别要求实时性好,可靠性高。在综合比较了国内外各种压缩算法、编码标准的基础上,本文选用基于小波变换的图像压缩算法作为遥感图像的压缩方法基础。首先研究了小波变换的理论基础,发现传统小波变换采用的是卷积运算,算法复杂,而且变换结果为浮点数,故采用提升方案弥补传统小波变换的不足。将小波变换用于图像压缩时,所选小波基性能好坏直接影响到小波变换速度和图像压缩结果。本文通过大量实验分析了小波基各项性质与图像压缩的关系,为小波基的选择提供依据,并选出双正交小波基(D5/3)用于遥感图像实时压缩。然后在经典小波编码方法的基础上,针对SPIHT 编码算法压缩过程中存储量大、存在大量重复运算的缺点,提出一种改进的SPIHT 编码算法,即引入“最小阈值”、“最小输出位”解决存储量大的问题,采用“最大值表”解决重复运算的问题,降低了编码过程中的存储量需求和时间消耗。最后根据图像小波变换的特点和统计分析,设计出一种新的适宜遥感图像的快速压缩方法。该方法将分解后图像的低频高频子带分别处理,低频子带采用DPCM(差分脉冲调制)方法进行无损压缩,保证图像主要信息不丢失,高频子带采用改进的SPIHT 编码方法提高压缩比。实验证明,在压缩比相同的情况下,新的压缩方法在时间消耗和重构图像质量方面均优于经典方法,其中重构图像的PSNR 增加了2dB 以上,最高达10.10dB。压缩和解压缩时间提高了3 倍左右,而其重构图像的人眼视觉质量与传统方法相当。另外,该压缩方法运算过程中所需存储量小和算法简单的特点,适宜硬件实现,而且便于并行处理,如果用数字信号处理器(DSP)实现压缩算法,可进一步提高压缩速度,实现图像数据在高保真情况下的实时压缩。
武晓玥[2]2010年在《图像无损压缩及去噪技术研究》文中提出目前,数字图像视频技术被广泛应用于通信、计算机、广播电视等领域,由于数字图像视频数据量巨大,对存储空间和传输信道提出了极高的要求,而且例如航天,医疗等领域对视频图像的质量要求无损或者近无损。因此,视频图像压缩编码技术的研究在当前环境下在显得越来越重要,其发挥的作用越来越显著,而且已成为影响多个引人瞩目的高科技领域发展的重要因素。为此,研究与开发快速、实用的视频图像无损压缩技术已成为一项十分迫切和重要的课题。图像在获取和传输过程中很容易受到各种因素的干扰,使得采集到的图像包含噪声。为了对后续图像进行各种图像处理,有必要对图像进行去噪处理。而噪声的去除是图像分析和计算机视觉中最基本而又非常重要的技术,它已经成为图像处理中十分重要的步骤。因此,为抑制噪声,提高图像质量,便于进一步处理,研究快速、有效的去噪方法仍然是目前的一个研究热点。本文主要以图像无损压缩与去噪技术为主线,针对图像无损压缩与去噪中的关键技术和应用进行了深入地研究,提出了多种性能更好的处理算法并给出了一种嵌入式硬件设计。本文的主要工作及贡献简述如下:1.深入研究了图像与视频无损压缩的基本原理与研究现状,对主要标准和压缩算法做了分析和总结。以无损压缩系统为框架,对视频图像压缩系统的发展及应用进行了概述,对比了主流的系统设计方法,指出了各自的优缺点。其后对图像去噪技术的发展,研究现状以及经典算法做了分析,总结和概括。2.针对SPIHT算法在图像无损压缩中计算复杂度高及对低位平面编码效率较低的现状,提出一种结合整数小波变换与改进的SPIHT无损图像压缩算法SSPIHT。利用整数小波分解后的系数分布情况,调整相应的SPIHT编码结构。结果表明,当测试不同类型的图像,所提出的方法取得的平均比特率较其他方法有所降低,编码时间有明显减小,而且该算法在较低的存储空间下可获得较好的压缩性能,易于硬件的实现。3.针对视频无损压缩编码算法中的自适应模型预测精度问题,提出了一种新的自适应无损视频压缩算法AMLVC,给出一种新的自适应预测模型设计。该算法利用时间,空间和频域的冗余信息通过后向自适应模型对视频进行无损压缩,同时减少了边界信息的传递。算法使用自适应预测模式选择器来取代额外比特预测模式,较好的控制了计算复杂度。同已有算法相比,该算法对视频序列表现出优秀的压缩性能,压缩效率明显提升。4.针对小波稀疏性能不理想的问题,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)结合高斯比例混合模型的图像降噪算法。算法基于NSCT变换,建立高斯比例混合图像模型(GSM),根据贝叶斯估计得到去噪模型。另外结合NSCT变换改进了基于SURE准则的图像去噪算法。算法根据SURE准则建立对MSE的估计,利用线性阈值对图像分解后不同尺度、不同方向的轮廓细节自适应调节实现图像去噪。5.为解决图像重构中产生的Gibbs伪影问题,提出一种结合非下采样塔式滤波器和全变差模型的图像去噪算法。金字塔滤波器把阈值去噪后的图像分解为低频和高频子带,利用全变差模型对分解图像分别建立去噪模型,得到重构图像。其后再次结合全变差模型得到细节补偿图像,叠加后得到最终去噪图像。另提出一种结合NSCT和自适应局部全变差模型的图像去噪算法NSCT-DTV,利用自适应局部全变差模型对处理后的图像结果进行滤波,有效地去除图像中的噪声,保留图像细节。实验结果表明,以上方法均能有效去除图像中的噪声和Gibbs伪影,保留图像细节,获得更好的视觉效果和更高的PSNR值。6.针对目前对无损压缩领域中嵌入式系统的广泛需求,本文分别设计实现了一种通用型嵌入式图像无损压缩系统和一种应用于空间的图像无损压缩系统。通用型系统首先结合相关无损压缩算法,以TMS320DM642为核心处理器,可实现多种无损压缩算法,可应用于工业等多种领域。另外结合CCSDS技术,以FPGA(STRIX-II)为核心处理器,实现了可应用于空间图像无损压缩的图像处理系统。系统的主要特点有:嵌入式设计,硬件实时压缩,体积小,功耗低,可广泛应用于卫星遥感,飞行航拍等领域。
王沛[3]2000年在《遥感图像基于小波变换压缩系统的快速实现》文中研究表明图像压缩是当今数字图像处理领域关键技术之一，在很多方面均有广泛的应用。过去二十年以来科学研究的发展证明了这种技术的重要意义。早期图像压缩的研究多集中在离散余弦变换上，近期压缩算法则更多集中在多分辨率技术上，尤其是小波变换。 遥感图像编码压缩是遥感技术的一个重要组成部分。本文针对遥感图像分辨率高、相关性弱、冗余度小、纹理多的特点，提出了一种基于小波变换遥感图像压缩编码系统快速实现方案。 本文首先从数学分析的角度研究了小波变换的理论基础、特点和性质，介绍了小波变换在应用中的具体步骤及其流程图。在对遥感图像进行小波变换后，根据人类的视觉、生理及心理特点，对低频子图象和高频子图象分别进行不同策略的量化和编码处理。其中，低频子图象用插值差分脉冲预测编码调制方法进行编码，而高频子图象用自适应量化和算术编码方法进行编码。为了加快程序运行速度，用汇编语言设计了图像压缩系统软件的关键代码，经过MMX指令优化后，将之放置于操作系统的Ring 0模式下，有效提高了图像压缩速度及压缩系统的稳定性。 本文研究的压缩系统在压缩比4：1和8：1时的压缩质量完全可以满足遥感图像的压缩要求，而所用的压缩时间比起JPEG2000和JPEG压缩所需的时间提高了一个数量级。 小波变换及其应用是当今国内外研究的热点。本文研究方法将对应用小波变换的各类图像数据压缩处理领域具有一定的理论指导和实际应用价值。
佚名[4]2011年在《自动化技术、计算机技术》文中指出TP112011011954一般成本环境下分散式多工厂资源调度/陈胜峰,蔚承建(南京工业大学信息科学与工程学院)//信息与控制.―2010,39(5).―640～645.研究多工厂一般成本结构特征,即工厂含有固定成本和单位成本,提出了一种分散式多工厂资源调度方法,该方法使用基于连续双向拍卖市场机制的ZI2策略。ZI2策略是一种包含价格和数量的二维报价策略,agent采用该策略在给定价格范围内随机提交报价。模拟实验结果验证了ZI2策略可以实现较高的调度效率,整体平均效率达到90%。图2表8参10
雷杰[5]2009年在《遥感图像编码算法及其硬件实现技术研究》文中提出卫星遥感成像系统可以获取到丰富的地形地貌、地质构造等有用信息,因此它被广泛应用于测绘、情报侦察、资源勘探、环境监测和探月工程等诸多领域。随着卫星遥感成像技术的发展,遥感图像的分辨率不断提高,卫星上需要下传的数据量不断增加,而卫星下行信道带宽是有限的,这就需要在卫星上完成高效的图像压缩编码任务。所以,研究高效卫星遥感图像编码算法及其硬件实现技术具有重要的理论意义和应用价值。论文对标准JPEG2000和SPIHT的核心算法等进行了深入分析研究,通过优化其算法结构、改进编码流程等途径,提出了新的小波变换结构、JPEG2000码率控制算法结构和感兴趣区域(ROI)编码算法等,这些算法和硬件结构具有处理能力高,计算量和存储量少,以及适合于星载环境应用的优点。在以上新算法结构的基础上,用FPGA设计和实现了高性能的遥感图像压缩编码器硬件系统,并在我国的探月卫星上得到了应用。本文的主要研究成果可概括如下:1)提出了一种适合硬件实现的JPEG2000码率控制算法及其相应的硬件结构。它首先对小波变换和量化后编码码块的有效比特平面进行独立的熵估计,并计算出所有编码码块的估计熵总和,并依据估计熵总和指导码率预分配。该算法不仅可以有效减少图像编码器的运算量和存储量,提高编码效率,而且具有图像重建质量高和硬件结构简单的优点。2)基于码率预分配算法,提出了一种新的感兴趣区域(ROI)编码算法。算法首先对ROI进行T1编码,实现ROI的有损到无损编码。然后使用基于熵估计的码率预分配方法,确定背景区域(BG)所属码块的码率,据此控制BG码块的T1编码深度,达到有效简化编码过程的目的。3)提出了一种新的高效干涉多光谱图像压缩算法。该算法利用小波域匹配预处理来消除光谱序列图像帧间的相关性,对预测残差图像的高频区域采用基于码率预分配的ROI编码方法。该算法能有效提高恢复光谱的分辨率,提高编码效率,更好地保护光谱信息。4)提出了一种JPEG2000标准码率控制算法的VLSI结构。通过改进率失真斜率的估算方法、优化码流截取流程等技术途径,使得码率截取组织部分即T2编码器的数据处理速率得到了有效提升,其硬件复杂度得到了降低,并能很好地实现码流分层输出和ROI编码。5)提出了一种改进的小波变换算法结构和一种改进的SPIHT比特平面编码算法,并设计和实现了一个由FPGA构成的图像编码器硬件系统。改进后的小波变换算法结构运算处理速度得到明显提升,并节省了外部存储器。改进的SPIHT编码算法在小波域进行分片压缩编码,增强了算法的抗误码性能,并能通过标准JPEG2000率失真优化截取码率控制算法实现高效码流组织,通过率失真斜率提升实现ROI编码功能。
吴铮[6]2004年在《多光谱遥感图像压缩技术研究》文中认为多光谱遥感图像是同时在多个窄的光谱波段上对同一对象(地域或目标)进行观测所获得的图像,它反映了观测对象在各个窄光谱波段上的反射、透射或辐射特性,因而包含了观测对象的更多信息。多光谱遥感图像在航空/航天、地质勘探、环境监测、探月工程等许多领域有非常重要的应用。自然的,多光谱遥感图像的压缩成为了一项重要的研究课题,受到了越来越多研究者的关注。多光谱遥感图像在每个光谱波段上的图像都可看作是静态灰度图像,但各图像间又具有光谱相关性。正是在这样的背景下,本文对静态灰度图像和多光谱遥感图像的压缩技术进行了系统、深入的研究。主要研究内容和成果如下: (1) 静态灰度图像的小波变换压缩技术——膨胀-行程算法 在分析图像小波变换系数特性的基础上,主要利用小波系数中大部分为非重要系数的特点以及重要系数的聚类特性,提出了膨胀-行程算法。该算法对形态学膨胀和行程编码进行了有机结合,使用形态膨胀运算对重要小波系数的聚类进行搜索和编码,同时利用一种高效的行程编码算法对重要系数聚类间的大部分非重要小波系数进行编码。实验表明,该算法的性能优于经典小波编码器SPIHT。对于小波域重要系数聚类特性显著的图像,算法的性能则优于著名的形态学小波编码器MRWD和SLCCA。 (2) 静态灰度图像的块变换压缩技术——块变换系数的分组条件熵编码算法 为避免传统分块DCT在压缩图像中引入的块效应,对图像进行了混叠变换。在分析图像块变换系数特性的基础上,主要利用8×8块中各2×2组系数幅值间明显的衰减特性,提出了块变换系数的分组条件熵编码算法。该算法将变换系数划分为2×2组进行编码,并利用块变换系数在块内和各块之间的相关性对算法输出的符号进行了条件熵编码。实验表明,对于含有大量规则纹理的图像,该算法的性能明显超越了小波编码器;对于其它图像,该算法的性能接近于经典小波编码器SPIHT的算术编码模式,但明显超过其二进编码模式。 (3) 常规多光谱遥感图像的小波变换压缩技术——多光谱图像的小波编码算法 在分析光谱分辨率较低的常规多光谱图像的数据特性及其空间小波变换系数特性的基础上,总结了多光谱数据各波段小波变换系数的谱间结构相关性的规律,并由此提出了相应的小波编码算法。该算法基于位平面编码实现,其核心是根据小波变换系数的谱间结构相关性和空间相关性设计的条件熵编码器。算法同时给出了不进行谱间变换和谱间采用K-L变换两种压缩模式。实验表明,该算法对常规多光谱图像取得了良好的压缩效果,算法性能与不考虑谱间相关性的小
王继东[7]2007年在《星载遥感图像实时压缩中的关键技术研究》文中认为将数据从空间实时传送到地面,是大部分卫星的主要任务。目前,光学遥感卫星高空间分辨率达到米级,最高可达0.1米,而每个像元所需的量化比特数已经达到了16。星载CCD相机成像后的数据传输速率达到几Gbps,而当前最先进的数传通道容量仅300～600Mbps,原始图像数据必须进行压缩。论文在某重点项目“XXX卫星数据压缩设备研制”和“863”国家高技术研究发展计划项目“XXXX数据压缩技术”(项目编号:2006AA701121)的资助下,围绕星载遥感图像数据压缩中的关键技术开展研究,针对目前卫星遥感图像数据压缩算法主要采用基于离散余弦变换(DCT)或离散小波变换(DWT)的变换编码方法,重点研究了基于DCT的双正交重叠变换(LBT)的改进及其相应的编码算法和基于小波变换的JPEG2000的改进,并结合特定的DSP图像处理平台,研究了并行处理技术和上述算法的DSP并行实现。现将论文主要研究结果与结论归纳如下:1.针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点算法。其DSP并行实现根据行列变换的结构特点,设计了新的任务分配方式,采用多功能指令和并行处理方法,有效地提高了处理速度。实验结果表明,定点LBT同二进整数LBT相比,压缩性能更好,计算复杂度更低。2.提出了一种改进的零树编码算法。编码算法中采用了线性索引和零树结构的快速辨识技术,编码器基于系数的统计特性,采用基于Golomb码的编码方法,利于DSP快速计算。并根据DSP并行处理技术,采取一定的代码优化措施,将编码算法进行DSP并行实现。LBT+改进零树编码算法的压缩性能接近SPIHT。3.提出了一种面向LBT系数的基于上下文的算术编码算法。算法包含60种上下文概率模型,将MQ编码从位平面扫描过程中分离,设计了改进的MQ编码器。对于算法的DSP并行处理,进行了大幅度的任务分配调整和数据结构调整。LBT+基于上下文的算术编码算法压缩性能和SPIHT相当,稍逊于JPEG2000。4.提出了一种适于DSP并行的改进JPEG2000算法。算法的改进包括:基于后拉伸的二维小波定点实现方法、嵌入式比特平面编码(EBC)过程中的符号编码独立、上下文模型的调整、MQ编码分离及编码器改进。为了节约内存,小波变换采用多级混叠基于行的实现方式。改进算法和JPEG2000压缩性能相当,但计算复杂度更低,更适于DSP并行实现。5.设计了一套满足星载条件的基于FPGA和并行多DSP的图像压缩硬件处理平台。该平台具有数据处理能力强、并行性能好、易于扩展的优点,并进行了严格的可靠性设计。对采用LBT+改进零树编码算法和基于FPGA和并行多DSP硬件平台的压缩系统进行测试,在要求的性能指标与工作条件下,系统能完成相应的功能,工作稳定可靠;根据卫星遥感图像数据压缩评价方法,压缩算法性能良好。
徐会敏[8]2008年在《遥感图像分割算法研究及应用》文中指出在对遥感图像信息提取中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。为了分析图像中的这些目标,需将它们从图像中分离提取出来,在此基础上才有可能进一步对目标进行测量和对图像进行利用,这就是遥感图像分割技术。遥感图像分割技术是近四十年来人们研究的热点问题之一。本文重点研究了两类分割算法及其在遥感图像方面的应用:基于小波变换的自适应阈值分割算法和基于水平集分割算法,并对水平集的C-V算法进行了改进,设计了遥感图像分割的演示系统,主要研究内容如下:(1)遥感图像分割方法综述。对现有的遥感图像分割方法进行了系统的归纳总结,并分4大类(基于阈值的分割方法、基于边缘检测的方法、基于区域的分割方法、结合特定理论工具的分割方法)进行了阐述;(2)提出了基于小波变换的自适应阈值方法在遥感图像分割方面的应用。在分析小波变换多分辨率分析算法的基础上,对自适应阈值方法进行了分析,给出了该算法在图像分割效果、分割效率上的理论解释,并结合实验证明该算法效果明显、实用性较强;(3)改进了水平集的C-V方法。该方法采用模糊C均值与水平集C-V方法的联合算法,实验表明,改进后的算法不仅消除了原有的C-V方法根本无法有效的进行曲面演化的可能,而且大大减少了分割的时间花费;(4)设计了遥感图像分割的演示系统。本文根据实际项目中的需要,对所改进的算法进行了系统实现,采用面向对象的方式,设计完成了遥感图像分割演示系统。
邓家先[9]2004年在《遥感图像编码技术研究》文中进行了进一步梳理遥感图像在人类生活和军事领域的应用日益广泛，适合各种要求的遥感图像编码技术具有重要的现实意义。不同的应用需要各自合适的图像压缩算法以满足特定的性能指标。本文系统介绍了几年来作者在遥感图像编码领域的主要研究工作及成果，重点对基于小波的内嵌图像编码进行了细致的理论分析和算法探讨。 本文研究了优化截取内嵌块编码(EBCOT)，提出了一种易于硬件实现的JPEG2000编码算法，降低了系统编码复杂度，提高了编码速度；同时提出了率失真斜率提升的感兴趣区域编码算法，避免了小波域系数的提升与逆提升，在满足给定失真前提下，恢复图像的总体质量更好，该算法适合给定感兴趣区域指标或者交互式图像编码系统。 基于绝对误差测度的图像编码在测量工程、数字化信息存储方面具有重要的意义，本文提出了一种小波域编码与误差的图像域编码相结合的混合编码算法，并进行码率优化，取得好的压缩效果，并具有好的抗误码能力。 超光谱图像技术发展迅速，在军事和民用方面的应用日趋广泛。由于其图像特殊性，对压缩算法的抗误码能力提出要求。本文提出了一种易于硬件实现、低复杂度、抗误码强的变长游程编码算法，将误码的传播限制在图像域数据几列中，同时该算法具有一定纠错能力。 干涉多光谱图像序列的相邻图像间具有相对平移的特点，基于三维小波变换的图像编码技术可以利用上述特点提高编码性能，但复杂度太高，不利于硬件实现。本文通过小波域的匹配确定相邻图像之间的相对位移量，然后对单幅图像与模板的差值进行基于小波变换的编码，从而避免了基于三维小波变换的编码算法对系统大存储量要求以及编码延时大等缺陷。该算法具有与单幅图像编码相当的复杂度，有利于系统的硬件实现，恢复图像的质量明显好于单幅图像的编码系统。
张男[10]2008年在《基于内容的光学遥感图像检索关键技术研究》文中研究说明遥感图像数据作为数字地球等各项重大计划建设中的基础数据,其快速浏览和高效检索是遥感图像信息提取和共享的重要手段;基于内容的图像检索技术作为从试图理解图像内容的角度有效管理和利用图像数据库中信息的手段,己经成为图像数据库、计算机视觉等领域的研究热点和未来信息高速公路、数字图书馆等重大项目中的关键技术,为解决大型遥感图像数据库的信息提取难题提供了新的契机。然而,遥感图像数据的多样性、复杂性和海量性无疑对基于内容的遥感图像库检索提出了巨大的挑战。基于内容的遥感图像库检索技术是遥感图像处理、图像数据库技术、计算机视觉、模式识别等领域相结合的国际前沿课题,对于促进遥感图像信息的提取和共享,具有十分重要的理论意义和实用价值。本文旨在针对基于内容的光学遥感图像库检索的关键技术,提出一些创新性思路和方法,并分别从理论和技术的角度对其价值和实用性予以分析和验证。主要贡献及创新点可概括如下:1、提出一个基于MPEG-7标准的遥感图像模型,并在此模型框架下,针对遥感图像的检索流程,定义了一系列的运算,完整地实现了对遥感图像检索的描述。2、提出了遥感图像检索领域纹理特征适应性的评估方法,针对不同分辨程度、不同地貌特征的遥感图像,利用检索的查全、查准率性能分析方法研究了5种常用纹理特征提取方法的适应程度,并对其计算复杂性进行了比较。3、提出了一种针对遥感图像检索的交互式遗传检索方法,根据遥感图像特点设计了染色体编码方法和遗传操作过程;充分地实现了人机交互和计算机遗传算法的有效结合。4、提出了一种支持遥感图像检索的基于多带小波的迭代分形压缩算法,通过实验对其可行性和有效性进行了验证。5、根据论文的研究成果,设计并实现了一个基于内容的遥感图像检索实验系统。该系统能够实现常规的基于内容的光学遥感图像检索的功能,同时还能利用交互式遗传算法实现一般意义上的人机交互。
参考文献：
[1]. 基于小波变换的空间遥感图像实时压缩方法研究[D]. 柯丽. 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）. 2004
[2]. 图像无损压缩及去噪技术研究[D]. 武晓玥. 西安电子科技大学. 2010
[3]. 遥感图像基于小波变换压缩系统的快速实现[D]. 王沛. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所. 2000
[4]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2011
[5]. 遥感图像编码算法及其硬件实现技术研究[D]. 雷杰. 西安电子科技大学. 2009
[6]. 多光谱遥感图像压缩技术研究[D]. 吴铮. 西北工业大学. 2004
[7]. 星载遥感图像实时压缩中的关键技术研究[D]. 王继东. 国防科学技术大学. 2007
[8]. 遥感图像分割算法研究及应用[D]. 徐会敏. 成都理工大学. 2008
[9]. 遥感图像编码技术研究[D]. 邓家先. 西安电子科技大学. 2004
[10]. 基于内容的光学遥感图像检索关键技术研究[D]. 张男. 国防科学技术大学. 2008
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