姬艳丽[1]2008年在《基于光学小波变换的图像压缩编码》文中研究指明光学小波变换是光学信息处理与小波理论的结合,同时汇集了光学技术和小波变换的诸多优点,有利于信息处理的高速化。将光学小波变换技术应用到图像数据压缩是前沿课题之一,实现基于光学信息处理的图像压缩对于图像信息的存储和传输有重要的理论意义和现实价值。本论文介绍小波基本理论,研究小波变换用于图像数据压缩时各种因素对信息熵的影响,分析小波图像数据压缩方法和光学小波变换系统的特点,提出了基于光学小波变换的近无损和有损压缩方法。研究图像小波变换对信息熵的影响。通过大量仿真实验,研究图像包含频率成份、小波分解级数、小波基函数等对小波分解后的小波系数信息熵的影响,实验结果表明,要想得到小波分解后较小的信息熵,一般应采用3级小波变换,采用双正交小波分解的效果优于其他小波,小波基的消失矩较高较有利等,为小波变换应用于图像数据压缩提供了依据。阐述光学小波变换对小波基的要求,分析小波图像数据压缩编码方法。综合以上实验结论和小波变换用于图像压缩时对小波基的要求,阐述适合光学系统的小波基选择。在分析传统静态图像压缩算法的基础上,介绍图像小波分解的特点和编码发展,研究目前较常用的几种针对小波系数特点的嵌入式编码算法,并比较各方法的优缺点。实现基于光学小波变换的图像数据压缩。分析光学小波变换系统和光学小波变换系数特点,基于此,对相关量化编码方案进行仿真实验,根据理论分析和实验结果选定带死区的均匀量化、小波EBCOT编码对光学小波系数进行编码。实验结果证实了方法的有效性。分析光学系统对量化编码噪声的容许程度,实验结果表明只要在量化、压缩过程中产生的噪声低于系统本身噪声,对解码重建图像质量就没有很大影响,由此提出光学系统的近无损压缩方法。实验结果表明,近无损压缩重建图像与经光学小波变换直接重建图像相比,PSNR仅有0.1dB的差异,视觉上没有明显差异。实验结果验证了方法的正确性。
唐光菊[2]2008年在《图像小波变换的光学实现》文中指出传统的小波变换由于高计算量问题限制了其在图像压缩领域的广泛应用,光学小波变换集合了光信息处理和小波变换的优点,具有极好的并行性、超高速、大容量等光信息系统物理本质上的优越性,为图像数据压缩提供了一个有效途径。但是目前光学小波变换系统的精度还不高,要在光学上实现高分辨率图像数据压缩,必须进一步提高其精度。光学小波变换应用于图像数据压缩的关键问题是光学处理系统的精度问题。本文在系统地阐述光学信息处理和光学小波变换的基本理论与发展趋势的基础上,结合课题组的前期工作,给出了单尺度光学小波变换系统构成,研究了制约光学小波变换系统精度的误差因素,给出了高精度的系统定位方法和完整的系统调节过程。在此基础上,构建了优化后的光学小波变换实验系统,进行了系统实验,取得了较好的实验的结果,采用峰值信噪比(PSNR)衡量成像质量,取常见的10幅图像做输入,平均PSNR达到24dB。系统所得的光学小波变换实验结果也由课题组其他成员成功用于图像数据压缩。另外,本文还研究了多通道光学小波变换系统,就目前的实验设备和条件,设计了验证实验,并给出了实验结果,证明了方案的可行性。无论是单尺度系统还是多通道系统,都是单色光照明的相干光处理系统,都存在相干噪声较大的问题,在抑制相干噪声方面还值得深入研究,以进一步提高系统精度。
孟书苹[3]2005年在《基于光学小波变换系统的研究》文中指出本文全面系统地阐述了光学信息处理和小波变换的基本理论和发展趋势,分析了光学信息处理的优势所在,研究了光学信息处理和小波变换结合的必然性,并对光学系统的像差的形成和校正以及光学小波变换系统组成各部分的误差形成原因和校正进行了深入研究。对目前现存电学上实现小波变换的算法——Mallat 算法、基于FFT 的算法、基于Short-length FIR 的算法以及目前研究热门的第二代小波算法Lifting-scheme算法的进行分析,并且分析了每种算法的算法复杂度,对各种算法的算法复杂度进行了比较,结合硬件实现的简易程度综合得出了目前最快的小波变换算法。对光学系统实现小波变换时对基小波的要求进行了分析,包括对二维小波实现的最基本的要求,以及光学实现的特殊要求;并结合人眼的视觉特性,介绍了对小波变换光学实现对精度误差要求。为我们后面的实验中误差精度的分析提供了理论依据和评价的尺度。结合课题要求提出了一套可行的实验方案来测量系统的各项误差,以及各项误差之间的关系。由于光学系统的快速、并行性等优势是现在图像处理急需开辟的一个新的领域,但是光学系统的误差精度成为光学图像数据压缩发展的主要障碍,目前选择的光学系统是否能够满足课题的需要,我们从理论上已经论证了系统的可行性,但还需要从实验上得到证明,因此,实验方案的目的旨在通过实验数据得出系统误差,从而论证系统误差是否在图像数据压缩所允许的范围之内。最后对光学小波变换的应用作一展望,对系统仍需做的工作做一总结。
刘伟[4]2007年在《光学小波变换系统研究》文中认为小波变换由于其自身的诸多优点,已经被应用到诸多领域,其中的一个应用是图像数据压缩。JPEG2000标准就采用小波变换为主的多解析编码方式,具有高压缩比,支持渐进传输和“感兴趣区域”处理等优点,但由于图像小波压缩的高计算量问题,小波压缩目前还主要是运用在静态图像上,对动态图像的实时处理的小波压缩技术还有待研究。光学信息处理是指用光学方法实现对输入信息的各种变换或处理,其处理具有并行性和高速实时性的特点,将小波变换用光学方法来实现进而实现图像数据压缩将大大缩短压缩时间。本文详细介绍了光学信息处理的基本理论,用实验验证了光学频域滤波,总结了各类能应用于光学小波变换的光学相关器,结合我们所需系统,设计了光学小波变换系统的方案。光学小波变换应用于图像数据压缩的关键问题是光学处理系统的精度问题,文章的最后系统分析了导致光学系统处理精度降低的各种因素,提出解决办法并用通过光学实验来验证了方法的有效性。最后对课题作一展望,对仍需做的工作做一总结。
黄扬帆[5]2002年在《用于图像数据压缩的光学小波变换研究》文中提出光学小波变换是近年来发展起来的实时处理信号的一种方法，它不仅为我们提供了一个抑制噪声、突出特征信息的手段，而且提供了一个实现多分辨率图像处理的有效途径。将它应用到图像数据压缩等领域具有广阔的应用前景。本论文系统地描述了小波变换的基本理论、基本性质，阐述了实现光学小波变换的两种方法：空间域法和频率域法。分析了采用4f光学系统在频率域对小波变换的光学实现。讨论了在实现光学小波变换的过程中，光学滤波器的选择，各项参数指标的确定。首先提出了在采用4f光学系统实现小波变换的过程中产生误差的分析方法以及今后改进的方向。
陈修建[6]2004年在《基于提升方法的光学小波滤波器的研究》文中进行了进一步梳理图像压缩在多媒体信息的存储与传输中起着至关重要的作用。而将小波变换应用于图像数据压缩较之傅立叶变换有很大的优势。越来越多的研究者专注于小波理论及其在图像压缩应用中的研究,提出了更新更好的理论。1995年,Sweldens提出了提升方法,Daubechies将提升方法应用于传统小波的自适应构造。提升方法较之传统的小波构造方法有更多的优势,它能根据自由度来自定义地构造满足用户需要的小波。本论文即将提升方法用于构造满足光学图像数据压缩系统的小波滤波器。通过在空域中使用投影系统或在频域中进行空间滤波的方法,小波变换得以在光学中实现,称之为光学小波变换。用光学方法实现小波变换具有并行性和高速实时性的特点,如果能用光学小波变换法实现图像数据压缩,则会大大地提高对图像数据的压缩速度,这在需要大量图像数据传输的应用,如太空遥感、森林防火等领域有很大的应用前景。在光学小波图像数据压缩系统的设计中,光学小波滤波器的设计是一个重要的部分。本论文将对小波滤波器设计中的传统条件以及其应用于光学图像数据压缩系统的特殊要求进行深入的分析研究。本论文研究是基于基金项目——教育部高等学校骨干教师资助计划项目(GG-510-10611-1031),重庆市应用基础研究项目(No.7344)。本论文分五个部分:首先分析了小波基础理论及其在图像中的应用,并着重探讨了图像应用中小波基的选择及优化,为光学小波的优化奠定基础。第二部分研究了提升方法及其在传统小波构造中的应用,探讨提升方法用于传统小波构造具有的灵活性的本质。在第叁部分,本论文即利用提升方法构造满足光学小波图像压缩系统传统条件的光学小波滤波器,即要探索构造精确重建的、具有线性相位的双正交小波的理论和方法,同时给出了滤波器优化的方法。对于光学小波滤波器应用于光学系统的特殊要求在本论文的第四部分进行研究,该部分深入研究了小波频域实数形式和精度等要求。最后部分,本论文针对小波滤波器的实际设计中的误差问题进行了探讨,并构建一个误差测量系统。
张砺佳[7]2007年在《基于小波变换的图像压缩编码研究》文中指出图像信息丰富，是人类认识世界的重要信息来源，但是图像数据量很大。近年来，随着计算机网络、多媒体技术的迅猛发展，这些应用迫切地需要对庞大的图像数据进行压缩编码处理。图像编码长期以来主要利用离散余弦变换(DCT)作为变换编码的主要技术，然而利用DCT变换存在明显的方块效应，而且要进一步提高压缩性能很困难。小波变换由于具有能够有效地描述非平稳信号的独特优点而成为当前图像压缩编码研究的主要方向。本文主要研究基于小波变换的图像编码技术。本文首先对图像的特性及进行压缩的必要性、可行性进行了分析，并对传统压缩编码方法进行了比较和综述，针对小波变换图像信号的特点，对小波变换在数字图像压缩中的应用进行了研究；根据小波变换理论，在介绍了嵌入式编码及渐进传输的思想之后，详细介绍了两种经典的嵌入式零树小波编码算法EZW和SPIHT，并进一步讨论了每种算法的优缺点，然后提出一种低内存消耗的无表零树编码算法，该算法以SPIHT算法为基础，改进了其零树结构，通过引入提升小波变换并结合LZC算法的标志位图思想，在保证恢复图像质量的前提下，降低了算法的内存需求量，提高了编解码速度，为该算法的硬件实现提供了保障；最后设计了一种基于FPGA(现场可编程逻辑门阵列)和DSP(数字信号处理器)的实时图像小波压缩系统的实现方案，该方案充分利用各自芯片的优良特性，合理地设计了FPGA与DSP之间的数据通道，可以提高整个系统的数据吞吐能力，能够较好地满足实时DWT算法巨大运算量的需求。通过分析证明该方案完全可以胜任图像数据率很高情况下的实时小波压缩。
徐鑫[8]2006年在《光学小波变换中的小波滤波器研究》文中认为图像压缩在多媒体信息的存储与传输中起着至关重要的作用,而将小波变换应用于图像数据压缩较之傅立叶变换有很大的优势。越来越多的研究者专注于小波理论及其在图像压缩应用中的研究,提出了更新更好的理论。通过在空域中使用投影系统或在频域中进行空间滤波的方法,小波变换得以在光学中实现。用光学方法实现小波变换具有并行性和高速实时性的特点,用光学小波变换法实现图像数据压缩,会大大地提高对图像数据的压缩速度,这在需要传输大量图像数据的领域有很大的应用前景。本文系统地阐述了光学信息处理和小波变换的基本理论和发展趋势,分析了光学信息处理的优势所在;推导了课题中使用的4f系统的可用带宽,得出了本课题的小波滤波器组的实际尺寸;并对用光学系统实现小波变换时对小波函数的要求进行了分析,包括图像压缩对小波最基本的要求,以及光学实现的特殊要求;还介绍了小波变换光学实现对精度的要求。最后对课题作一展望,对仍需做的工作做一总结。
李飞鹏[9]2003年在《卫星遥感影像压缩》文中提出高分辨率遥感对地观测技术是关系到国家安全和可持续发展的重点技术。从二十世纪八十年代起，世界各主要强国纷纷就这项技术的发展提出了一系列庞大的研究计划。面对严峻的国际形势和世界的发展趋势，我国在“十五”863高科技发展计划中明确提出：大力开展高分辨力多维空间信息获取前沿技术研究，突破多维高分辨力集成光学对地观测系统……。当前，遥感对地观测技术存在几个重要的发展趋势，除了影像的空间分辨率、时间分辨率(重复观测时间短)和光谱分辨率不断提高之外，立体成像技术也是一个重要的发展方向，已经发射和计划中的一些遥感卫星都已具备立体观测功能。 海量数据压缩作为信息获取与处理的一项关键技术，在过去的几年内得到了良好的发展，不过，总体而言，数据压缩技术在航天遥感中的应用尚处于初级阶段，有关的一些研究主要局限于高分辨率光学遥感影像，并且所采用的技术也还有进一步发展的余地。随着遥感卫星小型化的发展，空间数据的规模还将持续增大，信息获取和数据传输的矛盾将日益加剧，现有的压缩技术在效率和速度上无法满足应用要求，数据传输的困难将严重影响到影像分辨率的进一步提高， 针对遥感对地观测技术的发展现状，本文以高分辨率遥感影像、遥感立体像对和叁线阵CCD立体影像为研究对象，研究海量遥感影像的高保真压缩技术。根据研究对象之间的逻辑关系(单幅——两幅——叁幅)，本文研究分为叁个部分，高分辨率遥感影像的压缩部分主要解决单幅遥感影像的实时压缩问题；在单幅影像压缩的基础上，进一步研究遥感立体像对的左、右片之间的相关性，设计相应的补偿算法以提高遥感立体像对的压缩效率；叁线阵CCD影像的压缩则可视为遥感立体像对压缩研究的进一步扩展。本文的主要工作可以概括为以下几个方面： 1)提出了基于整数小波变换的遥感影像压缩SBC算法； 高分辨率遥感影像压缩具有一般图像压缩所不具备的特点，压缩算法的设计必须考虑到以下限制条件：a)高分辨率推扫式光学CCD像机幅宽达到两万像素以上；b)压缩算法复杂度应尽可能地降低，以便硬件实现；c)星上缓存空间有限；d)数据传数系统的码率固定不变；e)压缩算法的效率必须比现有基于DCT变换的明显更高。整数小波变换的出现为上述条件的满足提供了一个理想的工具。参考其他小波编码算法，本文提出了子带比特平面编码算法Sub-band Bit-plane Coding(SBC)，该算法采用整数小波变换，最优比特平面编码和上下文相关熵编码，可用于实现高分辨率遥感影像的快速编码。SBC算法支持多分辨率、多信噪比的嵌入式码流结构，可实现从无损到有损任意码率或多种质量的图像压缩。和其他压缩算法相比，SBC算法简单高效，很容易移植到硬件，而且可以并行运算，非常适合于压缩高分辨率单色或彩色遥感影像。在压缩质量上，SBC算法在低码率压缩下重建图像的质量略逊于EBCOT算法，在高码率压缩下重建图像的质量则略优于EBCOT算法。 2)提出了基于虚拟分块的图像压缩容错编码算法； 无线通信系统具有相对较高的误码率，在遭受强电磁干扰的情况下，卫星通信系统的误码率将迅速上升。在SBC编码算法的基础上，我们提出了一种简单有效的容错编码方案一一虚拟分块。该算法的基本思想就是对编码图像进行虚拟分块，给每个子块的码流加上一个同步头，使得压缩以后各个子块能够独立的解码，从而提高系统抗噪能力。虚拟分块并不对图像分块，而是对小波变换之后的系数分块，因此不会在重建图像上留下分块的痕迹。加入容错编码以后，sBc算法的抗误码能力有了较大的提高，任何误码只对局部图像发生影响，对其他分块的图像毫无影响。 3)提出了基于视差补偿和辐射补偿的遥感立体像对压缩算法: 遥感立体像对应用于地形量测时总是左、右片联合地发生作用，但是在前人的研究当中，左、右片总是被当做孤立的图像分别处理，丝毫不考虑两幅影像之间的关系。针对遥感立体像对左右片之间存在的较大相关，本文提出了一种基于自适应重迭块立体补偿的遥感立体像对压缩算法。该算法以左图为基准图像，采用自适应分块视差估计方法计算出右图的视差矢量，结合辐射校正和重迭块视差补偿技术得到平滑的右图的预测图像，以右图减去预测图像得到残差图像，然后采用小波压缩算法对残差图像进行压缩。与左、右片独立压缩相比，该算法的单图有损压缩效率可提高30一40%左右，无损压缩的性能提高5%左右， 4)提出了基于全局辐射补偿和双向视差补偿的叁线阵CCD立体影像压缩算法; 针对叁线阵CCD立体影像的特性，在遥感立体像对压缩算法的基础上提出了叁线阵ccD立体影像压缩算法。该算法以正视影像为基准，通过双向立体补偿和全局辐射补偿预测前视影像和后视影像的叁线阵CCD立体补偿算法。双向立体补偿是立体补偿技术的扩展，主要用于抵消前视、后视视差和分块辐射差对影像匹配及预测的影响;全局辐射补偿用于校正叁幅影像由于拍摄角度不同而形成的辐射差。实验中我们发现叁线阵CCD立体补偿算法的预测效率和两幅影像的立体补偿效率相比有所降低，导致预测效率降低的因素主要在于:l)叁线阵CcD影像的前
柯丽[10]2004年在《基于小波变换的空间遥感图像实时压缩方法研究》文中指出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。
参考文献：
[1]. 基于光学小波变换的图像压缩编码[D]. 姬艳丽. 重庆大学. 2008
[2]. 图像小波变换的光学实现[D]. 唐光菊. 重庆大学. 2008
[3]. 基于光学小波变换系统的研究[D]. 孟书苹. 重庆大学. 2005
[4]. 光学小波变换系统研究[D]. 刘伟. 重庆大学. 2007
[5]. 用于图像数据压缩的光学小波变换研究[D]. 黄扬帆. 重庆大学. 2002
[6]. 基于提升方法的光学小波滤波器的研究[D]. 陈修建. 重庆大学. 2004
[7]. 基于小波变换的图像压缩编码研究[D]. 张砺佳. 中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所）. 2007
[8]. 光学小波变换中的小波滤波器研究[D]. 徐鑫. 重庆大学. 2006
[9]. 卫星遥感影像压缩[D]. 李飞鹏. 武汉大学. 2003
[10]. 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
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