基于小波变换的遥感图像压缩

来源 :桂林工学院 桂林理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hai_john
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遥感的快速发展和在国民经济及社会发展中扮演的角色越来越重要,遥感数据的大信息量、大容量和越来越高的分辨率对图像的存储和传输提出了更高的要求,因此有效的图像压缩就显的特别重要。在综合比较了各种压缩编码算法的基础上,结合遥感图像本身的特点和对小波变换性质的深入分析,本文选择了基于小波变换的遥感图像压缩方法。小波变换是近几年来发展起来的一种新的信号处理工具,现在正运用在众多自然科学领域中,已经成为当前最强有力的分析工具之一。 首先对图像压缩的发展概况、遥感图像压缩的必要性、小波变换的起源和在图像压缩的应用情况进行了分析。提出了小波变换用于图像压缩的原理和优越性。接着重点研究和探讨了小波变换的理论基础以及常见的小波基的主要性质。小波基的选择直接决定了图像压缩的压缩效果和压缩速度,所以本文着重对比了不同的小波基性质对图像压缩带来的效果,给出了小波基选择的原则,并通过对各种小波性质的总结,选择双正交小波基(D5/3)应用于遥感图像的压缩。 其次根据遥感图像具有的分辨率高、冗余度小、纹理复杂、相关性小等特点对遥感图像进行分析,对小波变换后各子带的系数和子图进行了特性统计和研究,通过大量的实验对这些性质进行了概括总结,为变换后的遥感图像分别进行不同策略的量化和编码提供了基础。 最后研究基于小波变换的遥感图像压缩模型和编码思想,并对基于小波变换基础上的压缩编码算法:嵌入式零树编码(EZW)和分层树集合分割排序算法(SPIHT)进行了深入分析,结合这两种方法的优缺点和遥感图像小波变换后的统计特性,提出了无损压缩和有损压缩相结合的方法,即高频子带采用嵌入式零树编码(EZW)方法进行压缩,低频子带采用DPCM(差分脉冲调制)的方法进行无损压缩。传统的二维小波变换采用卷积的离散运算,不仅计算量大,而且复杂度很高,所以本文提出采用提升方案弥补传统小波变换的不足。通过大量的实验表明,本文采用的方法与传统方法相比,在压缩比相同的情况下,峰值信噪比(PSNR)有比较大的提高,也证明此方法是非常有实际应用价值的。 在遥感图像的压缩领域中,小波分析理论为其提供了新的压缩方法和压缩思路,比较好的解决了遥感图像的压缩和传输问题,有着广泛的应用前景。
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