基于小波和支持向量回归的高光谱遥感图像压缩
基于小波变换的遥感图像压缩
摘 要 ： 感 图像 的压 缩领域 中， 遥 小渡 分析理 论 为其提 供 了新 的压 缩方 法和 压 缩思路 ， 比
较好地 解 决 了遥 感 图像 的压 缩和传输 问题 。而 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 ， 着重对 比 了不 同 的 小波基 性 质 对 图像 压 缩 带 来 的效 果 ， 出 了小 波基 选择 的 原 给
其 具有 良好 的时频局 部化 特性 ， 图像处 理领 域也 在 得 到 了广泛 的应 用 ， 其在 图像 压缩 编码 方 面取得 尤 了 比较 好 的效果 。小 波基 也有无 穷 多组 ， 用不 同 的 小 波基 函数 对信 号进 行小 波变换 和压 缩 编码 ， 得到
小波 函数 集 ｛ ， ￡ ｝ 行 分 解 运 算 ， 连 续 小 波 ）进 （ 其
０ 引 言
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 得 特 别 重 要 。小 波 变换 是 发
￡：吉（ ）口 ∈ ， ｏ （ ） 口 （６ Ｒ ≠ ）２ ＝ ＝ ， ｎ ）
一
ｗＴ （； ，ｚ 一 Ｉ ｏ Ｉ （１ ２ ・ ， ） ｌ ｘ， ） １ Ａ ｆ ｚ
， ａ｛ １ Ｉ ｉ ２ ｒ ｌｚ － ｎ Ｅ － ｚ 一
１ ； Ｅ ＋口｛ ２ ， ｛ １ ； Ｘ 一 口
ｄ ∞≤ ｃ ｘ 。
，］ｘ ｄ ２ ｚ ｄ １ ｘ ２
（） ５
而 图像 是二 维 信 号 ， 此 ， 将 小 波 变 换 由一 因 需
维推广 到 二 维 ， 散 栅 格 上 二 维 小 波 变 换 的定 义 离 为［ 。
基于提升小波的超光谱图像压缩技术研究及DSP实现的开题报告
基于提升小波的超光谱图像压缩技术研究及DSP实
现的开题报告
一、选题背景与意义
随着卫星遥感技术的发展，超光谱遥感成像技术在资源环境、农业、城市规划等领域得到广泛应用。
然而，传输和存储这些超光谱图像数据
面临着较大的挑战，需要对图像进行有效压缩，以节省存储空间和传输
带宽。
现有的压缩方法存在一些问题，如压缩后的图像质量较低、复杂
度较高等。
提升小波是一种用于超光谱图像压缩的有效方法之一，可以提高压
缩后的图像质量和增强噪声鲁棒性。
因此，本课题选取提升小波为研究
对象，探究基于提升小波的超光谱图像压缩技术，并结合DSP实现，提
高压缩效率和实时性。
二、研究内容与方法
1.提升小波基础理论研究：分析提升小波的理论基础，包括小波变换、分块压缩等，探究其在超光谱图像压缩中的应用。
2.超光谱图像压缩优化算法研究：在提升小波的基础上，研究超光
谱图像压缩所需的优化算法，以提高压缩质量和效率。
3.DSP实现与优化算法研究：将提升小波和超光谱图像压缩算法在DSP（数字信号处理器）上实现，并探究实现过程中需要的优化算法，提高实时性和效率。
4.实验验证与数据分析：利用合适的超光谱图像数据集，对研究方
法进行实验验证，并对数据进行分析。
三、预期成果及意义
本课题旨在探究基于提升小波的超光谱图像压缩技术及其在DSP实现中的应用。
预期成果为开发出一种高效压缩超光谱图像的方法，并在DSP上实现该方法，同时提出可操作的优化算法。
实验验证和数据分析将证明该方法的实用性和有效性。
这将有助于解决超光谱遥感图像传输和存储中的压缩问题，并进一步推动超光谱遥感技术的应用发展。
基于小波变换的图像压缩编码
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a111 a112 a113 a114 a121 a122 a123 a124 a131 a132 a133 a134 a141a142 a143 a144
SPIHT 算法定义了四种集合： O (i, j ) ：位于 (i , j ) 坐标处小波系数的子女。每个小波系数或 者有 4 个子女，或者没有子女 D (i, j ) ：位于 (i , j ) 坐标处小波系数的后代。后代包括子女、 子女的子女、以此类推。 H ：所有根节点的集合，即最低分辨率的逼近子带。 L (i , j ) ：位于 (i, j ) 坐标处小波系数的除子女之外的后代，即
息，只是作为细分的时候使用，此位作重要系数权值/2加减而已）
• 4. Quantization step update: decrement n by 1 and go to step 2
程 序 图 形 界 面
程 序 图 形 界 面
图 象 比 较
原始bit： 6291456
编码后码流bit： 391825 压缩比率： 16.0568
集合的类型为 D：检查该坐标处小波系数的子女。如果是重要的，传 送 1 和符号比特，并将之移入 LSP；如果不重要，则传送 0，并将之 移入 LIP。这样，我们就从集合 D (i, j ) 中移走了 O (i, j ) ，剩余的集合为 L (i , j ) 。如果 L (i , j ) 不空，则将它移到 LIS 的结尾，并标记为类型 L。需 要注意的是，这个新的 LIS 条目在这一遍扫描中是会被处理的。如果 L (i , j ) 为空，则从列表中移走相应的坐标。 集合的类型为 L：将坐标(i, j ) 处小波系数的子女O (i, j ) 的坐标加入到 LIS 的结尾，类型记为 D，并移走坐标 (i, j ) 。同样的，这些新加入的 集合也将在这遍扫描中处理。
基于三维小波变换和分形编码的高光谱图像压缩的开题报告
基于三维小波变换和分形编码的高光谱图像压缩的开题报告一、选题背景和意义高光谱图像是目前研究热点之一，它可以提供大量的光谱和空间信息，被应用于农业、地质、环境等领域。
然而，随着高光谱仪器性能的提高，高光谱图像的数据量日益增加，给存储和传输带来了巨大的挑战。
为了解决高光谱图像压缩中的问题，需要探索一种有效的压缩算法。
目前，基于小波变换的图像压缩技术已经得到了广泛应用，但是该方法的压缩比较低，同时容易损失图像的局部细节信息。
因此，需要进一步研究如何提高该方法的压缩效率和保留局部细节信息。
分形编码是一种能够高效压缩图像的技术，它可以利用图像自相似性进行压缩。
然而，分形编码的缺点是计算复杂度较高，对硬件要求高。
因此，需要探索一种能够克服分形编码缺点的方法。
综上所述，本文将探索一种基于三维小波变换和分形编码的高光谱图像压缩算法，提高高光谱图像压缩效率和保留局部细节信息，同时克服分形编码的缺点。
二、研究内容和方法本文将采用以下方法研究高光谱图像的压缩问题：1. 研究小波变换的基本原理，探索三维小波变换在高光谱图像压缩中的应用。
2. 研究分形编码的基本原理和优缺点，提出一种能够克服缺点的方法，与小波变换相结合进行高光谱图像压缩。
3. 利用MATLAB软件进行实验，对比三种压缩方法的压缩效果和速度。
采用的指标包括压缩比、均方误差、信噪比等。
三、预期研究成果和意义本文将设计一种基于三维小波变换和分形编码的高光谱图像压缩算法，并通过实验证明该方法能够提高高光谱图像的压缩效率和保留局部细节信息，同时克服分形编码的缺点。
本研究成果将在高光谱图像处理领域具有重要的应用价值和研究意义。
基于整数小波变换的遥感超光谱图像无损压缩
Ｓ Ｔ Ｒ ０Ｆ ＷＡ Ｅ国际 Ｉ Ｔ传媒 牌 图 形■
基于整数小波变换的遥 感超 光谱 图像无损压缩
邵美云
（ 西藏 民族 学院信 息 工程学 院 ，陕西 咸阳 ７２ ８ ） １０ ２
摘
要： 由于遥 感图像信 息十分 宝贵， 应尽可 能采用无 损压 缩或近无损压缩方法。本文提 出基于 “ 提升”（ ｉ ｎ ）算法实现整 Ｌｆ ｇ ｉ ｔ
ｍｅｈ ｄ ｕ ｅ ｏ ｒ ｍｏ ｅ ｓ ａｉ ｌ ｅ ｕ ｄ ｎ Ｎ ｖ ｌｔ ｒ ｎ ｆ ｒ ｌｅ ｓ ｒ ｓｎ Ｏ Ｓｏ ａ ｅ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ． ｎ ｈ ｎ ａ ｉ ｍ ｅｉ ｏ ｉｇ ｌ ｓ ｌ ｓ ｔ ｏ ｓ ｄ ｔ ｅ ｖ ｐ ｔ ｄ ｎ ａ ｃ ｗａ ｅｅ ａ ｓｏ ｉ ｎ ｕ ｅ ｏ ｌ Ｓ ｆｉ ｇ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｈ ｔ ｃ ｄ ｎ ｏ ｓ ｓ ａｒ ｔ Ｔ ｍ ｔ ｃ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｓｏ ｆｉ ｇ Ａｓｔ ｅ ｔａ ｓ ｏ ｍａ ｉｎ ｍｅｈ ｄ ｔ ｈ ｏ ｄ ｐ ｒ ｏ ｍａ ｃ ｆ ｅ ａｅ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓｔ ａ ｌ ｂ ｓ ｄ ｉ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｏ ｒｓｉｎ ｏ ｍａ ｅ． ｈ ｒ ｎ ｆ ｒ ｔ ｔ ｏ ｏ ｔ ｅｇ ｏ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｌ ｔｄ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｈ ｔｗｉ ｅ ｕ ｅ ｒ ｍｏ ｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｏ ｒ １ ｎ ｉ ｇ Ｔ ｌ ｓ ｌ ｓ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎ ｉ ｅ ｆ ｃｉ ｅｔ ｃ ｉｖ ｅｉ ｔｎ ｅ ｕ ｐ ｓ ．ｈ ｅ ｏ ｅ ｇ ａ ｅｒ ｓｏ ｅ ｔ ｏ ｔ ｉｔ ｒ ｏ ． ｍａ ｅ Ｉ ｓｅ ｓｃ ｍｐ ｅ ｓｏ ｆｅ ｔ ｏａ ｈ ｅ ｅｔ ｎ ｅ ｄ ｄｐ ｒ ｏ ｅ ｔ ｅｄ ｃ ｄ ｄｉ Ｗ ｏ Ｓ ｖ ｈ ｍａ ｅｃ ｎ ｂ ｅ ｔ ｒ ｄ ｗｉ ｕ ｓ ｔ ｎ ｈ ｄ ｏ ｉ
高光谱图像的压缩处理技术研究
高光谱图像的压缩处理技术研究随着遥感技术的快速发展，高光谱图像成为了研究领域的热门话题。
高光谱图像包含了更多丰富的光谱信息，但也带来了数据处理和存储的挑战。
压缩处理技术可以有效地减少高光谱图像的存储和传输成本，同时保持图像质量和信息完整性。
本文将详细探讨高光谱图像的压缩处理技术，包括压缩原理、压缩方法和压缩评测等方面的研究成果。
一、高光谱图像压缩的原理高光谱图像压缩的原理是通过减少冗余信息和利用图像的统计特性来实现数据的压缩。
高光谱图像中的冗余信息主要包括光谱和空间冗余。
光谱冗余是指光谱通道之间存在相关性，可以通过差分编码、预测编码和变换编码等方法实现压缩。
空间冗余是指图像中邻近像素之间存在的相关性，可以通过像素间差分编码、预测编码和小波变换等方法实现压缩。
压缩算法的核心在于如何选择合适的压缩方法来最大程度地减少冗余信息，保证图像质量和信息的完整性。
二、高光谱图像压缩的方法1. 无损压缩方法无损压缩方法是指在压缩过程中不丢失任何图像信息，可以完全恢复原始图像。
无损压缩方法常用的有预测编码方法和基于小波变换的方法。
预测编码方法包括差分编码和预测误差编码，利用图像预测和差分编码的思想来减少冗余信息。
基于小波变换的无损压缩方法通过对图像进行分解和重构，利用小波系数的编码来实现压缩。
无损压缩方法在高光谱图像传输和存储方面具有重要意义，但压缩率相对较低。
2. 有损压缩方法有损压缩方法是指在压缩过程中会有信息丢失，无法完全恢复原始图像，但在保持图像主要特征的前提下实现更高的压缩率。
有损压缩方法常用的有基于变换的方法和基于预测的方法。
基于变换的方法包括小波变换和离散余弦变换等，通过对图像进行变换，将能量集中在少数系数上，再通过量化和编码来实现压缩。
基于预测的方法通过对图像像素进行建模和预测，利用预测误差的编码来实现压缩。
有损压缩方法在高光谱图像处理中被广泛使用，可以实现较高的压缩率，并在一定程度上保持图像质量。
基于小波变换的遥感图像压缩与识别技术
用 ＪＥ ２０ 进行无损压缩的重建结果 ，简记为（ ０分类压缩 结果；（ 为城市区域采用 ＪＥ ２ ０ 进行无 Ｐ Ｇ ００ ０ ） ， ｄ ） Ｐ Ｇ ００ 损压缩，非城市区域采用 ＪＥ ２ ０ 进行等级为 １０的大压缩 比压缩的重建 图像结果，简记为（， ｏ） Ｐ Ｇ ００ ０ ０ ｌ０ 分类
然 后根据用 户 的不 同需求 ，对 识别 结果 图像 进行分类 压缩 。编 码 端 ，重要 区域采用 ＪＥ ００或 ＪＥ 压 Ｐ Ｇ２０ ＰＧ 缩 算法 ，当对 重要 区域 的重建 质量要 求 高时用 ＪＥ ２ ０ Ｐ Ｇ ００进行 无损 或低 压缩 比压缩 ，当对 处理速 度要求 高 时 用 ＪＥ Ｐ Ｇ进 行低压 缩 比压 缩 ；不重 要 区域采用 ＪＥ ２ ０ Ｐ Ｇ ０ ０实现 高 压缩 比压缩 。压缩 级别 设置为 ０ ６０ ￣ ５ ，０
图 １ 示为整 个系统 的实 现流程 图。 所 首先是遥 感 图像 的分类 识 别功 能模块 ， 通过对 图像进 行 小波分 解 ， 由分 解 图像 进行边 缘轮廓 的初 步提取 ；其次根据遥 感 图像 中城 市区域 和非城 市 区域 的特 性差异 ，选 定特 征 空 间 ，根据 反复实验得 到 的经验 阈值 ，将 遥感 图像分 为城市 区域 与非 城市 区域（ 即重要 区域 与非重 要 区域） 。
序 。开机 Ｃ Ｕ从 Ｒ Ｍ 中读 入操作 系统启 Ｐ Ｏ 动程 序（ ｏ ｔ ａｅ、 Ｂ ｏ｜ ｄ ｒ，进 行 系统 自检并 初始 ｏ 化 系统 信 息 ，同 时将 自检信 息 由总线 送 入 图 １硬件 元框图 单
外 部控制单 元 Ｌ Ｄ； 据通 过谱 仪接 口或 中子 分析仪 接 口送 入 系统 时解谱 分析程 序开始 工作 。当外 部控 制 Ｃ 数
维普资讯
基于小波变换的遥感图像压缩
基于小波变换的遥感图像压缩郭广杰;张静;郭海生【摘要】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,比较好地解决了遥感图像的压缩和传输问题。
而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,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%In the field of remote sensing image compression,wavelet analysis is better solution of remote sensing image compression and transmission for a new compression method and compression idea.The choice of wavelet to image compression directly determines the effect of compression speed and compression.This paper compares the different nature of wavelet image compression effect caused by wavelet basis,and presented the principle of choice.By the summary nature of the various wavelet,biorthogonal wavelet selection（D5 / 3） is applied to remote sensing image compression.【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2011(036)005【总页数】4页(P65-67,71)【关键词】小波变换;遥感图像;图像压缩【作者】郭广杰;张静;郭海生【作者单位】河南省舞钢市建设局,河南舞钢462500;信息工程大学测绘学院,河南郑州450052;河南省灵宝市国土资源局,河南灵宝472501【正文语种】中文【中图分类】TP7510 引言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得特别重要。
基于小波变换和分类矢量量化的图像压缩算法修改版
基于小波变换和分类矢量量化的图像压缩算法修改版————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：基于小波变换和分类矢量量化的图像压缩算法学号2０0823３4024姓名 岳东 专业 通信工程摘 要：提出一种用于图像压缩的分类矢量量化算法，该算法在对图像进行多级小波变换后,利用3个方向上各自小波系数之间的相关性,构造符合图像特征的跨频带矢量,依据矢量能量和零树矢量综合判定进行矢量分类,并采用了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则和基于成对最近邻算法（PNN)的L ＢＧ算法进行矢量量化，提高了图像的编码效率和重构质量。
仿真结果表明,该算法实现简单,在较低的编码率下,可达到较好的压缩效果。
关 键 词:小波变换，跨频带矢量构造，矢量分类，矢量量化1 算法原理1.1 图像小波分解的特点和跨频带矢量的构造小波变换是一种非平稳信号的分析方法，其基本思想是用一族函数)(,t ψb a 来表示或逼近一个函数)t (f ,这族函数称为小波函数。
实际小波变换中，为了方便,多采用二进小波变换。
对)(2R L 空间中的任意函数)t (f ，它的二进小波变换为∫∞+∞,,d )()(=t t ψt f C n m n m (1）其中，2,2=)(m n m t ψ)2(n tψm,而)(t 满足 0=d )(∫∞+∞t t ψ。
将小波变换一维推广到二维就可用于图像处理。
通过水平和垂直滤波,可分离二维小波变换将原始图像分解为水平﹑垂直﹑对角和低频4个子带,其中低频部分可继续进一步分解。
图像经小波变换后所得到的系数有特殊性质。
在不同尺度的高频子带图像之间存在同构特性,而且3个方向上不同尺度下的小波系数能量大小不同，各方向的侧重不同。
在同一方向上,有更强的同构性和相似性,事实上,各方向不同尺度下对应频带的相关性是最强的。
为提高矢量量化的编码效率，在构造矢量时，必须充分利用这些相关性。
基于小波分析法遥感影像图像压缩的应用研究
基于小波分析法遥感影像图像压缩的应用研究本文主要对小波变换应用于遥感图像的压缩进行了研究，通过对传统压缩方法的比较和遥感图像小波变换后的统计特性，选择合适的小波基，通过改进的算法对遥感图像进行压缩。
标签：遥感图像图像压缩小波变换1引言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。
本文提出将小波分析法应用到遥感图像的压缩领域中，其提供了新的压缩方法和压缩思路，比较好地解决了遥感图像的压缩和传输问题，有着广泛的应用前景。
2图像压缩理论简介图像压缩就是用较少的比特率有损或者无损的表示原来的像素矩阵。
长期以来人们在图像压缩理论的指导下，进行图像压缩编码方法的研究，即在不产生任何失真的前提下，通过合理地编码，对每个信源符号分配不等长的码字，但是人们发现，无失真编码除了压缩率有限外，人的视觉感知特点与无失真编码认为的随机分布的数据统计信息并不一致，也就是说也许统计信息量很大的数据对视觉感知并不是那么重要。
随着科学技术的发展和对压缩率要求的不断提高，新的编码标准和技术在不断的研究，压缩技术突破了传统香农信息理论的框架，对解压的图像更注重人的感知作用，图像编码成熟的标志就是关于图像编码的国际标准的制定，即ISO/IEC 关于静止图像编码标准JPEG，CCITT 关于电视电话/会议电视的视频编码标准H.261 和ISO/IEC 关于活动图像的编码标准MPEG-1、MPEG-2，也包括分形圖像压缩、小波变换图像压缩、数论变换压缩、人工神经网络压缩等编码技术。
基于小波变换的遥感图像压缩算法综述
２小波变换的介绍
小 波 变换 最早 是 由法 国地 球 物 理 学 家 Ｍｏ ｌｔ ８ 年 代 提 出 ， ｒ 于 ０ ｅ 用于 分 析 地 球物 理 信 号 分 析 的 一 种 分 析 工 具 。 经过 科 学 家 、 工 程 师 、数 学 家 们 的 共 同努 力 ， 多 门 学 在 科 和 多种 领 域 得 到 成 功 应 用 。 尤 其 在信 号 处理 、 图像 压缩 、语 音分 析 、模式 识 别、量 子 物理 、数 字 通 信 以 及 众 多 的非 线 性 学 科 领 域广 泛 应 用 。小 波 变 换 主 要 是 要 整 理 出 高 频 分 量 和 低 频 分 量 ， 频 分 量 含 有 的 能 低 量 高 ， 含 图像 的 整 体轮 廓 ， 高频 分 量 还 包 而 有 的能 量 较 低 ， 要 显示 图 像 细节 的地 方 ， 主 因 此 小 波变 换 的 主 要 思 想 就 是 尽 可 能 保 留 低 频分 量 而 去 除 高 频 分 量 以 达 到 压 缩 的 效 果 。 原 则 上 小 波 变 换 可 以 无 限 的 进 行 下 去 ， 是 图像 效 果 会 越 来越 模 糊 。 小 波 变 但 换具 有 图像 恢 复 质量 好 、压 缩 率 较 高 、速
供 最 大 容 错 能 力 ， 制错 误 扩 散 。 根 据 上 限 述 要 求 ， Ｃ ＤＳ已经 提 出 了 三 个 基 于高 速 Ｃ Ｓ 损 压 缩 建 议 算 法 ， 中 有 两 个 是 基 于 小 波 其 变 换 的 ， 欧 洲航 天 局 提 出 的 Ｆｅ Ｗａ ｅ 即 ｌｘ ｖ 算 法 与 法 国提 出的 Ｃ Ｓ算 法 。 它 们 都是 基 ＮＥ 于 高 速推 帚 式 的 压缩 算 法 。 “ 帚式 ”就 是 推 对 图像 进 行 编码 时按 照 固 定行 数 而 不是 整 帧 图 像 来 进 行 处 理 ， 样 能 有 效 地 提 高 编 这 码 器 的利用 效率 ， 进行 实时 编码 处理 。 以 此 外 ， Ｓ Ｃ ＤＳ对 基 于 小 波 变 换 的 压 缩算 法 Ｃ 给 予 了 很大 的 关 注 ， 例如 Ｊ Ｅ ２ ０ 压 缩 算 Ｐ Ｇ ００ 法 。本 文 主 要 介 绍 以上 三 种 基 于 小 波 变 Байду номын сангаас 的遥感 图像压缩算 法。 ３ １ ｌ Ｗａ ｅ Ｅ Ａ） ． ｅ Ｆ ｘ ｖ （ Ｓ 算法 ． Ｆｅ Ｗａ ｅ Ｓ ） 基于小波 变换 ， 中 ｌ ｘ ｖ （ Ａ 算法 Ｅ 其 小 波变 换基 为采 用提 升方 案的双 正 交 ９ ７ ／ 小 波 基和 ５ ３ ／ 小波 基 ， 解 层数 建议 为 ３ 边界 分 ， 延 拓方 式为 周期 对称 延拓 。利 用提 升方 案进 行 小 波变 换 具 有 同址 运 算 的优 点 ， 省 去 大 可 量 的 存储 器 开 销 ， 高 小波 变 换 的速 度 。提 提 升 方 案运 算 速 度 趋 于 常规 小 波 变 换的 ２倍 ， 即 在 同等硬 件条 件下 ， 一维 小波 而言 ， 对 运算 时 间 减少 一 半 ， 二 维小 波 变 换则 减 为原 来 对 的 四分之 一 。这 个优 点在 空 间飞行 器的 实时 性 图像 数 据 处理 中有 很 大 的使 用价 值 。 ３ ２ ＪＥ ２ ０ ． ＰＧ ００算法 ＪＥ ００ 于离散小波变换 ， Ｐ Ｇ２ ０ 基 同时 支 持 有 损 和 无 损 压 缩 、大 幅 图像 的压 缩 、 渐 进 传输 、感兴 趣 区编码 、 良好 的鲁 棒性 、码 流 随机 访 问等 功 能 。Ｊ Ｅ ２ ０ 的 所有 这 些 Ｐ Ｇ ００ 特 点 ， 得 它的 应 用 领域 非 常 广泛 。 使 Ｊ Ｅ ０ ０ 准 的核 心是 图 像 的 编 解 码 系 Ｐ Ｇ２ ０ 标 统 ， 原理 见 图 ３ Ｐ Ｇ ０ ０ 其 。Ｊ Ｅ ２ ０ 图像 编码 系统 基 于 Ｄ ｖｄ ａ ｂ ｎ提 出 的 Ｅ Ｃ Ｔ算 法 ， ａ ｉＴ ｕ ｍａ Ｂ Ｏ 使 用 小 波 变 换 ， 用两 层编 码 策 略 ， 压 缩 采 对 位 流 分 层 组 织 ， 仅获 得 较 好 的 压 缩 效 率 ， 不 而 且 压 缩 码 流具 有 较 大 的 灵 活 性 。
基于小波变换及Matlab的遥感图像压缩效果分析
基于小波变换及Matlab的遥感图像压缩效果分析袁蔚林;马燕;刘圣伟;许玉斌;孙华波【期刊名称】《地理信息世界》【年(卷),期】2013(000)003【摘要】主要对小波变换在遥感图像压缩中的应用进行了研究。
首先对小波变换理论及其实现进行了简要的介绍。
然后，重点分析了小波变换分解层次、阈值选择对图像压缩效果的影响。
利用MATLAB小波工具箱提供的小波变换函数，采用haar小波、db小波、sym小波、coif小波、bior小波进行遥感图像压缩，并对压缩效果进行了分析比较。
结果表明，随着压缩倍数的增加，所需小波变换的分解层次也相应增加；但当压缩倍数选定后，对于大小一定的遥感图像，小波变换分解层次达到某一定级次时，再增加变换的分解层次，对压缩效果的作用甚微。
因此，当图像大小一定时，压缩倍数和小波变换的分解层次之间存在一个较佳匹配问题。
同时，通过实验数据，说明了在小波压缩过程中，阈值对压缩图像的压缩比和能量保持比的定量影响，表明将小波变换用于遥感图像压缩具有压缩比大，压缩效率高的优点。
实验结果为小波变换在遥感图像压缩中的实际应用提供了理论参考。
% In this paper, the basic principle of wavelet transform is briefly described, focusing on the influence of decomposition level and threshold of wavelet transform on emulate compression effect of RS images. The RS images are compressed by haar wavelet, db wavelet, sym wavelet, coif wavelet as well as bior wavelet which are provided by MATLAB Wavelet Toolbox. According to the analyzed and compared results, the necessary decomposition level of wavelet transform is supposed to be increased withthe multiple of compression. But for the RS images with a certain size besides the chosen compression multiple, when it is increased to a certain level, the effect of compression will keep steadiness. The matching between compression multiple and the decomposition level of wavelet transform is also discussed in detail. On the other hand, the effect of the threshold to the image compression ratio and energy-keeping is studied at the same time. The experimental results and analysis indicate that high compression ratio and high efficiency satisfy the requirement on RS images compression. The result of research provides the theoretical reference of RS images compression using wavelet transform.【总页数】6页(P39-44)【作者】袁蔚林;马燕;刘圣伟;许玉斌;孙华波【作者单位】中国国土资源航空遥感中心，北京 100083;北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京 100871; 中国民航科学技术研究院，北京 100082;中国国土资源航空遥感中心，北京 100083;北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京100871;中国民航科学技术研究院，北京 100082【正文语种】中文【中图分类】TP7【相关文献】1.基于Matlab的小波变换在图像压缩中的应用 [J], 王洪涛;沈有建;李满枝2.基于MATLAB的小波变换在图像压缩中的应用 [J], 马涛;葛卫平3.基于DFT、DCT和小波变换图像压缩与Matlab实现 [J], 张雅琪;才华4.小波变换在遥感图像压缩中的应用及Matlab实现 [J], 易美华;朱自强;黄国祥;邹声杰5.基于Matlab的小波变换图像压缩算法研究 [J], 关雪梅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于小波和支持向量回归的高光谱遥感图像压缩
基于小波和支持向量回归的高光谱遥感图像压缩
吴一全;吴超
【期刊名称】《宇航学报》
【年(卷),期】2011(032)003
【摘要】高光谱遥感成像技术能够获取探测对象丰富的空间信息和光谱信息,但所得图像海量数据的存储与传输制约了其应用.为此,提出了一种基于三维整数小波变换和小波支持向量回归的高光谱遥感图像压缩方法.首先采用三维整数小波变换把高光谱遥感图像分解成不同尺度的多个子带.然后对低频子带直接进行DPCM编码,而对高频子带则利用小波支持向量回归学习其小波系数之间的相关性,并采用小部分训练样本即支持向量来稀疏表示小波系数,以此达到压缩高频小波系数的目的.最后对支持向量及其相应的权重进行熵编码.文中给出了实验结果,并与基于3D SPIHT和JPEG2000的高光谱遥感图像压缩方法进行了比较,结果表明:所提出的方法在相同比特率下能够获得更高的峰值信噪比.
【总页数】7页(P620-626)
【作者】吴一全;吴超
【作者单位】南京航空航天大学电子信息学院,南京,210016;南京航空航天大学电子信息学院,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1;TN911.73
【相关文献】
1.一种基于支持向量机的小波图像压缩方法 [J], 李元诚;焦润海;李波
2.基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类 [J], 谭琨;杜培军
3.基于多元线性回归的高光谱遥感图像小波去噪 [J], 徐冬;孙蕾;罗建书
4.基于支持向量机回归算法的小麦叶面积指数高光谱遥感反演 [J], 林卉;梁亮;张连蓬;杜培军
5.基于小波分解-卷积神经网络和支持向量回归的短期负荷预测 [J], 赵辉;杨赛;岳有军;王红君
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基于小波变换的遥感图像压缩编码方法
基于小波变换的遥感图像压缩编码方法刘文峰;池宜兴;靳峰;郑忠刚【摘要】遥感技术在人民生活和社会生产的应用非常广泛. 随之而来的海量遥感数据对信息的传输、处理和存储都是巨大的挑战, 应对这个问题的重要方法之一就是对图像进行压缩编码处理. 提出一种基于小波变换的压缩编码方法, 利用遥感图像的先验知识来提高算法的压缩性能和效率. 实验结果表明, 新算法性能较传统压缩算法提高约1倍.%Remote sensing technologies are widely used in everyday-life and industry. Massive remote sensing data brings great challenges for transmission,processing and storage. Image compression and encoding is an important method to solve this problem. An encoding method based on wavelet transform is proposed in this paper,which provides improved compression performance and efficiency using prior knowledge of images.Experiments show the performance is improved doubly over traditional algorithm.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2015(045)011【总页数】4页(P37-39,80)【关键词】遥感图像;小波变换;压缩编码;先验知识;高频系数【作者】刘文峰;池宜兴;靳峰;郑忠刚【作者单位】北京市遥感信息研究所, 北京100192;北京市遥感信息研究所, 北京100192;北京市遥感信息研究所, 北京100192;北京市遥感信息研究所, 北京100192【正文语种】中文【中图分类】TP391.4现代社会是信息社会，通过视觉获取的信息占人类获取信息的80%以上，因此，图像成为了信息社会的重要支柱元素［1］。
一种基于小波变换的遥感图象压缩方案
一种基于小波变换的遥感图象压缩方案
高东娟;李新彬
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】1997(000)003
【摘要】针对卫星遥感图象数据的特点，提出了一种基于小波变换的图象压缩编码方案。
实验表明了本方案具有简便高效的特点。
【总页数】2页(P1-2)
【作者】高东娟;李新彬
【作者单位】西安电子科技大学;中科院北京天文台
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.一种基于小波变换各尺度相似性的静止图象压缩方法 [J], 王平;俞恒永;王勇;牟轩沁
2.基于小波变换和矢量量化的遥感图象压缩方法 [J], 阎敬文;孙辉;张圣华
3.一种基于小波变换与自适应混合量化的新图象压缩算法 [J], 王向阳;杨红颖
4.一种基于小波变换的高效图象压缩方法 [J], 翁文军
5.一种基于小波变换和边缘信息的地理图象压缩方法 [J], 吴有富;吴应加
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基于三维整数小波的高光谱图像兴趣体保护压缩研究的开题报告
基于三维整数小波的高光谱图像兴趣体保护压缩研究的开题报告一、研究背景及意义高光谱成像是一种高分辨率、高精度的遥感技术，可以获取地物光谱信息并进行分类、识别、提取等处理，被广泛应用于农业、林业、环境监测等领域。
然而，由于高光谱图像具有高维度、大数据量的特点，导致其存储、传输与处理的难度较大，而高光谱图像中的兴趣体保护更为重要。
在保护高光谱图像兴趣体的过程中，压缩技术是一种非常有价值的手段。
目前，基于小波变换的压缩方法已经在很多领域得到了广泛的应用，通过分解和重构图像来达到压缩的目的。
但是，传统的小波方法并不能很好的处理高维度的高光谱图像，因此需要寻找一些新的方法来解决这个问题。
因此，本研究将基于三维整数小波对高光谱图像进行压缩，以提高高光谱图像压缩效率和保护图像兴趣体的精度，具有很强的实用性和现实意义。
二、研究内容及方法本研究将基于三维整数小波来对高光谱图像进行压缩，以提高压缩效率和保护图像兴趣体的精度。
具体研究内容包括：1. 研究整数小波的处理原理和算法，了解其在图像压缩中的应用相关知识。
2. 根据高光谱图像的特点，设计三维整数小波压缩算法。
3. 针对高光谱图像中兴趣体的保护问题，研究并实现兴趣体保护的方法。
4. 针对三维整数小波方法的压缩效率和保护精度，进行实验验证和对比分析。
本研究的方法主要包括理论研究和实验验证两个方面，具体方法如下：1. 理论研究通过查阅相关文献，了解整数小波处理原理和在图像压缩中的应用相关知识，并根据高光谱图像的特点，设计三维整数小波压缩算法。
同时，研究兴趣体保护方法，提高压缩效率和保护精度。
2. 实验验证通过实验验证，对比分析三维整数小波方法和传统小波方法的压缩效率和保护精度。
实验使用MATLAB和Python等工具对算法进行实现，并应用到高光谱图像数据上，以验证算法在实际场景中的性能。
三、预期成果基于三维整数小波的高光谱图像兴趣体保护压缩方法，可以提高高光谱图像的压缩效率和保护精度。
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第 ３ ２卷 第 ３期
２１ ０ １年 ３月
Ｖｏ ． ２ Ｎｏ ３ １３ ． Ｍａ ｃ ｒｈ ２ １ ０１
基 于小 波和 支 持 向量 回归 的 高光谱 感 图像 压 缩 遥
吴 一 全 ， 吴 超
（ 京 航 空 航 天大 学 电 子 信 息学 院 ，南 京 ２ ０ １ ） 南 １０ ６
中 图分 类 号 ：Ｔ ７ １ １ Ｎ １ ． ３ Ｐ ５ ． 。Ｔ ９ １ ７ 文献 标 识 码 ：Ａ 文 章编 号 ：１ ０ ３ ８ｆ ０ １）３ ０ ２ －７ ０ ０１ ２ ２ １ ０ —６ ００
学 报
பைடு நூலகம்ａ
ＤｏＩ ０ ３ ７ ／ ． ｓｎ １ ０ ．３ ８ ２ １ ． ３ ０ ５ ：ｌ ． ８ ３ ｉ ｉｓ ． ０ ０ １ ２ ． ０ １ ０ ． ２
宇 了实 验 结 果 ， 与 基 于 ３ ＰＨ 并 Ｄ Ｓ Ｉ Ｔ和 Ｊ Ｅ ２ ０ Ｐ Ｇ ００的 高 光谱 遥 感 图像 压 缩 方 法 进行 了 比较 ， 果 表 明 ： 提 出 的方 法 在 结 所
ａ
航
相 同 比特率 下 能 够 获 得 更 高 的 峰 值 信 噪 比。
关 键 词 ：高 光 谱 遥 感 ；图像 压 缩 ；小 波 支 持 向量 回 归 ；三 维 整 数 小 波 变 换
Ａｂｓｒ ｃ Ｈｙ ｅ ｓ ｃｒｌｒ ｍｏｅ ｓ ｎｓｎｇ ｉ ｇｎｇ ｉ ａ ａ ｌ ｆｐｒｖｉｉ ｇ ｒｃｈ ｓ ｔａ ｎ ｐ ｃｒ ｌｉｆｒ ａｉｎ ｏ ａ ｇ ｔ ｔ ａ ｔ： ｐ ｒｐｅ ｔａ ｅ ｔ ｅ ｉ ｍａ ｉ ｓ ｃ ｐ ｂｅ ｏ ｏ ｄ ｎ ｉ ｐａｉｌａ ｄ ｓ ｅ ｔａ ｎ ｏｍ ｔｏ ｆｔ ｒｅ
摘 要 ：高光 谱 遥 感 成 像 技 术 能够 获取 探 测 对 象 丰 富 的 空 间 信 息 和光 谱 信 息 ， 所 得 图像 海 量 数 据 的 存 储 与 但 传 输 制 约 了其 应用 。为 此 ， 出 了一 种 基 于 三 维 整数 小 波 变换 和 小 波 支 持 向 量 回 归 的 高 光 谱 遥 感 图 像 压 缩 方 法 。 提 首 先 采 用 三 维 整 数小 波变 换 把 高 光 谱 遥 感 图像 分 解 成 不 同 尺度 的 多 个 子 带 。 然 后 对 低 频 子 带 直 接 进 行 Ｄ Ｃ 编 ＰＭ 码 ， 对 高 频 子 带 则 利 用小 波支 持 向量 回归 学 习 其 小 波 系 数 之 间 的 相 关性 ， 采 用 小 部 分 训 练 样 本 即 支 持 向量 来 而 并 稀 疏 表 示小 波 系数 ， 此 达 到压 缩 高 频 小 波 系 数 的 目的 。最 后 对 支 持 向量 及 其 相 应 的权 重 进 行 熵 编 码 。文 中给 出 以
Ｈｙ ｒ ｐ ｃ ｒ ｌＲｅ ｏ ｅ Ｓ ｎ ｉ ｍ ａ ｅ Ｃｏ ｐ ｅ ｓｏ ｓ ｄ ｏ ｐｅ ｓ ｅ ｔ ａ ｍ ｔ ｅ ｓｎｇ Ｉ ｇ ｍ ｒ ｓ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｗ ａ ｅ ｅ ｎｄ Ｓ ｐｏ ｔ Ｖｅ ｔ ｒ Ｒｅ ｒ ｓ ｉ ｎ ｖ ｌ ｔ ａ ｕｐ ｒ ｃ ｏ ｇ ｅ ｓｏ
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