基于上下文的多维图像的无损有损压缩技术

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1、西安电子科技大学硕士学位论文基于上下文的多维图像的无损/有损压缩技术姓名：延学萍申请学位级别：硕士专业：电路与系统指导教师：吴家骥201201 ���由于多维图像海量的数据给传输和存储带来了巨大的压力，因此，根据多维图像的数据特点研究高效的压缩编码技术对多维图像的传输与存储有着重大意义。本文首先介绍了高光谱图像目前的压缩前景，由于高光谱图像谱间具有很强的相关性，并利用此特性提出了无损／有损等压缩方法。然后根据传统的多进制算术编码提出了上下文模型的高动态范围数据的算术编码，并对多波段的全天空的�位极光图像

2、在不同的预测方法下作无损压缩。本文主要分为下面的四个部分：��紫榷愿吖馄淄枷裨诳占渥��瓹��上下文预测，得到的预测残差结合分布式信源编码理论���鑫黄矫娣纸庀碌谋嗦耄�渲蠸���．��编码端采用��诖�车亩��扑闶醣嗦牖�∩咸岢隽朔植际剿闶醣嗦���理论与算法原理，给出了小波变换下对系数的零块位平面编码原理，将分布式算术编码用于高光谱图像的符号位平面的编码，在码率一定的情况下可以看出压缩效果较好。测，对预测残差做高动态的算术编码。由于无损方法在要求重构图像的高质量情况下并不能满足传输带宽的要求，因此本

3、文对高光谱图像做预处理实现高光谱图像的近无损压缩。使得�位的三维极光图像的实时传输与有效压缩成为关键。本文不同的帧内和帧间预测方法对�位三维极光图像做预测，并对预测残差做高动态范围的算术编码，实现�位极光图像的压缩。关键字：分布式信源编码高光谱图像无损压缩位平面编码分布式算术编码极光 ��������．�����琣��������—�������������������������������������琣�����������．�������������，����������������������

4、�������������������������������������．���������������������，���������，��������������������甦�������������疭�������瑃������������� ������猟���������������琣����������������．�������������������� 第一章高光谱图像是一种三维的立体图像，其一般能达到几十到几百个波段，高光谱图像的每个波段图像是同一地物在不同波段上所成的图像，并且具

5、有非常高的空间分辨率和谱间分辨率。随着光谱图像的成像光谱仪技术的不断发展，空间分辨率和谱间分辨率也不断得到了很大的提高，因此光谱图像数据量也将随着分辨率的提高成倍增长。例如，美国国家航天局���的机载可见光／红外成像光谱仪����系统一般有��龉馄淄ǖ溃�淦准浞直媛蚀锏���，每个像素用���表示，而数据量高达��痵，高光谱图像的数据量如此庞大，因此海量数据的存储与传输便成为制约高光谱图像数据应用的关键问题，而且有限的带宽与数据传输需求之间的矛盾也日益突出，所以需要在图像数据信息传送前必须对其进行高效的

6、压缩。高光谱图像的特征与普通图像不同，首先是它具有丰富的纹理信息，空间相关性相对较弱；其次是具有普通图像所不具有很强的谱间相关性，即高光谱图像同时具有空间相关性和谱间相关性，而且谱间相关性远远大于空间相关性。然而，在实际应用中，高光谱图像的压缩过程要求在星上完成，而星上能源的供应是受限的，对压缩算法的复杂度要尽量低，以便利于实现实时压缩，而且传输带宽资源也是有限的，所以对编码效率的要求也非常高，以便节省传输时占用的信道容量以及存储时所占用的存储容量，从而提高高光谱图像的处理、传输与存储的效率，因此，研究

7、高光谱图像的压缩编码具有重要的应用价值与意义。国内外研究现状由于高光谱图像是在普通的二维图像上发展而来，因此，许多基于二维图形的压缩算法也可以用于高光谱图像的压缩，主要的编码方法也分为如下的三个方面：基于预测的编码方法、基于变换的编码方法和基于矢量量化的编码方法。 基于上下文的多维图像的无损／有损压缩技术预测编码是图像压缩技术中的重要一个方面，其基本方法是，在图像的编码����������瓹�����相关得到预测值，该方法在空间和谱间自适应做预测，这样可以改变因果成分的��，���其压缩效果优于以���

8、������它们在自然图像的压缩中取得了较好的压缩效果，但由于未考虑图像的谱间相关时实现的三维���顾跛惴ㄒ籌。变换的理论基础是将图像数据看作一个广义的平稳随机信源，用线性变换实��� 第一章绪论性能接近����褼�是一种最优的变换方法，其优点是有固定的基函数而不������、����．��妊顾醣曜贾校��牵珼�最大的缺点是当压缩比较大码率较低时，会产生严重的方块效应和边缘吉布斯效应，并且用于谱间小波分析理论是�世纪�年代发展起来的一个数学