基于视觉感知约束的遥感图像压缩算法研究

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1、华中科技大学硕士学位论文基于视觉感知约束的遥感图像压缩算法研究姓名：柳青梅申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：田金文;谭毅华20070604摘要卫星遥感图像已经成为大尺度下观测地面情况的重要手段，在军事和民用方面均得到了成熟的应用。随着电子成像技术的发展，卫星图像分辨率和采样率也越来越高，引起数据存储量和传输数据量的急剧增长，这给星地数据下行传输和星上存储处理等都带来了极大困难，所以必须对遥感图像进行压缩。基于DCT变换的静态图像压缩算法，在较低码率时会出现严重的方块效应，既无法保证图像的数学保真度，视觉质量也较差。通过引入小波理论，一些基于小

2、波变换的压缩算法，如嵌入式零树编码和SPIHT算法等，给图像压缩领域带来了一场革新，大大改善了图像的压缩效率。尽管这些算法在压缩通常的风景和人物图像时表现了良好的性能，但在较低码率压缩高分辨率和纹理丰富的遥感图像时，重建图像仍将会产生严重的编码效应，如振铃效应等。若仅从信息论观点出发，则无论如何采取改进措施，这些算法在低码率时压缩纹理复杂的图像，很难保证重建图像的视觉质量。人眼可以容忍一定程度的失真，而且这种容忍程度随着对比度、纹理和背景光强的不同而变化。论文在小波域内应用人眼视觉特性，结合小波分解的空间-频率域的局部特性和图像的局部特征，自适应的调整每个小波

3、系数的量化步长，使重建图像达到较优的视觉质量，形成一种码率约束下视觉质量优先的压缩算法。这种算法具有多个显著的特点：1）为降低算法的复杂度，利用了9/7小波变换的整数实现算法；2）基于视觉感知的约束，自适应地选取系数的量化步长，可实现视觉质量的优化；3）利用小波分解的多分辨率特性，量化步长可通过已解码的系数推断而得，所以不需要给解码端传递边信息；4）将图像分解为多个子块独立进行编码，每个子块的压缩比由图像内容的统计特性控制，使其具有局部自适应性，并提高图像的整体保真度。实验结果表明在相同压缩比下，与JPEG2000相比，虽然峰值信噪比有所降低，但是重建图像的主

4、观质量得到了提高，证明了该方法的合理性。关键词：图像压缩;人类视觉系统;对比敏感度;整数小波变换;JPEG2000IAbstractTheremote-sensingimaginghasbeenthemainmethodtoobservetheearthsurface,andbeenutilizedmaturelyinmilitaryandcivilapplications.Withthedevelopmentofelectronic-imagingtechnology,theresolutionandsampleratebecomehigherandhigh

5、er,thusmoredataneedstostoreandtransmit,andthisbringsdifficultiestotransmitdatafromsatellitestotheearthandimagprocessingonsatellites.Tocontraposetheseproblems,theimagemustbecompressedeffectively.ThecompressionalgorithmsbasedonDCTtransformwouldmakeblock-artifactssignificantlyatlowerbi

6、t-rate,andcan’tguaranteetheperceptualqualityaswellasthemathematicalfidelityofimage.Byimportingthewavelettheory,somecompressionalgorithmsbasedonwavelettransform,suchasEZWandSPIHT,bringrenovationtotheimagecompressionfieldandmelioratethecompressionefficiencygreatly.Althoughthesealgorit

7、hmsexhibitgoodperformancewhencompressingnaturalimages;theobviouscodingeffectswouldtakeplace,suchasringing,whencompressingimagewithhighresolutionandrichtextureatlowbitrate.Ifonlyfromtheviewpointofinformationtheory,itisverydifficulttoguaranteetheperceptualqualityofthereconstructedimag

8、ewithrichtexture,no