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时间:2019-01-31
《基于jpeg2000高光谱图像压缩算法的的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要高光谱遥感技术具有更高的地面分辨率和光谱分辨率,采用这种技术获得的高光谱图像不仅包含地物的空间位置形态信息,还包含了地物像元的精细光谱辐射特性,这种光谱信息可用于地物探测、环境监测、生态分析等多种领域。但是高光谱图像的每个像元都对应几十到几百个波段的灰度值,数据量极其庞大,因此必须对其进行压缩。新一代的静止图像压缩标准JPEG2000由于采用了一系列的图像压缩新技术而具备很多新特性,因而具有广泛的适用范围,其中也包括遥感图像的压缩。本文在JPEG2000编解码系统的基础上,针对高光谱图像的特点,设计了一套
2、适用于干涉图像序列压缩的编码方案,先用DCT变换去除图像序列的帧间相关性,然后对特征值图像用基于JPEG2000的算法进行8倍压缩,并在编码过程中对带干涉条纹的图像区域进行了ROI处理。沦文首先回顾了图像压缩技术的发展历程,对现有的各种压缩编码方法进行了归纳:接着介绍了高光谱遥感技术,总结了高光谱图像压缩技术的发展现状;然后洋细讨论了JPEG2000编解码系统各个功能模块的实现过程,重点介绍了小波变换技术和基于位平面的ROI编码方法,在此基础上,给出了整套压缩编码的设计方案,并对方案的c++程序仿真结果进行了
3、总结和分析。实验结果表明,该方案在对测试图像序列进行8:1压缩时取得了较好的效果,尤其对恢复光谱图像和光谱曲线质量的改善有明显的效果。关键词:高光谱图像图像压缩EBCOT算法.IPEG2000ROI编码ABSTRACTWithhighergroundresolutionandspectrumresolution.hyperspectralremotesensingproducehyperspectralimages,whichcontainnotonlyspacialpositionandshapeinfor
4、mationbutalsospectralinformation.Theyarewildlyusedinresourceexploration,environmentalinspection,militarydetection,geographicprospecting,andSOon.However,eachpixelofhyperspectmlimagehastensorhundredsofmagnitudevaluescorrespondingitswavebands,SOtheenormousdata
5、mustbecompressed.Ontheotherhand,ontheadvantagesofthecurrentstillimagecompressionstandardJPEG2000,itiswidelyusedinremotesensingimagecompression.Acompressionschemefitforinterferentialimagesequenceisproposedinthepaper,whichreducescorrelationamongimagesequenceb
6、yDCT,thencompressestheeigenvalueimagesusingthecorealgorithmofJPEG2000,andtheregionwithinterferentialstripesareencodedasROI,Inthispaper’thedevelopingcourseofimagecompressiontechnologiesandvariousofcurrentencodingmethodsaresummarized,andhyperspectralremotesen
7、singtechnologyisintroduced.Insuccession,everyfunctionalmoduleofJPEG2000encoderisexplainedindetailandthewavelettransformtechnologyaswellastheROIencodingmethodsbasedonbitplaneisintroducedasemphases.Onthesebases,thewholecompressionencodingschemeisproposed,furt
8、hermore,theresultsofC++emluatorforthisschemeareshownandanalyzed.Accordingtotheexperimentalresults,theschemeattainsgoodqualityofreconstructedimages.Especially,theperformanceofreconstructedspectralimages
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