基于dsp的多光谱图象数据压缩技术研究

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1、中国科学院西安光学精密机械研究所硕士学位论文基于DSP的多光谱图象数据压缩技术研究姓名：陈林杰申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：刘学斌20060607摘要随着遥感技术的发展，多光谱成像技术得到了越来越广泛的应用。多光谱图象是当前最主要的的遥感数据之一，它提供二维地域在光谱维上的反射强度，有较高的光谱分辨率，但这种高分辨率是以其较大的数据量为代价的。多光谱图象巨大的数据量，给数据存储和实时传输带来困难，因此在现有条件下，寻找一种有效的多光谱图象压缩方法具有十分重要的现实意义。多光谱数据同时具有空间冗余和谱间冗余的特点。在光谱谱段很少的情况下，谱间冗余

2、表现的不很明显，因此可以采用一些较高效率的静态图象压缩方法对多光谱图象进行实时压缩。在光谱谱段较多的情况下，空间和谱间冗余都比较明显，可以采用结合谱间变换的三维压缩方法对其进行压缩，以此来进一步提高压缩性能。论文基于以上多光谱图象数据的特征，在对现有压缩方法进行分析比较后，提出了两种改进的压缩算法：一种是基于改进SPIHT算法的多光谱图象数据的压缩。针对SPIHT算法存储空间要求大、计算时间长，不利于硬件实现的特点，文中提出了新的改进方法。另一种是基于直方图变换的多光谱图象3DSPIHT压缩编码算法。该方法对多光谱图象的各波段的直方图进行分析，提出了先对图象进行

3、直方图变换，再利用最优的去相关变换K-L变换去相关，然后用3DSPIHT算法进行编码，实验表明算法比现有算法具有更好的压缩性能。针对所做机载相机项目中多光谱图象的谱段数较少的特点，在用DSP硬件实现的过程中，论文采用了前一种算法，并设计了FPGA实验板模拟CCD数据源，实现并达到了实时压缩的要求，获得了较好的图象质量和压缩性能。本文所做的工作对机载相机记录数据的压缩编码系统的研究具有重要的铺垫作用，文中在总结所做工作的同时，还对进一步工作提出了有益的建议。关键词：多光谱图象矢量量化零树编码3DSPmTDSPFPGAWiththedevelopmentofther

4、emotetechnology,multispectralimagingtechnologyhasbeenincreasinglywideapplication．Multispectalimageisoneofthemainremotesensingdata．，whichprovidestwo-dimensionalgeographicalspectrumintheintensity，andhashighspectralresolutions．However，itisacquiredatthepriceofhugeamountsofdata．1陆sproduce

5、smanydifficulifiesindatatransportionandstoring,SOitisverynecessarytofindahighlyeffectivecompressionmethod．Multispectralimagehasbothspatialandspectralredundance．Fewinthespectralbands．theoverallperformanceiSnotevidentamongspetctrulredtmdance，50Somehighlyeffectivestaticimagecompressionm

6、ethodscanbeused．WhenthespectralbandsiSmm'e，theperformanceisverydistinctinspatialandspectralredundance，Signaltransformationcanbeuseinconjunctionwith3Dencodementmethodsto‘ompressthemultispectralimage．Basedontheabovingcharacteristics,weproposestwoalgorithem：improvedSPⅡⅡ’encodingalgofith

7、emand3DSPIHTencodingalgorithembasedonhistogramtransfo彻皿eformerimprovetheSPⅡj盯accordingtoitsrequirementofhighmemoryandlongprocessingtime．硼1clatterproposeshistogramtransformfirstwiththeanalysisofthemulfispectralimageshistogram，thenremovethespectralmdundancewithKLTtransform,inthelastenc

8、odewith3DSPH