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时间:2019-02-20
《基于小波变换的雷达图像压缩技术研究》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、哈尔滨工程大学博士学位论文基于小波变换的雷达图像压缩技术研究姓名:王仁龙申请学位级别:博士专业:导航、制导与控制指导教师:郝燕玲20090301基于小波变换的雷达图像压缩系统的关键技术研究摘要由于雷达图像与视频信号不同,它要求15秒采集一幅图像,而不是像视频要求每秒25帧左右,所以雷达图像处理可视为静态图像处理。但是雷达图像作为航行数据记录仪(VDR)的重要组成部分,对图像质量的要求较高,不是主观看看就可以的,还有专门的客观评判标准;所以为了满足既有好的压缩比,又要保持高质量,压缩算法很关键。雷达
2、图像分辨率高、信息量大,压缩技术不仅要求大压缩比和低失真度,特别要求可靠性高。在综合比较了国内外各种压缩算法、编码标准的基础上,针对目前几种小波算法,在编码过程中存在占用内存大、硬件实现难的问题,本文提出了基于块位长的小波编码算法作为雷达图像的压缩方法。首先基于人眼视觉特性,分析了目前的静态彩色图像的分量组合格式。通过了解三基色原理和静态彩色图像的分量组合格式,分析了常规图像需要的分量变换,针对雷达图像提出了不进行RGB到YCbCr的格式转换,不进行电平移位。接着研究了小波变换的理论基础,并结合信
3、号处理知识对小波分析理论进行了系统的介绍和分析。文中先从Fouder变换引入小波,介绍小波变换和多分辨率分析,在多分辨分析框架的基础上,结合实际的数字信号处理,推导出Mallat算法。最后简述提升算法的基本原理,并给出了传统小波的提升实现;针对硬件实现选用LS(9,7)dx波,并对其进行了改进。然后研究目前几种典型的基于小波变换的图像编码方法,分别是EZW、SPIHT和SPECK算法。通过对这三种编码算法的编码过程、原理的深入研究,探寻基于小波变换的图像编码的基本原理,最后针对SPECK算法的几点
4、不足之处,结合SPIHT算法对SPECK算法进行了改进;改进算法给出了S集合块和,集合块的具体实现方式和分裂方式,这为编码实现提供了基础;在不继续增加熵编码的情况下,改进算法具有和SPECK原算法一致的编码性能,但是去掉了复杂的嵌套函数,编码方式简单明了;量化细化时,去掉了LIS链表再排序过程,加快了编码速度。哈尔滨工程大学博十学何论文针对当前的几种小波编码算法存在的不足之处,提出了两种基于块位长的小波编码算法。一种是基于块位长的无链表嵌入零块小波编码算法,另一种是基于块位长的无链表小波分块编码算
5、法。这俩种算法都具有很高的信噪比。针对具体的硬件实现,考虑在编码过程中的内存占有量和所占用的时间,基于块位长的无链表小波分块编码算法具有更强的优势,所以在雷达压缩系统中采用基于块位长的无链表小波分块编码算法。最后给出了雷达图像压缩系统的硬件实现平台,详细说明了其工作原理,介绍了主芯片,说明了小波编码算法在硬件平台上的实现;接着给出了上位机测试程序,包括具体程序流程、上位机测试程序的主界面和配置参数界面;最后根据中国船级社颁发的《船载航行数据记录仪检验指南》中有关雷达图像压缩技术的国际测试标准,对雷
6、达图像压缩系统进行测试,测试结果表明该系统完全达到了国际标准,并且长时间运行稳定可靠。关键词:块位长;雷达图像;小波;压缩算法基于小波变换的雷达图像压缩系统的关键技术研究ABSTRACTAwholepieceofradarimageusuallyisrequiredtobesampledeveryfifteenseconds,whichisdifferentfromvideoimagethatgenerallyhastwenty—fiveframespersecond,SOitmeansradar
7、imagescallbetreatedasstaticimages.Radarimageplaysanveryimportantroleinvoyagedatarecorder(VDR),andthequalityofthiskindofimageneedstoberelativelyhighwhichcannotbevaluatedarbitrarilybypeople’Seyesbutshouldbeestimatedthroughsomeobjectivestandard.Sofirstan
8、dforemost,thedesiredcompressionalgorithmshouldachieveanidealcompressionratioandkeepahighqualityofradarimage.Withtheconsiderationthatradarimagewithhighresolutiongenerallyhashugeamountofinformation,alargecompressionratio,lowdistortionandespecial
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