探析基于分形理论的vdr雷达图像编码方法的研究

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1、分类号UDC密级——单位代码!Qi』!一基于分形理论的VDR雷达图像编码方法的研究冀曙光指导教师刘丹职称学位授予单位教授大连海事大学由请学位级别硕士学科与专业交通信息工程及控制论文完成日期2007年2月论文答辩日期2007年3月答辩委员会主席磁函中文摘要摘要航行数据记录仪，简称VDR(VoyageDataRecorder)，是一种专门用于记录、保存和分析船舶航行过程中重要信息参数的智能化记录设备。在海上交通事故发生后，VDR所记录的数据对于分析事故原因，进行海事责任判定具有不可替代的作用。VDR系统中的雷达图像系统用于采集和存储雷达的图像信号。经过压缩后再

2、将数据传输到存储器存储。图像画面分辨率可高达1280X1024像素，采集周期通常为每15秒一帧。分形理论是现代数学与非线性科学研究中十分活跃的一个分支，最近十年它在计算机图像处理和分析中显示出越来越重要的作用。图像压缩、自然图像的模拟、图像纹理分析、模式识别等方面都可见大量的用分形理论来分析和研究的报道。图像压缩编码技术日新月异，尤其是分形编码技术突破了原有编码技术的界限，对于某些图像而言，有着其它传统算法无可比拟的压缩比，引起了人们的极大关注。分形编码是一个前沿性的课题，虽然在理论上它具有很大的优越性，但是就实践而言，人们对它的研究才处于萌芽阶段。本文回

3、顾了VDR与分形的发展历程，并简要介绍了有关分形编码的相关知识。给出了基于分形理论的VDR雷达图像编码方法的数学基础。讨论并比较了不同分形图像压缩方法的优缺点。在将分形理论应用于VDR雷达图像编码中，取得了有价值的实验结果。本文所涉及的主要工作如下：第一，对船载数据记录仪进行了全面的分析与介绍；第二。对分形理论的相关知识进行了系统的分析研究；第三，将分形理论应用于图像编码算法当中，并获得了相应的实验结果。关键词：VDR；分形；雷达图像；压缩英文摘要ResearchonVDRRadarImageCompressionMethodBasedonFractalT

4、heoryAbstractVoyageDataRecorderisakindofintelligentsystemthat，canrecord,saveandanalyzetheinformationconcerningvoyageofships．The‘functionsofVDRaresimilarwiththoseofaeronauticalBlack-box．Theinformati∞recordedisusefultoarbitratethereasonsandresponsibifitiesofmaritimeaffairs．Radarimag

5、eacquisitionmoduleofVDRsystemisdesignedtorecordradarimagesofvessels，whichwillbecompressedandsavedonHash．TheresolutionofradarimageCanobtain1280by1024，andtheperiodofacquisitionis15secondsperframe．TheFractaltheoryisaveryactivebranchofmodemmathematicsandnon-lineartheory．Inthelastdecad

6、e,ithasplayedaBincreasinglyimportantroleinimageprocessing．TherearewideapplicationsofFractaltheoryinthefields。suchasimagecompression,naturalimagesimulation,imagetextureanalysis，patternrecognitionandSOon．Fractalimagecompressionisanoveltechnology．Especially,Fraetalimagecompressiontec

7、hnologysurpassesthelimitationoftraditionalcodingmethodandpotentlargercompressionratio．AlthoughintheoryFractalimagecodinghasgreatadvantages,practically,theresearch011itis011thebeginningstage．ThispaperpresentsareviewonthedevelopmentofVDRandFractaltheory,andintroducestheknowledgeabou

8、tFractalcompressionmethodbriefly．