基于小波变换的高光谱溢油图像压缩方法的研究.pdf

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1、0分类号UDC密级——单位代码lQ!§l基于小波变换的高光谱溢油图像压缩方法的研究徐长健指导教师李春庚职称副教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别工学硕士学科与专业计算机科学与技术论文完成日期2011年5月论文答辩日期2011年7月答辩委员会主席rmBasedontheHighSpectralOilImageCompressionAthesisSubmittedtoDalianMaritimeUniversityInpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringbyXuChangjia

2、n(ComputerScienceandTechnology)ThesisSupervisor：AssociateProfessorLiChungengJuly2011大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成硕士学位论文：基王丛!这銮拯的直当谱鲎迪图傻压缩友选笪硒塞==。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：年月日学

3、位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“大连海事大学研究生学位论文提交、版权使用管理办法”，同意大连海事大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。保密口，在——年解密后适用本授权书。本学位论文属于：保密口不保密口(请在以上方框内打“√”)论文作者签名：僦导师签名：嘲务Et期：年月中文摘要摘要高光谱图像具有波段多，且图谱合一、分辨率高、数据量丰富，包含整个热红外、短波红外、近红外、可见光波段的多而

4、窄的连续光谱等优点。使其在溢油检测、农业、矿石等领域得到了广泛的应用，而且发展比较迅速。但高光谱溢油图像数据量庞大，致使其在实际应用领域受到了限制。这种庞大的数据量，对于机载和星载的高光谱来说，由于受到带宽和存储的限制，不能进行实时的数据传输。由于有损压缩会带来信息丢失，不利于后续的高光谱图像研究；采用无损压缩，压缩比较小，数据量的效果不是很明显。因此，建立一种能够较大程度地压缩数据，同时又保护高光谱图像中感兴趣区域的重要信息，提高重建图像后期应用性的压缩机制，是非常有意义的。本文主要研究的是基于感兴趣区域的高光谱溢油图像压缩相关技术，包括以下三方面的内容：第一，针对溢油区域

5、的特点，采用纹理的方法，进行感兴趣区域的检测与识别。第二，对背景采用嵌入式零树小波算法，可以根据实际需要调整背景的码率等系数，进行有损压缩；对感兴趣区域则采用无损压缩的霍夫曼算法进行压缩。这样既完整地保存了有效的信息，方便于后续的工作，又减少了图像的数据量。第三，针对存在于高光谱图像中的大量波段间数据冗余，采用特征提取的方法减少波段数量，达到压缩的目的。论文利用大连和青岛海上溢油的机载高光谱图片进行了实验，在完整地保留原始高光谱图像溢油区域信息的基础上，实现了较好的压缩性能。论文所提出的压缩方法，能够为后期的溢油分析阶段快速地提供有价值的数据。关键词：高光谱溢油图像；嵌入式零

6、树小波；感兴趣区域；纹理continuousspectrumfromThermalinfrared、Short—waveinfraredtoNear-infraredandVisiblebands．Sothatitdevelopsquicklyintheoilspilldetection、agriculture、minerals，ctcawiderangeofapplications．Buthyperspectraldataamountduetoitshuge，inactualapplicationfieldissacrificed．Thishugedataquantity,

7、forairborneandspace-borneofhyperspectralspeaking，duetothelimitedbandwidthandstorage，resultinginreal-timedatatransmissioncall．Becauselossycompressionwillbringinformationlost，SOithasgreatinfluenceforSubsequentresearchassociationofhyperspectral；adoptlossles