| 【中文题名】 | 小波编码技术及其在机载多光谱遥感图像压缩中的应用 |
| 【英文题名】 | Wavelet Coding Technology and its Application in Compression of Air-borne Multispectral Remote-sensing Images |
| 【学科专业】 | 信号与信息处理 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2001-10-17 |
| 【中关键词】 | 小波变换,Mallat算法,图像压缩,SPIHY,多光谱图像,DPCM |
| 【英关键词】 | wavelet transform, Mallat algorithm, image compression, SPIHT,,, multispectral images, DPCM, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法>数字处理 |
| 【论文摘要】 |
基于小波变换的图像编码技术是近几年来图像压缩领域的研究热点。随着
多光谱遥感技术的发展，多光谱图像的压缩也受到了越来越多的关注。特别是
在无人机作为载机进行多光谱数据采集的情况下，由于受到信道带宽、飞行高
度、无人机载重等多方面因素的限制，在无人机上实现实时的图像压缩是一个
棘手的问题。本文结合课题，在对小波理论和图像的小波编码技术进行了较为
深入的研究基础上，利用小波编码技术实现了机载多光谱遥感图像的压缩。
本文首先从信号分析和数字信号处理的角度对小波分析理论进行了系统的
总结和介绍。然后利用Mallat算法实现了图像的小波变换，并结合图像压缩的
应用目的解决了算法中的细节问题，提出从线性相位、正则性、消失矩、紧支
性、振铃效应和算法复杂度各方面综合考虑以解决算法中最关键的滤波器选择
问题。接着分析了图像小波变换系数的空域、时域和统计分布特性，对现有的
小波编码技术进行了回顾。并实现了基于零树量化的SPIHT（Set Partitioning in
Hierarchical Trees）编码算法，经过实验比较证明... |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
5-6 |
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英文摘要 |
6-7 |
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第一章 概论 |
7-12 |
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1．1 图像压缩的意义 |
7-8 |
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1．2 图像压缩编码方法概述 |
8-9 |
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1．3 小波编码技术 |
9-10 |
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1．4 小波分析发展历史 |
10-11 |
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1．5 论文主要内容 |
11-12 |
|
第二章 小波分析理论基础 |
12-31 |
|
2．1 小波分析的思想来源 |
12-15 |
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2．2 小波变换 |
15-20 |
|
2．3 多分辨分析和MALLAT算法 |
20-24 |
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2．4 小波基的构造 |
24-28 |
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2．5 信号的离散小波变换 |
28-31 |
|
第三章 用于图像压缩的小波变换研究 |
31-49 |
|
3．1 二维MALLAT算法 |
31-36 |
|
3．2 小波变换的能量集中特性 |
36-39 |
|
3．3 重构图像的质量评价标准 |
39 |
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3．4 小波变换用于图像压缩时有关问题的讨论 |
39-49 |
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第四章 基于小波变换的静止图像压缩算法研究 |
49-64 |
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4．1 图像小波变换系数的特点 |
49-52 |
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4．2 基于小波变换图像压缩算法的研究现况 |
52-54 |
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4．3 SPIHT算法 |
54-60 |
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4．4 仿真结果和分析 |
60-64 |
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第五章 多光谱遥感图像压缩算法研究 |
64-79 |
|
5．1 多光谱图像压缩算法的研究现况 |
64-65 |
|
5．2 多光谱图像的谱内SPIHT压缩算法 |
65-67 |
|
5．3 一维小波变换去除谱间冗余算法研究 |
67-69 |
|
5．4 DPCM去除谱间冗余算法研究 |
69-79 |
|
第六章 总结 |
79-81 |
|
6．1 总结 |
79-80 |
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6．2 应进一步研究的问题 |
80-81 |
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参考文献 |
81-83 |
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致 谢 |
83 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389215 |
