| 【中文题名】 | 遥感卫星高光谱图像压缩编码方法研究 |
| 【英文题名】 | Research on Hyperspectral Image Compression for Remote Sensing Satellite |
| 【学科专业】 | 通信与信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2004-6-11 |
| 【中关键词】 | 高光谱图像,图像编码,小波变换,EBCOT算法,差值法,变换法 |
| 【英关键词】 | Hyperspectral Images,Image Coding,Wavelet Transform,EBCOT Algorithm, |
| 【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> |
| 【论文摘要】 |
随着遥感技术的不断发展和完善，获得大量遥感数据的遥感器不断涌现，并且向地面分辨率和光谱分辨率两个方向迅速发展，由此产生的一个明显问题是如何从空间平台上传输这样庞大的遥感数据到地面。如何利用有限的卫星下传链路传输这样大量数据，是遥感压缩系统设计时必须考虑的问题。未来遥感卫星系统将很有可能受限于卫星链路的带宽，所以必须对遥感图像进行数据压缩。
高光谱图像包含一维光谱信息和二维空间信息，在资源探测、环境监视、军事侦察、地质勘探等众多领域得到了广泛应用，除了具有一般遥感图像的特征同时，它的波段数目更多，光谱分辨率更高，因而其数据量更为庞大。
本文结合课题，在对小波理论和图像的小波编码技术进行较为深入研究的基础上，利用小波编码技术实现了星载高光谱遥感图像的压缩。文中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，在此基础上介绍了基于小波的图像编码技术的优秀成果，重点介绍了基于小波的EBCOT编码算法，接着，针对高光谱图像的特征，本文提出了以下三种压缩方案：DCT变换+EBCOT的压缩方案、差值法+EBCOT的压缩方案及预测法+EBCOT的压缩方案，对三种压缩方案进行... |
| 【论文题纲】 |
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第一章 绪论 |
6-14 |
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1.1 引言 |
6-7 |
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1.2 图像压缩编码技术的研究进展 |
7-8 |
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1.3 高光谱遥感图像的特征分析 |
8-10 |
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1.4 高光谱图像编码技术的研究现状 |
10-12 |
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1.5 本文的研究内容 |
12-14 |
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第二章 小波分析与图像编码 |
14-24 |
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2.1 引言 |
14 |
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2.2 小波分析理论基础 |
14-18 |
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2.3 小波分析在图像编码中的应用 |
18-21 |
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2.4 小波分析与高光谱图像压缩 |
21-24 |
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第三章 高光谱图像编码方案设计 |
24-46 |
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3.1 引言 |
24-25 |
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3.2 总体设计 |
25-26 |
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3.3 序列之间的去相关性 |
26-29 |
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3.4 离散小波变换 |
29-31 |
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3.5 量化步长的选择 |
31-33 |
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3.6 小波系数的编码 |
33-44 |
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3.6.1 码块的位平面编码 |
34-42 |
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3.6.2 率失真优化截取 |
42-44 |
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3.7 本章小结 |
44-46 |
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第四章 实验结果及分析 |
46-58 |
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4.1 引言 |
46-47 |
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4.2 光谱处理前图像的失真比较 |
47-52 |
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4.3 光谱处理后图像的失真比较 |
52-53 |
|
4.4 光谱曲线的失真比较 |
53-56 |
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4.5 本章小结 |
56-58 |
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结束语 |
58-60 |
|
致谢 |
60-62 |
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参考文献 |
62-68 |
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作者在读期间的研究成果 |
68-69 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389228 |
