| 【中文题名】 | 基于小波变换的遥感图像压缩编码研究 |
| 【英文题名】 | Remotely Sensed Image Compression Based on Wavelet Transform |
| 【学科专业】 | 地球探测与信息技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-8-26 |
| 【中关键词】 | 图像压缩,遥感图像,小波变换,零树量化,, |
| 【英关键词】 | Image compression,Remotely Sensed Image,Wavelet transform,Zero-tree quantization, |
| 【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】 | 随着现代遥感技术的快速发展,遥感图像呈几何级递增,给其自身的存储、传输和分析带来了巨大的压力,已成为阻碍遥感数据广泛应用的‘瓶颈’。
由于小波变换的多分辨率特性与人类视觉系统非常相近,基于小波变换的编码技术被广泛地应用于遥感图像的压缩中。根据对图像进行小波变换后小波系数的特点,从小波变换用于图像压缩应考虑的几个问题入手,对不同小波基的性能,边界延拓方式以及RGB 与YUV 图像的转换进行了讨论。用嵌入式零树小波图像编码实现了真彩色遥感图像的压缩。针对解压缩后的遥感图像,从峰值信噪比、清晰度、全图区域最大误差和拉氏逼真度四个方面对使用零树小波和JPEG 方法压缩的图像质量进行了评价对比。 |
| 【论文题纲】 |
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第一章 绪论 |
7-14 |
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1.1 图像压缩 |
7-10 |
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1.1.1 图像压缩 |
7-9 |
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1.1.3 静止图像压缩标准 |
9-10 |
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1.2 遥感图像压缩编码 |
10-12 |
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1.2.1 现有压缩编码 |
10-11 |
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1.2.2 现有压缩软件 |
11-12 |
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1.3 技术路线和论文结构 |
12-14 |
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1.3.1 技术路线 |
12-13 |
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1.3.2 论文结构 |
13-14 |
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第二章 小波变换基础 |
14-28 |
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2.1 小波变换 |
14-16 |
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2.1.1 小波函数 |
14-15 |
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2.1.2 连续小波变换与离散小波变换 |
15-16 |
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2.2 小波基函数 |
16-23 |
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2.2.1 常用的小波基函数 |
17-19 |
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2.2.2 小波基的特征 |
19-23 |
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2.3 多分辨率分析与MALLAT 算法 |
23-28 |
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2.3.1 多分辨分析 |
23-24 |
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2.3.2 Mallat 算法 |
24-28 |
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第三章 基于小波变换的图像压缩编码 |
28-42 |
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3.1 图像的小波分解 |
28-33 |
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3.1.1 小波变换的边界处理 |
28-30 |
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3.1.2 图像空间转换 |
30-31 |
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3.1.3 图像的小波分解 |
31-33 |
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3.2 嵌入式零树小波 |
33-40 |
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3.2.1 子带扫描 |
33-34 |
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3.2.2 嵌入式编码 |
34-35 |
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3.2.3 小波零树量化 |
35-40 |
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3.3 HUFFMAN 编码 |
40-42 |
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第四章 压缩图像质量评价 |
42-47 |
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4.1 图像评价原理 |
42-43 |
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4.2 评价结果 |
43-47 |
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第五章 结论与探讨 |
47-49 |
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5.1 主要工作及结论 |
47-48 |
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5.2 存在的问题及展望 |
48-49 |
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参考文献(REFERENCES) |
49-55 |
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摘要 |
55-57 |
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ABSTRACT |
57-59 |
|
致谢 |
59-60 |
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导师及作者简介 |
60 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389282 |
