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基于小波的感兴趣区域图像编码在遥感图像压缩中的应用

Form: 论文之家作者：张炜炜 Publish: 2005-9-27 Hits:-

【中文题名】

基于小波的感兴趣区域图像编码在遥感图像压缩中的应用

【英文题名】

The Application of the ROI Image Coding Based on Wavelet in the Remote Sensing Image Compression

【学科专业】

电路与系统

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2005-9-27

【中关键词】

小波变换,无损压缩,感兴趣区域,遥感图像压缩,,

【英关键词】

Wavelet transform,Lossless compression,Region-of-interest,Remote sensing image compression,

【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】

离散小波变换算法(Discrete Wavelet Transform,DWT)是现代谱分析工具,在包括压缩在内的图像处理与图像分析领域正得到越来越广泛的应用。这种算法对于时域或频域的考察都采取局部的方式,所以对于非平稳过程也一样十分有效。小波在信号分析中对高频成分采用由粗到细渐进的时空域上的取样间隔,所以能够像自动调焦一样看清远近不同的景物,并放大任意细节,是构造图像多分辨率的有力工具。为保证图像或图像的部分区域高保真地恢复,需要使用无损压缩,此时,将整数小波应用到无失真编码可以得到较好的效果。感兴趣区域ROI(Region of Interest)编码是正在制订的静止图像压缩国际新标准JPEG2000支持的一种创新方法。本文利用嵌入式编码理论,提出了基于SPIHT的ROI编码算法,其基本思想是:由于SPIHT是嵌入式编码,图像经过小波分解后,小波系数按重要性排列,如果按一定比例放大ROI系数(或者按一定比例缩小背景系数),ROI便可以比背景更快更清晰的重构出来。其结果是在重构过程中,ROI的保真度高于图像其余部分(背景)。该方法有着广阔的应用前景,比如网络传输或远程诊断,可以大大节省传输时间...

【论文题纲】

摘要	6-7
Abstract	7-9
第1章绪论	9-15
1.1 图像数据处理概述	9-10
1.2 数据压缩的基本概念	10-12
1.3 数据压缩的发展现状	12-14
1.4 本文的主要工作及创新点	14-15
第2章小波分析的基本理论	15-25
2.1 Fouier分析	16-17
2.2 多尺度分析和Mallat算法	17-20
2.3 二维多尺度分析与图像的分解和重构	20-25
第3章提升及整数小波变换	25-35
3.1 整数变换的现状	25
3.2 S变换及其拓展	25-28
3.2.1 S变换	25-27
3.2.2 S变换的拓展	27-28
3.3 提升结构	28-30
3.4 提升和整形变换	30-32
3.5 几个常用的整数小波变换	32-35
3.5.1 插值变换	32-33
3.5.2 (2+2，2)变换	33
3.5.3 四维正交变换	33
3.5.4 (9—7)对称双正交变换	33-35
第4章感兴趣区域及其编码	35-49
4.1 JPEG2000及感兴趣区域	36-39
4.1.1 JPEG2000算法核心	37
4.1.2 JPEG2000的优势	37-38
4.1.3 JPEG2000的应用	38-39
4.2 利用SPIHT进行ROI编码	39-46
4.2.1 基于分层树中的集合划分编码(SPIHT)	39-42
4.2.2 利用SPIHT进行ROI编码	42-45
4.2.3 一种自适应提取ROI的简单方法	45-46
4.3 实验结果及比较	46-49
第5章小波在遥感图像压缩中的应用	49-59
5.1 遥感图像成像机理	50-52
5.2 高保真遥感图像的压缩	52-56
5.2.1 小波变换后的遥感图像特点	52-53
5.2.2 遥感图像的量化、压缩	53-56
5.2.3 用自适应提取ROI的方法处理遥感图像	56
5.3 实验结果与分析	56-59
结论	59-61
参考文献	61-65
致谢	65-67
附录A (攻读学位期间所发表的学术论文)	67-69
附录B (攻读学位期间所参与的科研项目)	69

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389302



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