| 【论文摘要】 | 论文讨论了多光谱图像的特点,统计和分析了图像空间和谱间的相关性及图像在小波变换域内小波系数的一些特性。通过多光谱图像与普通图像的对比测试,得到了一些重要结论。同时,本文对小波变换及其在多光谱图像处理中的应用进行了深入的探讨。
本文结合多光谱图像的特点,提出了几种有损压缩的编码方法。其中基于子带量化的方法采用各子带标量量化、矢量量化相结合的思想对小波系数进行量化,并将零树有损压缩和哈夫曼无损压缩相结合实现压缩编码。而基于分类预测的方法采用模式识别中常用的聚类方法对小波系数进行聚类,并结合最优比特分配的方法SPIHT、SPECK方法对预测值进行有损编码,采用哈夫曼编码对码书和索引表无损压缩,所有的编码文件送到解码端用于重构图像。重构图像的质量基本达到遥感图像应用的要求。另外,论文还将聚类的方法引入到彩色图像的压缩中,对合成彩色波段的图像采用分类预测的方法进行压缩编码。文中大量的实验结果表明:基于小波编码和分类预测的方法取得了较好的效果,在遥感图像压缩中具有广阔的前景。
论文最后介绍了不可分小波理论,探讨了以M_0=(?)为伸缩矩阵的紧支集不可分双正交小波在多光谱图像压缩中的应用。 |
