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| 【中文题名】 | 基于显著小波系数结构特征的高倍率遥感图像压缩方法研究 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【英文题名】 | Study on High-ratio Remotely Sensed Image Compression Using Structural Characteristics of Wavelet Coefficients | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【学科专业】 | 模式识别与智能系统 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文级别】 | 硕士论文 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【投稿时间】 | 2006-4-5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【中关键词】 | 小波变换,遥感图像编码,零树,SPHIT,, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【英关键词】 | Wavelet Transform,Remotely Sensed Image Coding,Zerotree,SPIHT, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【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】 | 嵌入式零树小波编码算法(EZW)不仅具有较高的压缩比,而且具有渐进式编解码、低运算复杂度等许多新的特点。近年来,出现了许多EZW 的改进算法,等级树集合分裂算法(SPIHT)是其中的优秀代表。然而,遥感图像数据压缩具有数据相关性小、纹理复杂丰富、数据量大、实时性要求高等特点,如果直接使用标准SPIHT 算法,其重建图像质量往往达不到应用的要求。 尽管J. M. Shapiro 提出的小波系数零树描述很好地去除了非显著系数间的统计冗余,然而统计实验表明,各子带内的显著系数分布也具有一定的方向及位置相关性。本文的创新点在于,基于这种结构特征,在SPIHT 的基础上首次提出了一种新的基于2×2 块的“多分辨率”系数扫描方法以取代通常的逐行扫描,使显著系数的一维分布更加集中,并结合游程编码(RLC),一定程度上消除了图像小波系数间的这种结构冗余,进一步提高了算法在卫星遥感图像高倍率压缩应用中的性能。在算法性能评估方面,本文同时采用了传统的PSNR 图像保真度测度方法与一种新的基于图像结构相似性的图像感知质量评价方法。 理论分析和实验表明: 1)基于显著小波系数的结构特征,在SPIHT 算法中引入了... | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文题纲】 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389344 |
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