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超光谱图像压缩与DSP实现技术研究

作　者: 范纪铭
导　师: 沈为民
学　校: 苏州大学
专　业: 光学工程
关键词: 超光谱图像图像压缩主成分分析小波变换预测 DSP 优化
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

超光谱成像仪可以获得波段狭窄且连续的图像,通过分析采集到的光谱图像,可以得到被测物的光谱特征,直接识别被测物,在民用和军用两方面都有十分重要的应用价值。但超光谱图像的海量数据给数据的存储、传输和处理带来极大的挑战,因此必须对其进行压缩编码。本文首先研究主元分析(PCA)和小波变换相结合的超光谱图像压缩算法。主元分析法能够有效地消除超光谱图像的谱间相关性,而整数小波变换在去除空间相关性方面具有长处。对超光谱图像的空间进行等份分割,依次进行PCA和小波变换编码,能够有效地减少运行时间。通过建立压缩比与保留主成分个数之间的非线性关系模型,快速求出任意压缩比下保留PC的最佳个数。通过对美国可见光近红外成像光谱仪(AVIRIS)和课题组研制的超光谱成像仪所获取的光谱图像的压缩结果分析,这种改进的主元分析加小波变换的有损算法在压缩效果和运行速度方面有明显提高。为了利用硬件实现超光谱图像压缩,在分析比较现有压缩算法的基础上,论文提出一种基于预测加整数小波变换相结合的混合算法。首先,考虑到随着光谱分辨率的提高,谱间相关性变得越来越强,设计一个最佳的预测器可以有效的去除光谱图像的谱间相关性。其次,使用有效的整数小波变换去除空间相关性,并利用嵌入式零树编码(EZW)实现对小波系数的进一步编码。针对超光谱图像压缩平台对高速数据的传输、处理和存储的要求,采用高性能DSP芯片(TMS320DM642)实现上述超光谱图像压缩的混合算法,使用DMA和CACHE解决内存中高速图像数据的交换问题,克服大量的数据交换和内存操对程序执行效率的限制。通过在语言和结构上优化算法,提高其压缩效率,试验结果表明优化后执行速度明显提高,为超光谱图像实时处理平台的实现奠定了基础。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 课题背景  9-10
    1.1.1 成像光谱仪  9-10
    1.1.2 超光谱图像  10
  1.2 课题意义  10-11
  1.3 压缩方法及其进展  11-13
  1.4 论文的工作及结构  13-15
第二章超光谱图像特征分析及压缩理论  15-27
  2.1 超光谱图像的特性分析  15-24
    2.1.1 谱间相关性分析  15-20
    2.1.2 空间相关性分析  20-24
  2.2 超光谱图像压缩流程  24-25
  2.3 超光谱图像压缩指标  25-26
    2.3.1 压缩比和码率  25
    2.3.2 均方误差和峰值信噪比  25-26
    2.3.3 压缩速度  26
  2.4 本章小结  26-27
第三章超光谱图像去相关变换及编码  27-42
  3.1 主成分分析去除谱间相关  27
  3.2 基于预测的DPCM 去除谱间相关  27-28
  3.3 小波变换去除空间相关  28-35
    3.3.1 小波变换的基本概念  28-30
    3.3.2 多分辨率分析和Mallat 算法  30-31
    3.3.3 提升小波变换  31-35
  3.4 嵌入式编码  35-41
    3.4.1 嵌入式零树编码（EZW）  35-39
    3.4.2 多极树集合分裂算法（SPIHT）  39-41
  3.5 本章小结  41-42
第四章基于主成分分析和小波变换的超光谱图像压缩  42-53
  4.1 压缩系统流程  42
  4.2 算法的改进  42-45
    4.2.1 分割分块的处理  42-43
    4.2.2 PCA 中保留适量的PC  43-45
  4.3 非线性模型  45-48
    4.3.1 非线性模型的建立  45-46
    4.3.2 非线性模型的普适性  46-48
  4.4 算法的仿真结果及分析  48-51
  4.5 本章小结  51-53
第五章基于谱间预测和小波变换的超光谱图像压缩及DSP 实现  53-65
  5.1 压缩系统流程  53-54
  5.2 算法在DSP 上的实现及优化  54-61
    5.2.1 DSP 开发流程  54-55
    5.2.2 基于预测的混合算法在DSP 上的实现  55-56
    5.2.3 基于压缩系统的优化  56-61
  5.3 压缩方案的测试结果及对比  61-64
    5.3.1 运算时间及重构图像  61-64
    5.3.2 与在PC 机进行对比  64
  5.4 本章小结  64-65
第六章总结与展望  65-66
  6.1 总结  65
  6.2 展望  65-66
参考文献  66-71
攻读学位期间公开发表的论文  71-72
致谢  72-73

超光谱图像压缩与DSP实现技术研究

内容摘要

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