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基于3D-SPIHT编码算法的超光谱图像压缩研究

作 者: 刘雪霞
导 师: 吴冬梅
学 校: 西安科技大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 超光谱图像 三维小波变换 DPCM 3D-SPIHT编码
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要


超光谱图像是三维立体图像,具有较高的光谱分辨率和较多的光谱通道数。但较高的光谱分辨率是以较大的数据量和较高的数据维为代价的。庞大的数据量给存储和传输带来了一定困难,因此对超光谱图像进行压缩是非常必要的。由于超光谱图像是一种重要的数据源,特别要求压缩算法实时性好、可靠性高,因此应尽可能采用无损或近无损压缩方法。本文对超光谱遥感图像的压缩算法进行研究。超光谱图像具有较强的空间相关性和很强的谱间相关性,针对超光谱图像的这一特性,本文采用了基于三维小波变换的3D-SPIHT编码算法。针对超光谱图像的特性,采用三维小波变换,同时去除空间冗余和谱间冗余。然后根据变换后小波系数的特性,构造一种3维空间方向树结构,用3D-SPIHT算法对小波系数进行量化编码。在对图像进行小波变换时,本文选择了两种小波基:9/7小波和5/3小波。仿真结果表明,在传输速率为1.0bpp时,9/7小波的峰值信噪比为41.557db;而5/3小波仅为36.350db,相比9/7小波下降了12.5%。在对超光谱图像进行去除谱间冗余时,本文采用了基于DPCM谱间去相关和基于小波变换的谱间去相关两种方案。实验数据表明,采用这两种方案对超光谱图像进行压缩,在压缩比特率为1.0bpp时,两种方案的峰值信噪比都达到了40db。但两种方案相比来说,9/7小波去除谱间相关性效果更好些。这说明基于9/7小波的3D-SPIHT编码更能适合超光谱图像的压缩。

全文目录


摘要  2-3
ABSTRACT  3-7
1 绪论  7-18
  1.1 成像光谱技术和超光谱图像  7-8
    1.1.1 成像光谱技术  7-8
    1.1.2 超光谱遥感图像  8
  1.2 超光谱图像特性  8-12
    1.2.1 空间特性分析  9-10
    1.2.2 谱间特性分析  10-11
    1.2.3 结论  11-12
  1.3 超光谱图像压缩方法的发展  12-15
    1.3.1 基于变换的压缩方法  12-13
    1.3.2 基于矢量量化的压缩方法  13
    1.3.3 基于预测的压缩方法  13
    1.3.4 JPEG2000 编码方案  13
    1.3.5 现有的超光谱图像压缩方法  13-15
  1.4 图像压缩质量和效果的评价  15-16
    1.4.1 客观保真度准则  15-16
    1.4.2 主观保真度准则  16
  1.5 本文工作及框架  16-18
    1.5.1 本文研究内容  16-17
    1.5.2 本文框架  17-18
2 小波变换  18-28
  2.1 小波分析  18-22
    2.1.1 小波定义  18-19
    2.1.2 连续小波变换  19
    2.1.3 离散小波变换  19
    2.1.4 二维小波变换  19-22
  2.2 提升小波变换  22-25
    2.2.1 9/7 提升小波  23-25
    2.2.2 5/3 整数小波  25
  2.3 仿真与比较  25-28
3 三维小波变换  28-35
  3.1 超光谱图像的谱间去相关  28-32
    3.1.1 基于DPCM 的谱间去相关  28-31
    3.1.2 基于小波变换的谱间去相关  31-32
  3.2 三维小波变换  32-35
4 3D-SPIHT 编码算法  35-43
  4.1 小波变换在图像压缩中的应用  35-36
  4.2 基于集合分裂等级树编码算法(SPIHT)  36-39
    4.2.1 空间方向树结构  36-37
    4.2.2 SPIHT 编码算法  37-39
  4.3 3D-SPIHT 编码算法  39-41
  4.4 3D-SPIHT 编码算法实现  41-43
5 基于三维小波变换的3D-SPIHT 算法的仿真  43-49
  5.1 DPCM+SPIHT 编码  43-45
  5.2 3D-DWT+3D-SPIHT  45-47
  5.3 性能比较与分析  47-49
6 结论  49-51
  6.1 本文总结  49
  6.2 今后展望  49-51
致谢  51-52
参考文献  52-54

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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