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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。
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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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