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基于视觉感知约束的遥感图像压缩算法研究

作　者: 柳青梅
导　师: 田金文；谭毅华
学　校: 华中科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 图像压缩人类视觉系统对比敏感度整数小波变换 JPEG2000
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 161次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

卫星遥感图像已经成为大尺度下观测地面情况的重要手段,在军事和民用方面均得到了成熟的应用。随着电子成像技术的发展,卫星图像分辨率和采样率也越来越高,引起数据存储量和传输数据量的急剧增长,这给星地数据下行传输和星上存储处理等都带来了极大困难,所以必须对遥感图像进行压缩。基于DCT变换的静态图像压缩算法,在较低码率时会出现严重的方块效应,既无法保证图像的数学保真度,视觉质量也较差。通过引入小波理论,一些基于小波变换的压缩算法,如嵌入式零树编码和SPIHT算法等,给图像压缩领域带来了一场革新,大大改善了图像的压缩效率。尽管这些算法在压缩通常的风景和人物图像时表现了良好的性能,但在较低码率压缩高分辨率和纹理丰富的遥感图像时,重建图像仍将会产生严重的编码效应,如振铃效应等。若仅从信息论观点出发,则无论如何采取改进措施,这些算法在低码率时压缩纹理复杂的图像,很难保证重建图像的视觉质量。人眼可以容忍一定程度的失真,而且这种容忍程度随着对比度、纹理和背景光强的不同而变化。论文在小波域内应用人眼视觉特性,结合小波分解的空间-频率域的局部特性和图像的局部特征,自适应的调整每个小波系数的量化步长,使重建图像达到较优的视觉质量,形成一种码率约束下视觉质量优先的压缩算法。这种算法具有多个显著的特点:1)为降低算法的复杂度,利用了9/7小波变换的整数实现算法;2)基于视觉感知的约束,自适应地选取系数的量化步长,可实现视觉质量的优化;3)利用小波分解的多分辨率特性,量化步长可通过已解码的系数推断而得,所以不需要给解码端传递边信息;4)将图像分解为多个子块独立进行编码,每个子块的压缩比由图像内容的统计特性控制,使其具有局部自适应性,并提高图像的整体保真度。实验结果表明在相同压缩比下,与JPEG2000相比,虽然峰值信噪比有所降低,但是重建图像的主观质量得到了提高,证明了该方法的合理性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-16
  1.1 研究背景和意义  8-9
  1.2 图像压缩基础  9-12
  1.3 国内外研究现状  12-14
  1.4 论文的安排  14-16
2 基于小波变换的图像压缩方法  16-28
  2.1 小波变换概述  16-20
  2.2 基于小波变换的图像压缩编码  20-23
  2.3 几个经典的小波图像编码器  23-27
  2.4 本章小结  27-28
3 小波域内的人眼视觉特性  28-36
  3.1 小波分解与人眼视觉系统的相似性  28-29
  3.2 小波域内的视觉效应模型  29-34
  3.3 小波分解和HVS 相结合的主要应用  34-36
4 基于视觉感知约束的图像压缩算法实现  36-60
  4.1 影响小波图像编码性能的主要因素  36-42
  4.2 基于视觉感知约束的小波系数局部自适应量化实现  42-54
  4.3 熵编码和误码处理  54
  4.4 固定码率下图像子块间码率分配的一种优化实现  54-60
5 实验结果及分析  60-69
6 结论与展望  69-71
致谢  71-72
参考文献  72-75

基于视觉感知约束的遥感图像压缩算法研究

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