雷达图像无损压缩编码方法的研究

摘要

在船舶交通管理系统(VTS)中，对雷达图像的监控和回放是提高交通效率和保障交通安全的主要手段。在船舶航行记录仪(VDR)中，雷达图像也可以帮助调查人员找出海难事故的真正原因。由于现代雷达的探测精度越来越高，这也导致雷达产生的图像数据量越来越大，给雷达图像的传输和存储技术带来了巨大挑战。同时，在事故处理、责任鉴定以及分析VTS所辖区域航行情况等方面，需要高质量的雷达图像信息，因此，本文从实际问题出发，提出了基于预测和熵编码的雷达图像无损方法并编程实现。以下为本文研究的主要内容:
　　(1)将采集到的雷达视频数据转换为直角坐标形式的雷达图像，通过灰度直方图和帧间帧内相关性系数分析，讨论雷达图像冗余性特点。
　　(2)由于每帧雷达图像所占空间较大，在帧间压缩环节为了降低算法对硬件的要求，保证系统的实时性，结合之前对雷达图像特点的分析，采用线性预测算法，生成帧间预测残差图像。
　　(3)帧间预测后产生的残差图像可以应用帧内预测算法来进一步消除冗余，首先讨论GAP和MED预测器的预测效果和性能对比，其次分析不同形式雷达图像作为压缩算法输入的优劣势，最后确定帧内压缩方案。
　　(4)服务器端将压缩图像转化为二进制序列，进一步打包成帧并采取两种措施进行加密，使之适应网络的传输同时确保数据的安全性。采用MS SQL Server存储压缩图像。
　　(5)客户端连接数据库读取图像压缩数据到本地解压缩并显示。讨论图像显示过程中的坐标转换效率、区域重叠、显示漏点等编程实践中的关键问题。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 选题背景及研究意义

1．2 国内外技术状况与发展趋势

1．3 课题研究的主要内容

1．4 论文的结构安排

第2章 雷达图像特征分析与无损压缩

2．1 雷达图像的产生及其冗余性

2．2 雷达图像的直方图分析

2．3 雷达图像的相关性分析

2．3．1 帧间相关性分析

2．3．2 帧内相关性分析

2．4 数字图像无损压缩

2．4．1 图像压缩的基本模型

2．4．2 预测编码

2．4．3 行程编码

2．4．4 Huffman编码

2．5 图像无损压缩的评价

2．5．1 压缩比

2．5．2 编码效率

2．5．3 算法复杂度

2．5．4 算法稳定性

2．6 本章小结

第3章 雷达图像无损压缩方案的研究

3．1 帧内预测模型的选择

3．1．1 MED预测模型

3．1．2 GAP预测模型

3．1．3 两种预测模型的实验对比

3．2 雷达图像坐标形式的选择

3．2．1 两种坐标形式的介绍

3．2．2 两种坐标形式的分析选择

3．2．3 坐标转换过程中的区域重叠和漏点问题

3．3 雷达图像无损压缩方案总体设计

3．3．1 雷达图像帧间编码模块

3．3．2 雷达图像帧内编码模块

3．4 本章小结

第4章 雷达图像压缩传输显示系统软件的实现

4．1 软件系统总体设计

4．1．1 工具软件和系统架构

4．1．2 服务器端程序

4．1．3 客户端程序

4．1．4 系统数据库

4．2 实验室雷达图像的生成

4．2．1 图像表示格式及C#图像处理基础

4．2．2 采集卡数据格式解析和读取

4．2．3 极坐标到直角坐标转换

4．3 雷达图像无损压缩算法实现

4．3．1 雷达图像帧间预测编码实现

4．3．2 雷达图像帧内预测编码实现

4．3．3 雷达图像帧内行程编码实现

4．3．4 雷达图像帧内Huffman编码实现

4．4 雷达图像压缩数据的传输和存储

4．5 雷达图像压缩数据的解码和显示的实现

4．6 本章小结

第5章 结论与展望

参考文献

致谢

作者简介