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感兴趣区域编码及其在多光谱图像压缩中的应用

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西北工业大学学位论文知识产权声明书及西北工业大学学位论文原创性声明

第一章绪论

1.1图像压缩的重要性和可行性

1.2图像压缩技术的发展与现状

1.3多光谱图像压缩技术

1.3.1多光谱图像压缩的意义

1.3.2多光谱图像特征分析

1.3.3多光谱图像压缩技术分类

1.3.4常用的多光谱图像压缩技术

1.4多光谱图像的感兴趣区域压缩

1.5论文研究内容

第二章JPEG2000静态图像编码标准

2.1 JPEG2000编码系统概述

2.2 JPEG2000标准的特点

2.3 JPEG2000的基本框架和实现

2.3.1预处理

2.3.2小波变换

2.3.3量化

2.3.4优化截断的嵌入式块编码

2.3.5压缩代码的分层和打包

2.3.6码流结构

第三章感兴趣区域图像压缩

3.1 ROI概述

3.2感兴趣区域掩模

3.3最大位移法

3.3.1 ROI掩模

3.3.2编码

3.3.3解码

3.3.4实验结果与分析

3.4一般位移法

3.5部分重要位平面位移法

3.5.1算法及编码原理

3.5.2实验结果与分析

3.6逐个位平面平移法

3.6.1算法及编码原理

3.6.2实验结果与分析

第四章ROI编码算法在多光谱图像压缩中的应用

4.1压缩方案的总体设计

4.1.1基于图像灰度局部平稳的自适应预测器

4.1.2离散小波变换

4.2实验结果及分析

4.3结论

第五章总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

研究生期间发表的论文

致谢

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摘要

随着遥感技术的不断发展,多光谱图像数据的压缩越来越多的受到关注。由于多光谱图像使用目的不同,使用者可能只对图像中的部分区域感兴趣,在压缩中,可以根据不同的使用目的,对使用者感兴趣区域(ROI,Region ofInterest)进行高保真或无损压缩,对其他非感兴趣区域进行低保真的有损压缩,从而可以得到较高的压缩比,同时又不会丢失重要信息。 论文主要研究了JPEG2000的感兴趣区域特性,详细介绍了JPEG2000定义的两种ROI技术,即最大位移法(Maxshift,Maximum shift method)和一般位移法(General Scaling-based method),并进行仿真实验,对其实验结果进行了比较和分析。针对最大位移法不能控制感兴趣区域和背景区域的重建图像相对质量的不足,又进一步仿真实现了两种改进算法:部分重要位平面位移法(PSBshift,Partial Significant Bitplanes Shift method)和逐个位平面位移法(BbBshift,Bitplane-by-Bitplane Shift method):最后提出了基于自适应预测算法和感兴趣区域编码相结合的多光谱图像压缩算法。该算法首先利用图像灰度局部平稳的自适应预测算法去除多光谱图像的谱间冗余;其次对去除谱间冗余的多光谱差值图像进行二维离散小波变换,去除谱内冗余;然后分别利用MaxshiR、PSBshift和BbBshift进行感兴趣区域编码。实验结果证明,这两种改进算法具有Maxshift的优点,即不需要对感兴趣区域的形状信息进行编码和传输,同时又克服了Maxshift的缺点,实现了对感兴趣区域和背景区域压缩质量的灵活调整,获得所期望的高质量的感兴趣区域图像,并提高了背景区域图像的质量,很好地改善了感兴趣区域和背景区域图像的相对质量。

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