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基于JPEG2000无损压缩的DEM网络渐进传输方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对网络GIS海量DEM数据与有限带宽之间的矛盾,根据DEM数据特点和网络多分辨率渐进的应用需求,提出了一种在DEM各级分辨率具有良好精度性能、基于改进的JPEG2000高效无损压缩的DEM网络渐进传输方法.选用2/6整数小波分解DEM数据,利用辖区渐进压缩方法、压缩码流的索引文件检索码流实现了DEM的渐进传输.实验证明,2/6小波比标准中的5/3小波能够更好地在每级分辨率保持原始地形精度,相比传统方法,网络渐进传输时每级分辨率传榆的数据量平均减少了90.29%. 相似文献
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遥感影像无损压缩编码的实验分析与改进 总被引：6，自引：0，他引：6
遥感影像的内容十分复杂，分辨率较高，用于电视图像或其它视尖信号的无损压缩方法很难使遥感影像的无损压缩达到２倍的压缩比。本文提出一种遥感影像的无损压缩方法，用该方法可使大部分遥感影像达到２倍以上的压缩比。最后还对这部分影像用小波分解理论进行分析，得到０这部分影像量的特征。 相似文献
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基于小波变换多分辨率分析特性的遥感影像动态重构的金字塔模型 总被引：2，自引：0，他引：2
本文针对高分辨率遥感影像在网络传输与发布中的大数据量问题,在分析传统影像金字塔构建方法的基础上,利用小波变换的多分辨率分析特性引入了一种基于影像动态构建的金字塔模型。该方法在客户端利用小波逆变换动态合成各种分辨率级别的影像,与传统方法相比解决了没有利用金字塔各个层次数据之间的相关性带来的约1/3数据增量问题,而且在网络应用中可以形成一种分辨率递增的流式数据传输模式,非常适合遥感数据的网络发布。基于该模型进行了系统实验,实验结果表明该方法与传统方法相比响应效率明显提高。证明了该模型在遥感数据存储和传输方面的可行性与优越性。 相似文献
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朱述龙 《解放军测绘研究所学报》2002,22(2):5-8
文中提出了一种基于小波变换的影像信息融合方法来提高遥感影像的几何分辨率，该算法的基本思想是：首先利用小波正变换算法将待处理的两幅影像分解成不同分辨率的子图像，然后在一定的准则下对不同分辨率的子图像进行信息融合处理，最后利用小波重建算法对融合子图像进行小波逆变换处理，得到信息融合后的高质量图像，实验表明该方法是可行的。 相似文献
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小波低频子带预测的遥感图像分布式编码 总被引：1，自引：0，他引：1
传感技术的不断发展使遥感图像的时间、空间和光谱分辨率不断提高,信息量日益增大,给遥感图像的存储和传输带来了极大挑战,传统图像编码策略难以适应这种基于上行的遥感图像应用需求。本文提出一种基于小波低频子带预测的分布式遥感图像编码方案,利用预测插值的方法得到用于解码Wyner-Ziv的辅助信息,图像的低频信息采用小波零树编码方案,而预测误差图像采用基于均匀量化和位平面的Turbo混合编码方案;在解码端,以预测误差图像的码流作为辅助信息,将其与图像的低频信息码流进行联合解码。实验结果表明,提出方法具有编码效率高、失真率小、压缩比高、抗误码性强和码流具有质量可分级等特性。 相似文献
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基于小波统计特性的遥感图像像素与特征联合最优融合方法 总被引：8，自引：0，他引：8
遥感影像的IHS融合方法由于匹配误差导致光谱畸变和退化,而小波变换在变换域具有良好的分频特性,小波系数的统计特性反映了遥感影像的边缘、线和区域等显著特征。提出了基于小波统计特性的遥感影像的像素和特征联合最优融合方法,在IHS空间,对强度分量I的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于多进制小波遥感影像融合的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为监测地面沉陷区的动态演化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R,G,B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,形成新的高频分量,然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行地面沉陷区监测,效果明显提高。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(7)
为了进一步提高遥感图像分类的精度,提出了一种基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遥感图像分类算法。首先利用Log-Gabor小波对遥感图像进行多方向、多分辨率滤波,提取遥感图像的纹理特征;同时计算遥感图像的Krawtchouk矩不变量,作为遥感图像的边缘形状特征,并与基于Log-Gabor小波提取的纹理特征构成完整的特征向量;最后依据所提取的特征向量利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对待分类图像进行分类,得到最终的遥感图像分类结果。实验结果表明,与近年来提出的基于Gabor小波、基于Log-Gabor小波、基于Krawtchouk矩等3种遥感图像分类算法相比,本文算法在主观视觉效果和分类精度等客观定量评价指标上都有了明显的改善,是一种行之有效的遥感图像分类算法。 相似文献
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小波超分辨率重建算法及其在SPOT影像中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
影像超分辨率重建就是从一系列质量较差、分辨率较低的图像来重建图像质量更好、空间分辨率更高的影像的算法.在将所有低分辨率影像纳入同一参考格网中考虑的情况下,低分辨率数据相当于一非规则采样的交错采样数据.本文在多分辨率分析的基础上对基于小波的影像超分辨率重建理论进行介绍,并将现有的小波超分辨率重建算法推广到更一般的运动模型,以充分利用交错采样数据的内在规律性和结构特征,同时针对SPOT影像的特点,分析SPOT影像的调制传送函数,对SPOT重建影像进行包括去噪与解卷积的复原后处理.最后给出基于小波的SPOT影像超分辨率重建结果,表明遥感影像的超分辨率重建在应用中取得进展. 相似文献
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基于特征的遥感图像信息融合模式研究 总被引：5，自引：4，他引：1
基于图像特征的遥感图像信息融合是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合。本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨率遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合。在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像。该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息。本文最后通过融合实验验证了上述结论。 相似文献
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基于图像压缩理论,对有损压缩和无损压缩的相关理论与方法进行了深入研究。在此基础上,采用有损压缩、无损压缩、小波变换以及小波工具箱对图像进行分析,主要有图像大小、清晰度、恢复系数以及能量比等;并对结果进行分析与比较。结果表明,无损压缩对图像压缩后数据失真少,图像比较清晰。 相似文献
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探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题，分析了基于IHS变换的小波包变换分解的遥感图像融合方法，提出了基于最优树分解的融合方法。此方法首先将多光谱图像进行IHS变换，然后对I分量和全色图像进行小波包分解和最优树分解，再进行融合，最后进行IHS 逆变换得到融合图像。此方法不仅得到较好的图像主观视觉效果，而且兼顾了客观上熵最大的原则。 相似文献
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HCT变换与联合稀疏模型相结合的遥感影像融合 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种基于HCT变换和联合稀疏模型的遥感影像融合方法,可更有效地利用多光谱所需谱段的光谱信息,最终得到所需谱段的融合影像。该方法将所需谱段的多光谱影像进行HCT变换,获取其亮度分量和角度分量;然后利用亮度分量和全色影像小波变换的低频分量进行联合稀疏模型的构建、系数求解和融合,得到融合的全色低频分量;最后将该低频分量与前面步骤所得其他分量分别进行小波逆变换和HCT逆变换,得到高质量的融合影像。试验利用Pleiades-1和WorldView-2两种卫星数据进行验证,并通过视觉效果和量化的融合评价指标进行对比和分析,验证了本文算法的有效性。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(1)
鉴于多源遥感影像融合受现有分辨率的限制,结合稀疏表示理论,提出了一种基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法,可将多光谱影像的空间分辨率提升到全色影像空间分辨率的1倍或2倍。在遥感影像融合框架下,首先建立学习字典,利用冗余字典对影像稀疏表示,重构超分辨率;然后采用Gram-Schmidt(GS)光谱锐化法,融合得到超分辨率多光谱影像。利用QuickBird数据对提出的方法进行3个实验,结果都表明本文方法相对传统融合方法、传统超分辨率方法和其他字典学习方案具有一定优势,适用于遥感影像超分辨率融合,可为多源遥感影像融合的超分辨率问题提供1种可行的解决方案,而且对其他融合方法也有借鉴意义。 相似文献
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薄云覆盖遥感图像使图像上的地物信息模糊。本文给出了一种融合引导滤波和迁移学习的薄云图像中地物信息恢复算法。首先利用多方向非抽样对偶树复小波变换对薄云目标图像和无云引导图像进行多分辨率分解,再对分解后的低频子带分别进行支持向量引导滤波和迁移学习,对分解后的高频子带利用修正的Laine增强函数进行增强,然后应用基于区域能量的选择和加权相结合的方法对引导滤波输出和迁移学习模型预测的低频子带进行融合,最后对增强后的高频子带和融合后的低频子带进行多方向非抽样对偶树复小波逆变换重构,获得地物信息恢复图像。Landsat-8 OLI多光谱图像的试验结果表明,支持向量引导滤波能够有效保留目标图像的地物细节信息,域自适应的迁移学习能有效扩展可利用的多源多时相遥感图像范围,通过融合引导滤波和迁移学习能有效去除遥感图像上的薄云,获得较好的地物信息恢复效果。 相似文献