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小波变换块自适应矢量量化压缩SAR复图像 总被引：1，自引：0，他引：1
随着高分辨率合成孔径雷达的快速发展,SAR系统中所含的数据量越来越大,必须对大量的复图像数据进行压缩,SAR复图像数据的压缩不同于SAR实图像的压缩,通常对相位特性的保持要求很高,所以压缩SAR复图像成为研究中的难点。在分析复图像数据经过小波变换后的相关性变化,研究了使用小波变换块自适应矢量量化(WT-BAVQ)压缩合成孔径雷达复图像的理论依据及具体方法。对一幅复图像进行压缩和解压缩,计算其平均空域相关值和平均相位相关系数,给出了解压缩之后的图像。与块自适应矢量量化(BAVQ),小波变换矢量量化(WT-VQ)小波变换块自适应量化(WT-BAQ)进行了性能比较。实验结果表明,在相同压缩比的条件下,小波块自适应矢量量化算法的平均空域相关值最高。 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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针对传统小波变换融合方法易导致空间纹理信息丢失的缺陷,结合局部方差和局部差异加权算法的优点,提出了一种基于局部算法改进的小波变换融合方法。采用该方法对IKONOS多光谱与全色波段图像进行融合实验,分别从基于视觉效果、数理统计以及面向对象分类精度3个方面分析评价该方法的融合效果。结果表明:改进的融合方法综合了小波变换和局部算法的优点,显著地改善了图像的融合效果,是一种高效的图像融合方法。应用该方法融合后图像的方差由原来的98.28提高到164.32,信息熵由5.30增加到7.85,平均梯度从1.972提高到8.807,图像分类精度提高了10.24%。 相似文献
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本文研究了如何使用基于小波变换的块自适应量化（WT-BAQ）算法压缩合成孔径雷达原始数据。结合一组实测SAR原始数据,进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域评价参数,给出了压缩算法最终所成的图像。并与块自适应量化（BAQ）、块自适应矢量量化（BAVQ）以及小波包变换块自适应量化（WPT-BAQ）方法进行了性能比较。实验表明,在相同比特率条件下,本文算法得到的数据域信噪比和图像域信噪比均比另外三种算法高。本文算法具有一定实用价值。最后文章给出了结论和将来进一步的工作。 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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基于自适应四叉树分割的遥感图像压缩算法 总被引：4，自引：0，他引：4
遥感图像具有不同于一般图像的特点,针对遥感图像对压缩算法的特殊要求,提出了自适应四叉树分割算法实现图像的分块,以各像块的均值近似表示该像块的灰度值,从而以尺量少的数值获得对原始图像的最佳逼近,再对辐近误差进行自适应分割和基于像块方差的自适应量化,最后对各分量进行Huffman编码.实验表明,本算法能表现出良好的实用性能,比JPEG算法更适用于遥感图像的压缩. 相似文献
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基于HIS变换和WT变换的遥感影像融合 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感影像信息融合是近年来国际遥感领域的研究热点.传统的遥感影像融合主要是HIS变换法、加权平均法、PCA法等.利用小渡变换(WT)技术进行遥感影像融合是近年来的研究热点,但其直接舍弃了全色图像的低频率分量,在结果图像中容易出现分块效应.本文结合HIS变换和小波变换的互补性,提出了一种基于HIS变换和小波变换的遥感影像融合方法.通过实验、直观和定性分析,新方法既可以增强融合影像的空间细节表现能力,同时也很好地保留了多光谱影像的光谱信息. 相似文献
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基于小波变换的图像压缩方法能在高压缩比的前提下保持好的重建图像质量,小波变换的编码技术被广泛地应用于图像的压缩中。但这些传统的小波压缩技术及改进算法,都需要构造复杂的小波基、小波函数,算法复杂,制约了在实际中的广泛应用。而最新发展的增强小波技术较传统的小波技术ECW在压缩率、压缩速度、压缩编码方面均有了新的突破,利用ECW SDK二次开发包,可在应用系统中直接嵌入ECW技术进行遥感影像压缩,避免了传统的小波技术算法复杂等弊端。实践表明该方法是一种有效的、可以在实际中广泛应用的遥感图像压缩方法。 相似文献
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一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法 总被引：20，自引：2，他引：18
多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率. 相似文献
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高分辨率遥感影像的压缩纹理元分类 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统的高分辨率遥感影像分类中特征提取复杂,特征维数大等问题,提出一种新颖,简单,高效的纹理特征提取方法。首先,利用随机投影对基于原始像素灰度值的纹理元矢量进行降维,将其投影到压缩的纹理特征子空间。然后,在压缩子空间中对各类纹理元进行聚类,将聚类中心作为纹理字典,得到局部纹理特征集。最后,将样本中包含的纹理元编码到纹理字典中对应距离最近的词汇,得到样本的视觉词汇图,并融合词汇统计直方图与词汇二阶矩信息作为最终的纹理表达。通过两组实验,验证了本文方法能够有效的表达纹理,提高分类精度。 相似文献