基于區(qū)域的遙感立體像對壓縮算法研究.pdf

1、遙感立體成像系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量在影像地面分辨率相同的情況下要高出單幅成像系統(tǒng)1-2倍，傳輸和處理這些數(shù)據(jù)需要占用大量的鏈路帶寬，而現(xiàn)有的方法在壓縮效率和重建效果上無法較好的滿足應(yīng)用的要求，因而，有必要找到有效的針對立體像對的壓縮方法，滿足遙感衛(wèi)星的立體觀測需要。
　　 大多數(shù)現(xiàn)存的立體像對編碼技術(shù)都在研究如何通過較好的估計像對之間的視差矢量而提高預(yù)測圖像的精度。對于普通相機近距離拍攝的光學(xué)圖像，傳統(tǒng)的基于塊的算法單從視差矢量和殘差圖像

2、就能較好的恢復(fù)出預(yù)測圖像，因為這類算法適用于兩圖像的灰度級分布較為相似，發(fā)生在;像對間的幾何形變很小，或像對之間滿足極線約束條件的情況。然而，對遙感立體像對，星載相機在很短的時間間隔內(nèi)，所拍影像的灰度級分布差異很大，同一地物在不同像片上的幾何形變也相對較大。對于此類圖像，若僅使用基于塊的視差估計算法，則無法利用立體像對的幾何特性，對于點的視差估計不準確。
　　 為提高遙感立體像對視差估計的精度，本文在基于偽視差矢量的立體圖像編碼

3、算法基礎(chǔ)上，提出基于特征匹配和塊匹配的視差預(yù)測方法。對輸入像對，首先采用ScaleInvariant Feature Transform(SIFT)進行特征匹配，由匹配結(jié)果結(jié)合Sobel算子的邊緣紋理提取來對像對紋理進行分類，然后對平坦地形區(qū)采用改進的自適應(yīng)視差估計方法，高程變化地形區(qū)采用四叉樹分解和分區(qū)域特征點匹配相結(jié)合的視差估計方法，在視差估計的同時進行灰度補償。最后，采用JPEG2000算法對視差矢量及紋理分類信息、殘差圖像和參考