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文檔簡介
1、高光譜成像技術(shù)以納米量級的光譜分辨率對探測對象進行成像,能夠獲取探測對象豐富的空間信息和光譜信息,被廣泛應(yīng)用于軍事和民用等領(lǐng)域。海量成像數(shù)據(jù)的高性能壓縮是當(dāng)前高光譜成像光譜技術(shù)面臨的重要問題之一,研究適合硬件實現(xiàn)的低復(fù)雜度、低存儲和高性能的高光譜圖像編碼方法是高光譜成像技術(shù)的重要研究課題,具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。本論文對高光譜圖像編碼方法進行研究,主要研究內(nèi)容包括下面四個部分: (1)研究高光譜圖像的空間相關(guān)性和譜間相關(guān)性
2、,給出基于小波變換的二維空間去相關(guān)變換方法和基于KLT(Karhunen-Loève Transform)變換的一維譜間去相關(guān)變換方法。以雙正交小波的對稱分解為基礎(chǔ)研究整數(shù)可逆空間組合提升小波變換的實現(xiàn)算法,采用偽隨機取樣計算方法來減少KLT變換中協(xié)方差矩陣的運算量,并利用矩陣分解原理研究整數(shù)可逆KLT變換的實現(xiàn)算法。實驗結(jié)果表明該三維去相關(guān)變換方法能夠有效去除高光譜圖像的空間相關(guān)性和譜間相關(guān)性,并具有低復(fù)雜度和低運算量的優(yōu)點。
3、 (2)對高光譜圖像去相關(guān)變換后的系數(shù)分布特點進行分析,利用三維空間-譜間零樹構(gòu)造三維顯著性樹結(jié)構(gòu),以樹節(jié)點內(nèi)容為編碼過程提供空間-譜間零樹中變換系數(shù)的顯著信息。給出了基于三維顯著性樹的有鏈表和無鏈表高光譜圖像位平面編碼方法,利用顯著性樹的節(jié)點信息和變換系數(shù)的三維上下文模型,并結(jié)合整數(shù)可逆去相關(guān)變換方式實現(xiàn)了高光譜圖像從有損到無損的漸進編碼。實驗結(jié)果表明該方法的無鏈表實現(xiàn)方式在保持較好編碼性能的同時,能夠有效減少編碼和解碼過程的運算量和
4、運算存儲空間。 (3)研究算術(shù)編碼的相關(guān)理論和重歸一化過程,針對重歸一化過程中存在的問題,給出以字節(jié)為單位的重歸一化快速編解碼算法。該算法減少了編解碼過程中編碼區(qū)間寬度值的判斷操作,以字節(jié)為單位輸出碼流,并解決了算術(shù)編碼過程中的進位傳播問題。實驗結(jié)果表明該算法具有更快的編碼和解碼運算速度,將其用于高光譜圖像位平面編碼能夠有效減少熵編碼過程的復(fù)雜度。 (4)分析感興趣區(qū)域編碼中多級位平面交錯位移方式,研究三維感興趣區(qū)域掩模
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