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《西北工业大学》 2006年
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高光谱图像压缩技术研究

冯燕  
【摘要】: 高光谱遥感图像是同时在多个窄的光谱波段上对同一对象(背景与目标)进行观测所获得的图像,它反映了观测对象在各个窄光谱波段上的响应特性,包含了观测对象的更多信息。高光谱遥感图像在航空航天,地质勘探,环境监测,探月工程等许多领域有非常重要的应用价值。由于高光谱遥感图像数据量巨大,给数据的存储和传输带来过重负担,因此高光谱遥感图像的压缩技术成为重要的研究课题之一。本文以小波变换、神经网络、多尺度几何分析、独立成份分析和编码技术为基础,对高光谱遥感图像的压缩技术进行了系统深入的研究,主要研究工作及其成果如下: 在分析整数小波变换性能和高光谱图像特征的基础上,针对机载高光谱图像无损压缩技术的低计算复杂度和高压缩速度的要求,提出了一种基于整数小波变换和谱间线性预测的高光谱遥感图像无损压缩算法。该算法用可逆整数小波变换去除图像的空间冗余;在谱间去相关方面,通过抽样计算相邻图像的相关系数,根据相关系数进行谱间判定预测;最后对残差图像进行自适应算术编码。该算法具有计算简单,适合并行处理和易于硬件实现的特点。实验结果表明:对于所用机载64波段的遥感图像,该算法的压缩比高于侧四邻域预测树算法并和误差补偿预测树算法的结果相当,而且压缩时间不超过误差补偿预测树算法的四分之一。 码书设计是矢量量化的关键技术之一,在分析介绍矢量量化技术和自组织映射(SOFM)神经网络的基础上,针对矢量量化技术中经典的LBG算法和SOFM神经网络学习算法的不足,对SOFM神经网络学习算法进行了改进,提高了码书的训练速度和码书的性能。提出了一种基于SOFM码书设计的矢量量化和分类谱间预测相结合的高光谱遥感图像无损压缩算法,该算法首先对高光普图像的光谱维进行矢量量化,其次用波段矢量减去对应类别的码矢量得到残差图像,残差图像减少了高光谱图像的空间相关性,并且在矢量量化的基础上构造分类谱间预测器去除谱间相关性,最后对预测后的数据、分类图和码书进行自适应算术编码。实验结果表明,与用经典的LBG算法进行码书设计相比,该算法具有更好的压缩性能。 遥感图像具有纹理丰富的特点,在压缩时,尽量保留这些细节信息对高光谱图像的后续分析是非常重要的。在分析Contourlet变换和基于小波系数Contourlet变换(WBCT)的基础上,针对它们用于压缩存在的问题,提出了基于小波系数的均衡方向变换(WUDFB)方法,不仅克服了Contourlet变换具有4/3冗余度的缺点,而且能够有效地减少WBCT在轮廓和平滑区域引入的噪声。进而提出了一种基于WUDFB的高光谱图像压缩算法,该算法通过WUDFB变换和预测去除空间和谱间冗余,通过设计实现的无列表集合分割嵌入式块编码器(NLS)对变换和预测后的系数进行编码,生成嵌入式码流。实验结果表明,该算法与基于小波的算法相比,重构图像能够较好的保留原始图像的细节信息,并且在高压缩比的情况下,能得到较高的平均峰值信噪比。 根据独立成分分析(ICA)的特点,将其用于高光谱遥感图像数据的降维,针对ICA产生的独立成分分量IC图像在出现顺序上是随机的这一问题,提出了一种以高阶统计量作为判断准则的IC图像选取方法。在此基础上,提出了一种基于ICA的面向分析的高光谱图像压缩算法,该算法首先通过ICA提取高光谱数据的光谱特征实现高光谱图像降维,再对降维后的IC图像采用预测和自适应算术编码的方法进行压缩。为了验证算法的后续分析能力,设计并完成了高光谱遥感图像的分类精度实验和对小目标信息保存能力的实验。实验结果表明,该算法与基于PCA降维的算法相比,虽然峰值信噪比有所降低,但压缩比有所提高,并且解压后的IC图像具有更强的分类能力,重构图像对小目标具有很好的信息保存能力,便于对小目标的探测与识别,具有重要的国防应用前景。 以上理论分析结果和算法已用国家863-308提供的64波段高光谱图像和美国AVIRIS 220波段高光谱图像进行了实际验证,取得了令人满意的结果。
【学位授予单位】:西北工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP751

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 朱学伟;李晓辉;朱博;;CCSDS压缩算法对高光谱数据质量的影响研究[J];遥感信息;2013年04期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 胡方方;张金成;胡敏芳;;基于WUDFB的嵌入式块SAR图像编码算法[A];第七届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2009年
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1 齐滨;高光谱图像分类及端元提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 宋晓玥;基于TDPCA与SPIHT的高光谱压缩和降维算法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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4 邹健飞;基于第二代小波变换的星载遥感图像压缩算法研究[D];南京理工大学;2009年
5 刘永征;基于JPEG2000的高光谱图像压缩系统设计研究[D];中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所);2009年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 喻汉龙,余胜生,周敬利,郑武;一种基于改进的contourlet变换的图像压缩算法[J];计算机工程与应用;2005年14期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 刘恒殊;超光谱遥感图像压缩算法的研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2003年
2 吴铮;多光谱遥感图像压缩技术研究[D];西北工业大学;2004年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李祥阳;严洁;;往复机构混沌振动响应特征辩识[J];四川有色金属;2010年02期
2 王陆林;刘贵如;蒋朝根;;基于WLAN的嵌入式视频监控系统的研究与设计[J];安防科技;2008年05期
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4 隋学艳;朱振林;朱传宝;杨丽萍;姚慧敏;郭洪海;;基于MODIS数据的山东省小麦株高遥感估算研究[J];山东农业科学;2009年02期
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6 杨延宁,张贞,董小友;论数字图像压缩编码技术[J];安徽纺织职业技术学院学报;2003年03期
7 马强,许桢英;动态测量误差溯源方法研究[J];安徽机电学院学报;2001年04期
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9 陈军;王洪仁;;基于高光谱红边参数的棉花冠层覆盖度提取研究[J];安徽农学通报(上半月刊);2009年09期
10 张莉娜;;土壤表层有机质空间分析的遥感技术应用综述[J];安徽农学通报(上半月刊);2010年17期
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1 汪震;洪津;张冬英;罗军;;液晶可调谐滤光片在遥感探测中的应用研究[A];光子科技创新与产业化——长三角光子科技创新论坛暨2006年安徽博士科技论坛论文集[C];2006年
2 潘振祥;段嵘峰;曹千红;杨大志;;高分辨率卫星影像GPS像控点数据库建设研究[A];河南省地质调查与研究通报2007年卷(上册)[C];2007年
3 杨洁;王朝辉;;遥感监测中变化信息提取的方法探讨[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年
4 刘营;郝燕玲;王仁龙;;一种离散小波变换的优化并行硬件结构[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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6 李睿;罗焕梅;朱彩凤;胡桃花;李亚军;;浅谈自动气象站月报表数据文件的审核规则库设计[A];2011年中国气象学会气象通信与信息技术委员会暨国家气象信息中心科技年会论文摘要[C];2011年
7 龚绍琦;王鑫;沈润平;刘振波;李云梅;;滨海盐土重金属高光谱遥感研究[A];全国农业遥感技术研讨会论文集[C];2009年
8 曹恒智;余先川;;基于FL-ELee的SAR降噪[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年
9 段培超;;基于小波变换和CB形态学的航空图像边缘检测[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年
10 张龙;何晶;许信玉;;H.264解码器中反变换的硬件实现[A];图像图形技术研究与应用2009——第四届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 魏海霞;爆破地震波作用下建筑结构的动力响应及安全判据研究[D];山东科技大学;2010年
2 王婷;EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 刘营;雷达图像编码器的并行处理研究与实现[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 王咏胜;复数轮廓波变换的构造、扩展及其图像处理应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 唐艳红;基于航海雷达的海浪遥测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 陈韶斌;基于知识推理和视觉机理的遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2010年
7 韩守东;纹理建模与图切分优化方法研究[D];华中科技大学;2010年
8 陈春雷;多尺度林业遥感数据融合技术的应用研究[D];北京林业大学;2011年
9 郑光辉;江苏部分地区土壤属性高光谱定量估算研究[D];南京大学;2011年
10 曲建军;基于提速线路TQI的轨道不平顺预测与辅助决策技术的研究[D];北京交通大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马浩;基于土地适宜性评价的三峡库区防护林类型空间优化配置[D];华中农业大学;2010年
2 郭方方;内蒙古太仆寺旗沙子沟钼矿床地质特征[D];河南理工大学;2010年
3 刘鹏;一种基于率失真模型的H.264码率控制算法的设计与实现[D];山东科技大学;2010年
4 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
5 胡红;矿区植物胁迫作用与遥感信息提取[D];山东科技大学;2010年
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7 张明军;基于小波包最优树的图像融合技术研究[D];山东科技大学;2010年
8 张庆伟;基于小波变换的阈值图像去噪方法[D];山东科技大学;2010年
9 李莹;基于遥感的黄河三角洲土地利用覆被变化研究[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
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1 喻晓强;刘木华;郭恩有;杨勇;;基于荧光高光谱图像的柑桔糖度无损检测[J];安徽农业科学;2007年36期
2 程子敬,周孝宽,姜宏旭;面向星载应用的图像压缩专用芯片研制[J];北京航空航天大学学报;2003年02期
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4 杨长保;丁继红;;面向对象的遥感图像分类方法研究[J];吉林大学学报(地球科学版);2006年04期
5 高晋英;宋元鹤;李玮;;小波零树编码在EOS/MODIS遥感图像压缩中的应用[J];成都信息工程学院学报;2006年01期
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7 张绪冰;虞欣;;一种结合整型最佳谱间预测与SPIHT的MODIS影像无损压缩算法[J];测绘科技情报;2008年01期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
2 郭俊先;基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究[D];浙江大学;2011年
3 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
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7 张兵;时空信息辅助下的高光谱数据挖掘[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
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9 李飞鹏;卫星遥感影像压缩[D];武汉大学;2003年
10 刘志刚;支撑向量机在光谱遥感影像分类中的若干问题研究[D];武汉大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 张洪刚;高光谱图像压缩的研究[D];华东师范大学;2005年
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3 陈瑞清;基于FPGA的CCSDS图像压缩和AES加密算法的实现[D];大连理工大学;2006年
4 杜述松;干涉光谱图像压缩算法的研究[D];中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所);2006年
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7 陈嘉臻;基于小波变换的高光谱图像压缩新方法[D];厦门大学;2007年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 熊成基;张颖;胡洋;陈雪波;;基于Harr小波提升格式的图像压缩方法[J];辽宁科技大学学报;2010年05期
2 刘玮;;一种基于SPIHT的图像压缩方法研究[J];科技创新导报;2012年07期
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
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2 王春少;面向遥感图像的压缩算法及其实现技术研究[D];南京理工大学;2010年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 钱神恩,阎敬文,孙辉,张圣华;基于光谱特征编码的快速矢量量化三维谱象数据压缩[J];电子学报;1997年05期
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4 赵耀,袁保宗;一种基于新仿射变换的分形序列图像编码方法[J];电子学报;1997年07期
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10 钟广军,成礼智,陈火旺;双正交重叠变换的整数实现算法与图像压缩[J];电子学报;2001年11期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
2 刘恒殊;超光谱遥感图像压缩算法的研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2003年
【相似文献】
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1 唐琨;周清;刘静;;土壤有机质含量高光谱遥感中的数据挖掘[J];中国集体经济;2009年10期
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3 张连蓬;柳钦火;刘国林;江涛;;多方向投影寻踪与高光谱遥感图像特征提取[J];煤炭学报;2007年02期
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8 温兴平;胡光道;杨晓峰;;基于光谱特征拟合的高光谱遥感影像植被覆盖度提取[J];地理与地理信息科学;2008年01期
9 施英妮;张亭禄;魏雅利;李肖霞;石立坚;;光谱微分技术在高光谱遥感浅海海底底质中的应用初探[J];遥感信息;2010年03期
10 张立福,张良培,村松加奈子,藤原昇,乡町立野北,636-8503;利用MODIS数据计算陆地植被指数VIUPD[J];武汉大学学报(信息科学版);2005年08期
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3 王新鸿;唐伶俐;马灵玲;;高光谱遥感在内陆水质监测中的应用[A];现代测量技术与地理信息系统科技创新及产业发展研讨会论文集[C];2009年
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5 杜培军;方涛;林卉;;高光谱遥感影像降维方法研究[A];第十四届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2003年
6 张晓红;张立福;王晋年;童庆禧;;HJ-1A卫星高光谱遥感图像质量综合评价[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年
7 刘伟东;F Baret;;高光谱遥感土壤湿度信息提取研究[A];新世纪气象科技创新与大气科学发展——中国气象学会2003年年会“农业气象与生态环境”分会论文集[C];2003年
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9 周小虎;万余庆;;IMU在航空高光谱遥感图像几何校正中的应用[A];第十四届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2003年
10 徐元进;胡光道;;穷举法在高光谱遥感图像地物识别中的应用[A];第四届中国软件工程大会论文集[C];2007年
中国重要报纸全文数据库 前6条
1 夏鹏;加强天—空—地对地观测系统研发[N];地质勘查导报;2010年
2 本报记者 张向冰 陈荣发;中国遥感:二十五年铸辉煌[N];中国海洋报;2002年
3 赵宏英;遥感监测水质的发展趋势[N];中国水利报;2009年
4 山边;航空遥感气象灾害飞行在山西成功试飞[N];中国测绘报;2010年
5 记者 李伟锋;我国新型遥感探测技术瞄准国际前沿[N];中国国土资源报;2010年
6 记者 滕艳;以遥感技术理论创新促找矿突破[N];中国国土资源报;2011年
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1 叶成名;基于高光谱遥感的青藏高原岩矿信息提取方法与应用研究[D];成都理工大学;2011年
2 张兵;时空信息辅助下的高光谱数据挖掘[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
3 林娜;高光谱遥感岩矿特征提取与分类方法研究[D];成都理工大学;2011年
4 卞萌;基于高光谱遥感的茶叶生物化学参数提取的研究[D];武汉大学;2010年
5 刘顺喜;高光谱遥感土地利用信息提取技术研究[D];北京林业大学;2005年
6 孙蕾;小波构造理论及其在高光谱遥感图像去噪与压缩中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
7 唐世浩;地表参量遥感反演理论与方法研究[D];北京师范大学;2001年
8 沈艳;植被生化组分高光谱遥感定量反演研究[D];南京信息工程大学;2006年
9 赵欣梅;基于烃类微渗漏理论的高光谱遥感油气异常探测方法研究[D];中国地质大学(北京);2007年
10 章革;高光谱短波红外技术在矿区矿物填图中的应用研究[D];中国地质大学(北京);2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨文韬;一种结合万有引力的高光谱遥感影像无监督分类算法[D];成都理工大学;2011年
2 刘国涛;高光谱遥感蚀变矿物识别算法研究[D];成都理工大学;2012年
3 崔之熠;高光谱遥感资源探测算法设计与软件实现[D];成都理工大学;2012年
4 姜方鑫;基于高光谱遥感的城市用地信息提取研究[D];浙江大学;2012年
5 程宾洋;高光谱遥感蚀变矿物填图算法并行设计与实现[D];成都理工大学;2013年
6 李小梅;多角度高光谱遥感森林类型分类方法研究[D];内蒙古农业大学;2010年
7 吴彬;基于高光谱遥感的东昆仑南带岩矿分类技术研究及其应用[D];成都理工大学;2010年
8 罗述元;高光谱遥感图像的特征约简研究[D];西安电子科技大学;2014年
9 张志斌;高光谱遥感对矿山开发环境效应监测技术研究[D];中国地质大学(北京);2013年
10 王志辉;高光谱遥感在森林树种识别中的应用[D];浙江农林大学;2011年
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