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高光谱图像编码研究

黄菁  
【摘要】: 高光谱成像技术以纳米量级的光谱分辨率对探测对象进行成像,能够获取探测对象丰富的空间信息和光谱信息,被广泛应用于军事和民用等领域。海量成像数据的高性能压缩是当前高光谱成像光谱技术面临的重要问题之一,研究适合硬件实现的低复杂度、低存储和高性能的高光谱图像编码方法是高光谱成像技术的重要研究课题,具有重要的研究意义和应用价值。本论文对高光谱图像编码方法进行研究,主要研究内容包括下面四个部分: (1)研究高光谱图像的空间相关性和谱间相关性,给出基于小波变换的二维空间去相关变换方法和基于KLT(Karhunen-Loève Transform)变换的一维谱间去相关变换方法。以双正交小波的对称分解为基础研究整数可逆空间组合提升小波变换的实现算法,采用伪随机取样计算方法来减少KLT变换中协方差矩阵的运算量,并利用矩阵分解原理研究整数可逆KLT变换的实现算法。实验结果表明该三维去相关变换方法能够有效去除高光谱图像的空间相关性和谱间相关性,并具有低复杂度和低运算量的优点。 (2)对高光谱图像去相关变换后的系数分布特点进行分析,利用三维空间-谱间零树构造三维显著性树结构,以树节点内容为编码过程提供空间-谱间零树中变换系数的显著信息。给出了基于三维显著性树的有链表和无链表高光谱图像位平面编码方法,利用显著性树的节点信息和变换系数的三维上下文模型,并结合整数可逆去相关变换方式实现了高光谱图像从有损到无损的渐进编码。实验结果表明该方法的无链表实现方式在保持较好编码性能的同时,能够有效减少编码和解码过程的运算量和运算存储空间。 (3)研究算术编码的相关理论和重归一化过程,针对重归一化过程中存在的问题,给出以字节为单位的重归一化快速编解码算法。该算法减少了编解码过程中编码区间宽度值的判断操作,以字节为单位输出码流,并解决了算术编码过程中的进位传播问题。实验结果表明该算法具有更快的编码和解码运算速度,将其用于高光谱图像位平面编码能够有效减少熵编码过程的复杂度。 (4)分析感兴趣区域编码中多级位平面交错位移方式,研究三维感兴趣区域掩模和三维显著性树节点掩模的计算问题,给出了基于多级位平面交错和显著性树位平面编码的三维感兴趣区域编码方法。通过控制感兴趣区域位平面和背景区域位平面的相对重要程度和嵌入形式,在中低码率编码情况下该方法能够有效地保护感兴趣区域的图像质量。 本论文通过对高光谱图像编码中的去相关变换、位平面编码、算术编码以及感兴趣区域编码等关键技术问题的研究,实现了一个低复杂度、低存储和高性能的从有损到无损渐进编码的高光谱图像编码方法。


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