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基于CCSDS的遥感图像感兴趣区域压缩研究

许志涛  
【摘要】:随着空间遥感技术的发展,光学遥感图像分辨率越来越高,单位时间内获得的图像数据量越来越大。然而,空间遥感图像的传输和存储技术发展相对迟缓。因此,获得图像后,有必要对图像进行压缩编码处理。对于一幅图像而言,我们通常只关注其中的一部分区域或目标,即感兴趣区域,而其他区域称为背景区域。所以,在对图像进行压缩处理时,可以采用感兴趣区域压缩算法:对感兴趣区域进行无损压缩或低压缩比压缩,而对背景区域采用大压缩比压缩,从而既降低了图像传输对带宽的要求,又减少了感兴趣区域细节信息的丢失。论文主要研究一种基于CCSDS的空间遥感图像感兴趣区域压缩算法,并尝试采用基于视觉注意机制的itti模型来检测图像的感兴趣区域。 论文以海洋监视卫星图像为研究对象,尝试采用itti模型来检测图像内的舰船目标等感兴趣区域。首先,研究了itti模型的算法处理过程:分析图像的多种特征,并将其融合生成特征显著图;然后采用胜者为王和返回抑制机制提取出视觉注意点;最后以该点为圆心,设置固定值为半径,划定圆形区域为显著区域。本文将视觉注意点的提取转移过程建立为电容阵列充电模型,并在算法中引入了离散矩变换,增强了图像纹理特征响应;由视觉注意点提取显著目标时,本文采用了阈值分割算法。实验结果表明,改进算法所提取的显著区域形状大小基本与目标一致,且显著区域包含背景少。与itti模型相比,改进算法更适合应用于海洋监视卫星图像舰船目标检测提取。 本文探讨了SPIHT、JPEG2000以及CCSDS等图像压缩算法,并重点研究了CCSDS压缩标准。CCSDS将图像分为若干个不同的段,段与段之间独立编码,每段的纹理复杂度不同,所包含的信息量不同。本文采用梯度来衡量图像的纹理复杂度,并据此提出了一种基于梯度的压缩码流控制算法,纹理越复杂的段,所分配的码流容量越大,纹理越简单的段,所分配的码流容量越小。实验结果表明,采用该码流控制算法以后,恢复图像的信噪比有所改进。 本文根据CCSDS的压缩特点,提出了一种新的感兴趣区域压缩算法,将感兴趣区域和背景区域进行分割,分别作为两幅独立的图像进行压缩。在压缩前,首先将感兴趣区域掩膜编码,然后将码流按一定比例分配给感兴趣区域和背景区域。之后引入基于梯度的码流分配算法,依次对感兴趣区域和背景区域编码,从而实现基于CCSDS的感兴趣区域图像压缩。实验结果表明,该算法能够提高图像感兴趣区域的恢复效果。


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