基于整数小波变换的遥感超光谱图像无损压缩

第31卷第4期2005年7月光学技术OP T ICA L T ECHN IQ U EV ol.31No.4July 2005文章编号:1002 1582(2005)04 0509 04整数小波的有损与无损图像压缩孙文军,赵海鹰,窦晓鸣(上海交通大学,上海200030)摘 要:提出了基于整数小波变换的有损与无损图像编码方案。

有损编码采用无链表的SP IHT零树编码算法,它不同于SPIHT和LZC算法的零树分割策略和状态比特表结构。

该算法所需的存储空间小,有损压缩性能高,易于硬件的实现。

无损编码根据不同子带小波系数的分布特性,采用带间预测编码,不同方向的子带采用不同的预测方式,预测误差采用霍夫曼编码。

测试结果证明,基于整数小波的无链表有损压缩方案不仅优于LZC,接近于SPIHT,而且易于硬件的实现。

关键词:整数小波变换;SPIHT;LZC;带间预测编码中图分类号:O438;T P391 文献标识码:AImage coding with lossy and lossless compression on integer wavelet transformSUN Wen_jun,ZH AO Hai_ying,DOU Xiao_ming(Shang hai Jiaotong U niv ersity,Shang hai 200030,China)Abstract:Imag e loss coding algor ithm and lossless coding algorithm based on integer wavelet tr ansform were proposed.I n the fo rmer,SPIHT without list w as used,that w as differ ent fro m SPIHT and L ZC in zerotree segmentation and bit list of state,in addition,being w ith little memory space.In the latter,different pr edictions on each subband w er e adopted.Basing o n different distr ibut ing property of wavelet coefficients,prediction errors were encoded by Huffman.T he ex perimental results in dicate t hat the proposed alg orithm based on integer wavelet ar e superior to LZC and close to SP IHT,in addition,being benefi cial to realizing of compression system on hardware.Key words:integ er wavelet transform;set partitioned embedded block coder;listless zero_tree coding;DPCM in subband1 引 言多媒体图像技术的迅速发展对图像压缩技术提出了严格的要求。

基于小波变换的图像无损快速压缩算法的开题报告一、选题背景随着数字图像在各领域的使用日益广泛，对图像压缩算法的需求也越来越高。

图像压缩可以大大减少图像数据的存储和传输开销，同时也能加快图像传输和处理的速度。

图像压缩技术主要分为有损压缩和无损压缩两种。

有损压缩能够更好地压缩图像，但会损失一定的图像信息，不适用于一些对图像质量要求较高的场合。

因此，本文选择进行无损压缩的研究。

目前，各种无损压缩算法已被提出，但它们都需要长时间的压缩和解压缩过程，尤其是对于大型图像数据，这种压缩时间会更长，降低了应用的实用性。

因此，可以探讨一种基于小波变换的图像无损快速压缩算法。

二、研究目标本文的研究目标是探究一种基于小波变换的图像无损快速压缩算法，使得压缩和解压缩的时间能够得到明显的缩短，同时保证压缩后的图像质量不受影响。

三、研究内容和方法1. 小波变换本文将采用小波变换作为无损压缩算法的核心。

小波变换基于加窗的线性可逆变换，它能够将信号转换到一个新的域，从而更方便地对信号进行压缩。

2. 快速算法本文将探索采用快速算法（如快速小波变换）来加速压缩和解压缩过程。

快速算法具有时间和空间复杂度低的特点，能够较快地对图像进行处理，提高了算法的实用性。

3. 评估方法本文将使用均方误差（MSE）、信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等指标来评估压缩后的图像质量，同时还将对压缩和解压缩的时间进行测试来评估算法的效率。

四、预期结果预期结果是实现一种基于小波变换的图像无损快速压缩算法，使得在保持压缩后的图像质量不受影响的情况下，大幅缩短压缩和解压缩的时间。

同时，通过实验数据的比较，证明所提出的算法比其他无损压缩算法更加高效。

基于整数小波变换的无人机侦查图像的压缩黄金杰;逯仁虎【摘要】基于传统小波变换过程复杂的特点和SPIHT编码算法过程重复运算、存储量大,并且侦查图像的目标像素小且目标数量大,相关性低,提出了一种基于差分脉冲编码调制和整数小波变换相结合的改进混合编码算法.首先以压缩效果为准则,以侦查图像为标准训练图像,以压缩比、峰值信噪比为参数来确定最优的小波基.然后以(9,7)整数提升小波对图像进行分解,对低频子带的重要系数先进行DPCM编码.最后对整个变换后的子带进行SPIHT编码.实验结果表明该算法在相同的比特率下得到的重构图像的PSNR值高于原算法,而且侦查图像的低频近似效果得到了改善.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2010(033)014【总页数】4页(P49-52)【关键词】图像压缩;侦查图像;整数提升小波;分层树集合分裂算法【作者】黄金杰;逯仁虎【作者单位】哈尔滨理工大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150080;哈尔滨理工大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150080【正文语种】中文【中图分类】TP919.8随着无人机侦查技术的迅速发展，侦查图像分辨率的提高，侦查数据量日益庞大，数据的存储和传输逐步成为一个迫切需要解决的问题，数据压缩技术就是解决这个问题的有效途径。

基于小波变换的嵌入式零树小波编码算法EZW、分层树集合分裂算法SPIHT具有优良的压缩性能，系统实现难度低，尤其是分层集合分裂算法是当前最成熟的几种编码算法之一。

但是由于侦查图像的空间冗余较小，容量大，细节丰富，采用传统的压缩方法存在一定程度的局限性。

本文针对SPIHT算法中存在的不足，结合侦查图像的特点，对SPIHT编码算法进行了改进，提出了基于差分脉冲编码调制(DPCM)和整数小波变换相结合的适合侦查图像的改进混合编码算法。

与原算法比较，有重构的图像的PSNR值高，编码时间短的优点。

1 提升小波变换20世纪中期，Sweldens等人提出了利用提升格式来构造双正交小波函数的方法，使用线性、非线性和空间变化的预测和更新算子进行提升变换，而且确保了变换的可逆性。

基于小波变换的数字图像无损压缩系统设计作者：***来源：《电脑知识与技术》2022年第09期摘要：随着科技的发展，图像压缩技术也已经由有损压缩逐渐转化成为无损压缩，在数字图像无损压缩的过程中，如何实现实时、高效是目前图像压缩领域的重要问题，为满足压缩需求，解决传统的数字图像无损压缩系统的运行速度慢、压缩效率低的问题，设计了基于小波变换的数字图像无损压缩系统，硬件部分设计DSP数字信号处理器、TMS320C6201芯片和DM642外設接口，软件部分首先优化了数字图像压缩传输数据，然后基于小波变换进行了无损压缩编码，最后设计了数字图像压缩框架，实现了数字图像无损压缩，进行系统测试，结果表明，设计的数字图像无损压缩系统性能良好，运行速度较快，压缩效率较高，有一定的应用价值。

关键词：小波变换;数字;图像;无损;压缩;系统设计中图分类号：TP3 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）09-0073-02数字图像信息量大是不可避免的事实，随着大容量存储的出现，对数据存储需求有所缓解，现阶段解决问题的最根本方法就是数据的有效压缩。

但是，数据压缩方法取决于要压缩的图像数据特性[1-3]。

目前，数据压缩在通信、语音和图像处理、模式识别、信息恢复、信息存储和保密性等多个领域都得到了广泛的应用。

小波变换编码具有嵌入渐进式传播优点，可以在任何位置暂停，而传统的数字图像无损压缩系统速度慢，压缩效率低，因此本文设计了基于小波变换的数字图像无损压缩系统。

1硬件设计1.1 DSP数字信号处理器DSP数字信号处理器结合了数字处理器特有的超高稳定性、可重复性，可实现大规模数据集成，具有器件可编程性高、用户自定义数据处理的优点，使电子信号数字处理应用手段更多样，功能更全面，应用领域更广阔[4]。

因此，在本文设计的压缩系统中，使用了DSP数字信号处理器实时进行数据通信和语音处理。

DSP处理器的内核包括8个并行处理时钟运算单元，数据处理频率可达300mhz，当8个并行处理运算单元同时组合运行时，可以直接快速到达速度峰值，数据时钟运算单元的运行最高速度约为2400mips，数据处理频率大约最高可达1.2ghz。

基于整数小波变换的多光谱图像无损压缩张荣;俞能海;刘政凯;吴文忠【期刊名称】《遥感学报》【年(卷),期】2001(005)001【摘要】多光谱图像一般都采用预测方法去除空间冗余和谱内冗余实现无损压缩。

通过用提升方法构造整数小波变换，将变换方法用于去除空间冗余；通过分类方法构造谱间预测器，用预测方法去除谱间冗余，两者相结合，实现无损压缩。

由于变换方法的去相关性能良好，使该方法压缩效果大大改善。

%With the rapid development of remote sensing techniques, thequantity of remotely sensed data generated by remote sensors increases fast. A large amount of remotely sensed data provide valuable information for researches on earth resources, but it is hard to be stored and transmitted. Therefore, there is a critical need of data compression for remote sensing applications. In the case of MSI data, there are two types of redundancy: spatial redundancy and spectral redundancy. Usually, the prediction technique is used in spatial and spectral decorrelation in lossless compression. In this paper we construct integer wavelet transform by using lift scheme, which is used for spatial decorrelation, and construct a spectral predictor by using classification that is used for spectral decorrelation. This combined technique could improve the compression ratio.【总页数】5页(P29-33)【作者】张荣;俞能海;刘政凯;吴文忠【作者单位】中国科学技术大学电子工程与信息科学系,;中国科学技术大学电子工程与信息科学系,;中国科学技术大学电子工程与信息科学系,;芜湖市消防支队,【正文语种】中文【中图分类】TP751.1【相关文献】1.基于整数小波变换的机载多光谱图像无损压缩 [J], 冯燕;何明一;贾应彪;吴铮2.基于整数小波变换的遥感超光谱图像无损压缩 [J], 邵美云3.基于整数小波变换的图像无损压缩方法 [J], 訾兴建4.基于整数小波变换的MODIS多光谱图像无损压缩 [J], 邓黎;李元祥5.基于谱间DPCM和整数小波变换的超光谱图像无损压缩 [J], 吴冬梅;王军;张海宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩研究的开题
报告
一、选题背景
遥感技术在实际应用中具有广泛的应用前景，特别是超光谱遥感图像。

由于遥感图像的高分辨率、大容量和复杂性，如何有效地压缩遥感图像数据成为了遥感图像处理的重要研究领域。

随着计算机技术的不断发展，图像压缩技术不断更新和发展，在保证图像质量的前提下，降低图像的存储空间，节省了大量的存储成本，因此，研究超光谱遥感图像压缩技术具有重要的理论和应用价值。

二、研究目的与意义
本文拟研究基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩技术。

EBCOT算法是一种基于小波变换的图像压缩新方法，具有高压缩比、低码率、低复杂度等优点，并在图像压缩领域得到广泛应用。

超光谱遥感图像具有更高的空间分辨率和光谱分辨率，其压缩过程更为复杂，因此，采用EBCOT算法进行压缩不仅可以提高压缩效果，而且也能够节省计算时间和成本。

三、研究内容和方法
本研究将主要围绕基于EBCOT算法进行超光谱遥感图像压缩展开。

具体内容包括：（1）对EBCOT算法的理论和实现过程进行深入分析；（2）分析超光谱遥感图像的特点和压缩要求，并在此基础上进行分析选取适合的EBCOT算法的参数；（3）基于所选取的EBCOT算法对超光谱遥感图像进行压缩，并对压缩结果进行评估和分析。

四、预期成果
本研究将预期通过实验验证，得到基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩技术，实现了高效、低码率、高质量的超光谱遥感图像压缩。

同
时将对EBCOT算法及其在遥感图像压缩领域的应用做进一步研究和模拟，为科学家们提供建议和指导，并在未来的实践中发挥重要的应用价值。

基于三维小波变换和分形编码的高光谱图像压缩的开题报告一、选题背景和意义高光谱图像是目前研究热点之一，它可以提供大量的光谱和空间信息，被应用于农业、地质、环境等领域。

然而，随着高光谱仪器性能的提高，高光谱图像的数据量日益增加，给存储和传输带来了巨大的挑战。

为了解决高光谱图像压缩中的问题，需要探索一种有效的压缩算法。

目前，基于小波变换的图像压缩技术已经得到了广泛应用，但是该方法的压缩比较低，同时容易损失图像的局部细节信息。

因此，需要进一步研究如何提高该方法的压缩效率和保留局部细节信息。

分形编码是一种能够高效压缩图像的技术，它可以利用图像自相似性进行压缩。

然而，分形编码的缺点是计算复杂度较高，对硬件要求高。

因此，需要探索一种能够克服分形编码缺点的方法。

综上所述，本文将探索一种基于三维小波变换和分形编码的高光谱图像压缩算法，提高高光谱图像压缩效率和保留局部细节信息，同时克服分形编码的缺点。

二、研究内容和方法本文将采用以下方法研究高光谱图像的压缩问题：1. 研究小波变换的基本原理，探索三维小波变换在高光谱图像压缩中的应用。

2. 研究分形编码的基本原理和优缺点，提出一种能够克服缺点的方法，与小波变换相结合进行高光谱图像压缩。

3. 利用MATLAB软件进行实验，对比三种压缩方法的压缩效果和速度。

采用的指标包括压缩比、均方误差、信噪比等。

三、预期研究成果和意义本文将设计一种基于三维小波变换和分形编码的高光谱图像压缩算法，并通过实验证明该方法能够提高高光谱图像的压缩效率和保留局部细节信息，同时克服分形编码的缺点。

本研究成果将在高光谱图像处理领域具有重要的应用价值和研究意义。

基于三维整数小波的高光谱图像兴趣体保护压缩研究的开题报告一、研究背景及意义高光谱成像是一种高分辨率、高精度的遥感技术，可以获取地物光谱信息并进行分类、识别、提取等处理，被广泛应用于农业、林业、环境监测等领域。

然而，由于高光谱图像具有高维度、大数据量的特点，导致其存储、传输与处理的难度较大，而高光谱图像中的兴趣体保护更为重要。

在保护高光谱图像兴趣体的过程中，压缩技术是一种非常有价值的手段。

目前，基于小波变换的压缩方法已经在很多领域得到了广泛的应用，通过分解和重构图像来达到压缩的目的。

但是，传统的小波方法并不能很好的处理高维度的高光谱图像，因此需要寻找一些新的方法来解决这个问题。

因此，本研究将基于三维整数小波对高光谱图像进行压缩，以提高高光谱图像压缩效率和保护图像兴趣体的精度，具有很强的实用性和现实意义。

二、研究内容及方法本研究将基于三维整数小波来对高光谱图像进行压缩，以提高压缩效率和保护图像兴趣体的精度。

具体研究内容包括：1. 研究整数小波的处理原理和算法，了解其在图像压缩中的应用相关知识。

2. 根据高光谱图像的特点，设计三维整数小波压缩算法。

3. 针对高光谱图像中兴趣体的保护问题，研究并实现兴趣体保护的方法。

4. 针对三维整数小波方法的压缩效率和保护精度，进行实验验证和对比分析。

本研究的方法主要包括理论研究和实验验证两个方面，具体方法如下：1. 理论研究通过查阅相关文献，了解整数小波处理原理和在图像压缩中的应用相关知识，并根据高光谱图像的特点，设计三维整数小波压缩算法。

同时，研究兴趣体保护方法，提高压缩效率和保护精度。

2. 实验验证通过实验验证，对比分析三维整数小波方法和传统小波方法的压缩效率和保护精度。

实验使用MATLAB和Python等工具对算法进行实现，并应用到高光谱图像数据上，以验证算法在实际场景中的性能。

三、预期成果基于三维整数小波的高光谱图像兴趣体保护压缩方法，可以提高高光谱图像的压缩效率和保护精度。