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文檔簡(jiǎn)介
1、多光譜圖像及視頻序列由于增加了一維數(shù)據(jù),可以提供更加豐富的信息,從而得到了廣泛的應(yīng)用。但是豐富的信息量是以大量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為代價(jià)的,需要進(jìn)行有效的壓縮才有利于存儲(chǔ)和傳輸。多光譜圖像及視頻序列具有很強(qiáng)的幀間相關(guān)性。傳統(tǒng)的圖像壓縮算法如3DSPIHT、MPEG-4、H.264/AVC等,在編碼端利用圖像的幀間相關(guān)性進(jìn)行編碼,導(dǎo)致編碼器的運(yùn)算復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于解碼器。而在一些特定的應(yīng)用場(chǎng)合如深空通信、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、視頻監(jiān)控等,編碼器因資源有限需要
2、盡可能地簡(jiǎn)單,而解碼器擁有較多資源可進(jìn)行復(fù)雜的解碼運(yùn)算,這對(duì)圖像壓縮的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提出了新的挑戰(zhàn)。
分布式信源編碼(distributed source coding,DSC)具有與傳統(tǒng)編碼標(biāo)準(zhǔn)相反的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),與上述應(yīng)用需求完全吻合,成為國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。DSC在編碼端對(duì)相關(guān)信源獨(dú)立編碼,而在解碼端利用相關(guān)性對(duì)信源進(jìn)行聯(lián)合解碼,極大地降低了編碼復(fù)雜度。但是和傳統(tǒng)的幀間編碼方法相比,DSC系統(tǒng)的率失真性能仍然有一定的差距。論文通
3、過(guò)對(duì)圖像數(shù)據(jù)特性和現(xiàn)有DSC系統(tǒng)不足的分析,對(duì)基于DSC的多光譜圖像/視頻壓縮算法進(jìn)行了深入的研究,以縮短與傳統(tǒng)幀間編碼算法的差距,在保持較低編碼復(fù)雜度的同時(shí)達(dá)到高效的壓縮。
論文的主要工作及取得的研究成果如下:
1.提出了一種基于無(wú)鏈表SPIHT的分布式干涉多光譜圖像壓縮算法。該算法將無(wú)鏈表SPIHT和DSC有效結(jié)合,同時(shí)去除了圖像序列幀內(nèi)、幀間及小波系數(shù)子帶間的相關(guān)性。根據(jù)DSC的特點(diǎn),提出了基于邊信息的
4、輔助重構(gòu)方法,以減少量化誤差,提高重構(gòu)質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,和一般的基于小波變換的DSC方法相比,該算法的PSNR平均提高了大約0.5dB,擬合原始光譜曲線的性能較其它傳統(tǒng)算法也有明顯的提高。
2.提出了一種基于無(wú)窮范數(shù)最小搜索和陪集碼的高光譜圖像無(wú)損及近無(wú)損壓縮算法。該算法分析了基于陪集碼的DSC算法的最優(yōu)預(yù)測(cè)準(zhǔn)則應(yīng)為無(wú)窮范數(shù)最小,提出了基于無(wú)窮范數(shù)最小搜索的預(yù)測(cè)方法來(lái)逼近最優(yōu)準(zhǔn)則,并將編碼框架推廣到近無(wú)損壓縮。實(shí)驗(yàn)表明,
5、和原有的陪集碼方法相比,該算法無(wú)損壓縮的平均碼率降低了大約0.23bpp,近無(wú)損性能也明顯優(yōu)于JPEG-LS。該算法具有較低的計(jì)算復(fù)雜度和較高的壓縮性能,且具有一定的抗誤碼能力,適用于星載高光譜圖像壓縮。
3.提出了基于分類(lèi)和陪集碼的高光譜圖像壓縮算法。根據(jù)高光譜圖像相鄰波段具有相似的譜間相關(guān)性,首先利用前一波段對(duì)應(yīng)位置的預(yù)測(cè)噪聲對(duì)當(dāng)前波段編碼塊的像素進(jìn)行分類(lèi),將具有相似相關(guān)性的像素歸于一類(lèi),然后對(duì)每一類(lèi)像素分別進(jìn)行陪集碼
6、編碼。實(shí)驗(yàn)表明分類(lèi)可以有效地降低碼率。和不進(jìn)行分類(lèi)的陪集碼DSC算法相比,該算法無(wú)損壓縮的平均碼率降低了大約0.4bpp。
4.提出了變換域Wyner-Ziv(transform domain Wyner-Ziv,TDWZ)視頻編碼的相關(guān)性噪聲漸進(jìn)細(xì)化方法。該方法在解碼過(guò)程中利用已解碼的比特平面和量化誤差對(duì)估計(jì)的相關(guān)性噪聲進(jìn)行細(xì)化以提高相關(guān)性噪聲的估計(jì)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在高碼率下可以明顯提高TDWZ編解碼系統(tǒng)的率失真
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