遙感圖像的壓縮和超分辨率復(fù)原技術(shù)研究.pdf

1、數(shù)字圖像處理是遙感信息系統(tǒng)的主體，本論文針對(duì)遙感圖像的特點(diǎn)，研究遙感圖像處理中的壓縮和超分辨率復(fù)原兩個(gè)技術(shù)。主要工作包括：1.本論文首先闡明了本論文工作的研究背景及選題意義，然后對(duì)遙感圖像壓縮以及超分辨率復(fù)原技術(shù)的原理、技術(shù)和發(fā)展進(jìn)行了綜述。 2.首次提出了一種新的誤差信息量(errorinformationcontent，EIC)失真測(cè)度，將該失真測(cè)度用于基于矢量量化的高光譜圖像無(wú)損壓縮。當(dāng)矢量量化用于無(wú)損壓縮時(shí)，壓縮碼流包括

2、碼書(shū)索引和量化誤差兩部分，其中碼書(shū)索引占的比重較小，且難以進(jìn)一步壓縮，而量化誤差在壓縮碼流中占相當(dāng)?shù)谋戎?。采用EIC失真測(cè)度，可降低量化誤差的熵值，即降低誤差圖像的熵值。與常用的歐幾里德平方誤差失真測(cè)度相比，采用EIC失真測(cè)度可在幾乎不增加算法復(fù)雜度的情況下，提高無(wú)損壓縮效率。 3.提出了一種基于波段排序和自適應(yīng)三維預(yù)測(cè)的高光譜圖像無(wú)損壓縮方法。通過(guò)波段排序，尋找相關(guān)性強(qiáng)的預(yù)測(cè)波段，從而充分利用高光譜圖像的譜間相關(guān)性。根據(jù)鄰域像

3、素相關(guān)性的變化，采用自適應(yīng)的預(yù)測(cè)方法，實(shí)時(shí)的估計(jì)預(yù)測(cè)系數(shù)，從而提高預(yù)測(cè)精度。該方法可以同時(shí)去除空間和譜間相關(guān)性，具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，編碼速度快，壓縮效率高的特點(diǎn)。 4.由于無(wú)損壓縮的壓縮比較低且都有理論極限，在有些應(yīng)用場(chǎng)合，人們?cè)试S損失較少的信息量來(lái)提高壓縮效率，這種壓縮方法稱(chēng)為近無(wú)損壓縮。近無(wú)損壓縮也是遙感圖像壓縮的方向之一。但是現(xiàn)有公開(kāi)發(fā)表的文獻(xiàn)對(duì)近無(wú)損壓縮的含義描述較少，本論文總結(jié)前人的工作并結(jié)合自己的研究，對(duì)遙感圖像近無(wú)損壓縮

4、的含義進(jìn)行了較詳細(xì)的討論，并給出了一種最大絕對(duì)值誤差(MAE)可控的、基于預(yù)測(cè)和量化的近無(wú)損壓縮方法。 5.提出了一種新的MRF模型參數(shù)估計(jì)方法，用于MAP圖像放大，或者是基于單幅圖像的超分辨率復(fù)原技術(shù)。基于MAP方法的圖像放大中，MRF先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性直接影響高分辨率圖像的估計(jì)效果，而目前的MRF模型參數(shù)估計(jì)方法大都需要已知樣本圖像，且計(jì)算復(fù)雜度較高。圖像放大過(guò)程中，沒(méi)有用于參數(shù)估計(jì)的高分辨率樣本圖像。為此，我們提出一種基于分