基于小波理論的SAR圖像壓縮算法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)是一種主動(dòng)式的微波成像系統(tǒng)，可安裝在飛機(jī)、衛(wèi)星等飛行平臺(tái)上，全天時(shí)、全天候地實(shí)施對(duì)地觀測(cè)，并具有一定的地表穿透能力，在軍事和民用建設(shè)中發(fā)揮了巨大作用。通常SAR圖像分辨率較高，成像范圍較大，數(shù)據(jù)量高，因此如何有效地對(duì)其進(jìn)行壓縮，降低數(shù)據(jù)量，以利于存儲(chǔ)和傳輸便成為SAR圖像處理中的一個(gè)關(guān)鍵問題，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　圍繞著SAR圖像的特點(diǎn)，本論文重點(diǎn)研究了小波域的SAR圖像編碼算法，主要包括以下內(nèi)

2、容：
　　首先，論文對(duì)SAR圖像特性做了較深入的理論分析。第一是受乘性相干斑噪聲的影響，SAR圖像數(shù)據(jù)相關(guān)性小，信息熵高；第二是SAR圖像上既有細(xì)節(jié)紋理信息又有大量均勻區(qū)域，這樣就有必要考慮減少均勻區(qū)域的編碼比特?cái)?shù)；第三是SAR圖像數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)范圍很高。SAR圖像與光學(xué)圖像之間的這些差異意味著將光學(xué)圖像的編碼算法用于SAR圖像壓縮并不一定是最優(yōu)的，需要結(jié)合SAR圖像特點(diǎn)設(shè)計(jì)相應(yīng)的編碼算法。
　　接著，針對(duì)SAR圖像空間相關(guān)性低

3、，論文研究了基于小波變換的SAR圖像編碼算法。基于后續(xù)SAR圖像應(yīng)用前多進(jìn)行相干斑去噪的預(yù)處理，論文在多級(jí)樹集合分裂(SPIHT)編碼算法基礎(chǔ)之上，結(jié)合空間樹結(jié)構(gòu)(SOT)進(jìn)行相干斑去噪后再編碼，改善了重建圖像質(zhì)量；提出了結(jié)合小波樹構(gòu)建矢量進(jìn)行量化、編碼的SAR圖像壓縮，去除了空間矢量量化的塊效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了大壓縮比下SAR圖像壓縮；最后，針對(duì)SAR圖像的目視判讀，在小波域引入人類視覺系統(tǒng)(HVS)，對(duì)人眼認(rèn)為重要的信息進(jìn)行加權(quán)，去除了編碼

4、中的視覺冗余，改善了重建SAR圖像的主觀視覺質(zhì)量。
　　然后，論文研究了基于多小波變換的SAR圖像壓縮。大多數(shù)單小波無法同時(shí)兼顧正交性和對(duì)稱性，而多小波能同時(shí)滿足對(duì)稱性、緊支性、消失矩和正交性的要求，在信號(hào)處理方面比單小波更有優(yōu)勢(shì)。針對(duì)多小波分解系數(shù)的特點(diǎn)，提出了基于多小波的改進(jìn)SPIHT算法用于SAR圖像壓縮，獲得了優(yōu)于傳統(tǒng)SPIHT編碼算法的重建圖像質(zhì)量。同時(shí)，探討了在多小波域編碼前進(jìn)行改進(jìn)的軟閾值相干斑去噪，抑制相干斑噪聲的

5、同時(shí)盡量保持圖像邊緣信息，實(shí)現(xiàn)了多小波域去噪和編碼相結(jié)合，改善了圖像重建質(zhì)量，兩幅測(cè)試圖像的重建峰值信噪比分別提高了1.5dB和1.0dB。
　　最后，針對(duì)SAR圖像含有豐富的紋理信息，論文研究了基于小波包分解的SAR圖像壓縮。SAR圖像的紋理信息多分布于中、高頻子帶。小波變換只對(duì)圖像的低頻子帶進(jìn)行分解，而小波包變換對(duì)圖像的高頻子帶也進(jìn)行分解，能夠更好的與信號(hào)能量分布情況進(jìn)行匹配。因此，論文研究了小波包分解最優(yōu)基選取的代價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)