發(fā)布時間：2018-05-24 19:51

  本文選題：圖像處理 + 遙感圖像處理　； 參考：《中國激光》2014年06期

【摘要】：傳統(tǒng)提升小波變換無法有效重構(gòu)遙感圖像中的非水平與非垂直高頻信息,導(dǎo)致這些地方的高頻小波系數(shù)仍然較為顯著,降低了遙感圖像的編碼效率。提出了一種新的基于方向優(yōu)化的提升小波框架(DOLW)。設(shè)計基于梯度的方向預(yù)測模型獲得提升小波的最優(yōu)變換方向;沿最優(yōu)變換方向?qū)D像進行先垂直后水平的方向提升變換,削弱遙感圖像高頻子帶中非水平與非垂直方向上的邊緣與紋理能量;利用抽樣函數(shù)完成分數(shù)像素上的插值預(yù)測。針對遙感圖像的實驗表明,與傳統(tǒng)的提升小波變換相比,新算法獲得的重構(gòu)圖像無論峰值信噪比還是主觀質(zhì)量都有顯著提高,對今后遙感圖像的壓縮編碼研究具有重要價值。
[Abstract]:The traditional lifting wavelet transform can not effectively reconstruct the non-horizontal and non-vertical high frequency information in remote sensing images, which leads to the significant high frequency wavelet coefficients in these places and reduces the coding efficiency of remote sensing images. A new lifting wavelet framework based on directional optimization is proposed. A direction prediction model based on gradient is designed to obtain the optimal transform direction of lifting wavelet. The edge and texture energy in non-horizontal and non-vertical direction of high frequency subband of remote sensing image is weakened, and the interpolation prediction on fractional pixels is accomplished by sampling function. Experiments on remote sensing images show that, compared with the traditional lifting wavelet transform, the reconstructed images obtained by the new algorithm have a significant improvement in both peak SNR and subjective quality, which is of great value to the future research on the compression and coding of remote sensing images.
【作者單位】： 北京師范大學信息科學與技術(shù)學院;北京師范大學遙感科學國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61071103) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(2012LYB50)
【分類號】：TN919.81

【參考文獻】

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本文編號：1930331