遙感圖像的壓縮和超分辨率復原技術研究.pdf

1、數(shù)字圖像處理是遙感信息系統(tǒng)的主體，本論文針對遙感圖像的特點，研究遙感圖像處理中的壓縮和超分辨率復原兩個技術。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，然后對遙感圖像壓縮以及超分辨率復原技術的原理、技術和發(fā)展進行了綜述。 2.首次提出了一種新的誤差信息量(errorinformationcontent，EIC)失真測度，將該失真測度用于基于矢量量化的高光譜圖像無損壓縮。當矢量量化用于無損壓縮時，壓縮碼流包括

2、碼書索引和量化誤差兩部分，其中碼書索引占的比重較小，且難以進一步壓縮，而量化誤差在壓縮碼流中占相當?shù)谋戎?。采用EIC失真測度，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度相比，采用EIC失真測度可在幾乎不增加算法復雜度的情況下，提高無損壓縮效率。 3.提出了一種基于波段排序和自適應三維預測的高光譜圖像無損壓縮方法。通過波段排序，尋找相關性強的預測波段，從而充分利用高光譜圖像的譜間相關性。根據(jù)鄰域像

3、素相關性的變化，采用自適應的預測方法，實時的估計預測系數(shù)，從而提高預測精度。該方法可以同時去除空間和譜間相關性，具有實現(xiàn)簡單，編碼速度快，壓縮效率高的特點。 4.由于無損壓縮的壓縮比較低且都有理論極限，在有些應用場合，人們允許損失較少的信息量來提高壓縮效率，這種壓縮方法稱為近無損壓縮。近無損壓縮也是遙感圖像壓縮的方向之一。但是現(xiàn)有公開發(fā)表的文獻對近無損壓縮的含義描述較少，本論文總結前人的工作并結合自己的研究，對遙感圖像近無損壓縮

4、的含義進行了較詳細的討論，并給出了一種最大絕對值誤差(MAE)可控的、基于預測和量化的近無損壓縮方法。 5.提出了一種新的MRF模型參數(shù)估計方法，用于MAP圖像放大，或者是基于單幅圖像的超分辨率復原技術?；贛AP方法的圖像放大中，MRF先驗模型的準確性直接影響高分辨率圖像的估計效果，而目前的MRF模型參數(shù)估計方法大都需要已知樣本圖像，且計算復雜度較高。圖像放大過程中，沒有用于參數(shù)估計的高分辨率樣本圖像。為此，我們提出一種基于分