基于小波变换的无人机侦察图像压缩

论文摘要

随着数字图像技术的迅速发展,无人机侦察图像数据量随之日益庞大,给存储和传输带来许多问题,因而图像压缩技术成为信息传输系统中最关键的技术之一。小波变换技术因其良好的时域和频域局部化特性、多分辨率分析特性和与人类视觉系统相吻合的特性,在图像压缩领域得到了广泛的应用。本文首先论述了无人机侦察图像数据压缩的必要性和可行性,并对图像编码的主要方法、图像编码性能的评价标准进行了详细介绍;其次对小波变换理论进行了比较全面的阐述,探讨了小波变换实现图像数据压缩时的一般步骤;然后对基于小波变换的嵌入式零树算法进行了详细的讨论,分析了零树算法的一些不足;最后对无人机侦察图像的像素统计特性,相关性以及嵌入式零树算法编码字符输出特性进行了研究分析,提出了一种基于小波变换的无人机侦察图像处理方案,并且用C语言构建了一个以改进的嵌入式零树算法为核心的图像压缩编解码器。实验结果证明在解码率比较高的情况下,本文方案的图像重构效果较嵌入式零树算法好,无损情况下的压缩比也得到了提高。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 无人机侦察图像的压缩
• 1.3 本文的主要研究工作
• 第二章 数字图像编码技术概况
• 2.1 图像编码技术概述
• 2.2 图像编码技术的分类和方法
• 2.2.1 经典压缩方法
• 2.2.2 现代压缩方法
• 2.3 图像压缩技术的评价
• 2.3.1 压缩比
• 2.3.2 保真度准则
• 2.3.3 压缩和解压速度
• 第三章 小波变换理论
• 3.1 引言
• 3.2 小波变换的基本原理
• 3.2.1 连续小波变换
• 3.2.2 离散小波变换
• 3.2.3 多分辨率分析与Mallat 算法
• 3.2.4 二维多分辨率分析及Mallat 算法
• 3.3 提升小波
• 3.3.1 提升小波的背景与原理
• 3.3.2 提升方案的基本思想
• 3.3.3 提升小波的特点
• 第四章 基于小波变换的图像压缩编码
• 4.1 小波系数的特性
• 4.2 嵌入式编码
• 4.3 嵌入式小波零树编码
• 4.3.1 嵌入式小波零树编码概述
• 4.3.2 嵌入式小波零树编码算法描述
• 4.3.3 算法分析
• 第五章 基于小波变换的侦察图像处理
• 5.1 侦察图像性质分析
• 5.1.1 侦察图像的统计特性
• 5.1.2 侦察图像的自相关
• 5.1.3 EZW 编码处理过程的特性
• 5.2 侦察图像压缩方案
• 5.2.1 侦察图像压缩方案
• 5.2.2 图像编码实现
• 5.2.3 图像解码实现
• 5.3 实验结果与分析
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文