适合于远程网络观测的天文图像压缩引擎研究

论文摘要

本文主要介绍了2.4m望远镜远程网络观测图像压缩引擎中的小波压缩算法及软件设计。目前小波变换的理论还不完善,应用算法的速度、复杂度、压缩性能等方面还有不少缺陷。如何选择适当的小波基、设置合理的量化门限、运用快速算法、完善嵌入式码流结构图像压缩中显得尤为重要。实现天文图像的实时压缩是远程观测系统中亟待解决的难题,目前国内外使用的压缩技术都没有达到真正性能最佳,因此研制出适合于远程网络观测的天文图像实时压缩方法,具有重要理论意义和实用价值。天文图像分辨率高、空间局部相关性弱、信息量大、噪声高,压缩技术不仅要求大压缩比和低失真度,特别要求实时性好,可靠性高。在综合比较了国内外各种压缩算法、编码标准的基础上,选用基于小波变换的图像压缩算法作为本项目研究工作的基础。在国内外相关领域技术发展调研的基础上,提出了面向远程网络观测的天文图像压缩系统架构,研究了嵌入式零树编码算法,探讨了原始图像小波分解系数的特点。通过对标准EZW算法的分析,找出其存在的缺陷,并针对这些问题,在小波系数的合理组织、多门限量化电平的设置、扫描次数等方面进行了更深层次的研究,从理论上推导了不同分解尺度之间量化步长的成倍数关系。在算法实现的同时,介绍了如何利用SOCKET网络编程技术实现天文图像的远程网络观测控制。最后,对实验结果进行了分析讨论。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 引言
• 1.1 远程网络观测概述
• 1.2 国外远程观测系统
• 1.3 国内远程观测系统
• 1.4 国内外远程观测系统的发展
• 1.5 研究背景及任务
• 1.6 主要研究方法
• 第二章 天文图像的压缩理论与方法
• 2.1 概述
• 2.2 图像的无损压缩
• 2.2.1 统计方法
• 2.2.2 预测方法
• 2.2.3 字典方法
• 2.3 图像的有损压缩
• 2.3.1 变换编码
• 2.3.2 JPEG压缩
• 2.3.3 JPEG2000压缩
• 2.3.4 分形压缩
• 2.4 FITS文件简介
• 2.5 天文图像及压缩软件
• 2.6 一般天文图像特点及简化压缩算法
• 2.7 光谱谱线天文图像特点及简化压缩算法
• 第三章 面向远程网络观测的天文图像压缩系统架构
• 3.1 引言
• 3.2 小波分析的发展
• 3.3 小波变换
• 3.4 感兴趣区域压缩
• 3.5 2.4m望远镜远程观测系统模型
• 3.6 2.4m望远镜远程观测系统中的图像压缩模型
• 3.7 2.4m望远镜远程观测系统中压缩基本框架
• 第四章 面向远程网络观测的天文图像压缩系统编解码算法
• 4.1 天文图像的格式
• 4.2 天文图像的读取和保存
• 4.3 天文图像的显示
• 4.4 天文图像压缩算法
• 4.5 零树编码的改进
• 4.6 引入“最小阈值”和“最小输出位”并建立最大值表
• 4.7 算术编码
• 4.8 位平面压缩算法
• 4.9 软件设计
• 第五章 面向远程网络观测的天文图像压缩系统网络控制
• 5.1 方案描述
• 5.2 网络编程技术
• 5.3 远程控制协议
• 5.4 软件设计
• 第六章 实验结果及分析
• 6.1 嵌入式编码试验
• 6.2 位平面压缩编码试验
• 6.3 感兴趣编码试验
• 6.4 网络控制试验
• 6.5 结果分析
• 第七章 总结和展望
• 7.1 总结
• 7.1.1 本文的主要工作
• 7.1.2 研究成果和结论
• 7.1.3 主要创新点
• 7.2 展望—基于DSP的实时压缩系统
• 7.2.1 引言
• 7.2.2 图像压缩系统中DSP芯片的选择
• 7.2.3 基于DSP的图像压缩软件开发
• 7.2.4 基于DSP的图像压缩系统
• 参考文献
• 发表文章目录
• 致谢