基于快速方向预测的高分辨率遥感影像压缩

针对传统的自适应方向提升小波变换(ADL-DWT)算法在高分辨率遥感影像压缩中计算复杂度过高的问题,提出一种新的基于方向预测的提升小波变换(DP-LWT)算法,实现了高分辨率遥感影像的快速、高效压缩。新算法首先将高分辨率遥感影像分为若干不重叠子块,然后采用梯度算子快速预测遥感影像中每个图像块的最佳提升方向,并沿着最佳预测方向插值完成方向提升小波变换,最后进行多级树集合分裂(SPIHT)编码。实验结果表明,新算法有效削弱了遥感影像各子带中非水平与非垂直方向的高频系数;与传统自适应方向提升小波变换相比,在重建高分辨率遥感影像峰值信噪比基本相同的情况下,有效减少了小波变换中方向预测的计算复杂度。

基于方向优化提升策略的遥感图像编码

传统提升小波变换无法有效重构遥感图像中的非水平与非垂直高频信息,导致这些地方的高频小波系数仍然较为显著,降低了遥感图像的编码效率。提出了一种新的基于方向优化的提升小波框架(DOLW)。设计基于梯度的方向预测模型获得提升小波的最优变换方向;沿最优变换方向对图像进行先垂直后水平的方向提升变换,削弱遥感图像高频子带中非水平与非垂直方向上的边缘与纹理能量;利用抽样函数完成分数像素上的插值预测。针对遥感图像的实验表明,与传统的提升小波变换相比,新算法获得的重构图像无论峰值信噪比还是主观质量都有显著提高,对今后遥感图像的压缩编码研究具有重要价值。