一种适合星上应用的遥感图像有损压缩算法

田宝凤; 徐抒岩; 孙荣春; 闫得杰

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一种适合星上应用的遥感图像有损压缩算法

信息科学 | 更新时间：2020-08-12

- 一种适合星上应用的遥感图像有损压缩算法
- A lossy compression algorithm of remote sensing image suited to space-borne application
- 光学精密工程 2006年14卷第4期页码：725-730
- 作者机构：
  
  1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春,中国,130033
  2. 中国科学院研究生院,北京 100039
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP751
- 收稿日期：2005-11-22，
  
  修回日期：2006-05-18，
  
  纸质出版日期：2006
- 稿件说明：
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田宝凤, 徐抒岩, 孙荣春, 闫得杰. 一种适合星上应用的遥感图像有损压缩算法[J]. 光学精密工程, 2006,14(4): 725-730

TIAN Bao-feng, XU Shu-yan, SUN Rong-chun, WANG Xin, YAN De-jie. A lossy compression algorithm of remote sensing image suited to space-borne application[J]. Editorial Office of Optics and Precision Engineering, 2006,14(4): 725-730
田宝凤, 徐抒岩, 孙荣春, 闫得杰. 一种适合星上应用的遥感图像有损压缩算法[J]. 光学精密工程, 2006,14(4): 725-730 DOI：

TIAN Bao-feng, XU Shu-yan, SUN Rong-chun, WANG Xin, YAN De-jie. A lossy compression algorithm of remote sensing image suited to space-borne application[J]. Editorial Office of Optics and Precision Engineering, 2006,14(4): 725-730 DOI：

摘要

提出了一种高质量的遥感图像有损压缩算法

在分析了遥感图像经Daubechies 双正交小波基D5/3整数小波变换后各子带小波系数统计特性和能量分布的基础上

引入了人类视觉特性

用它来控制算法中的量化方案。根据能量的大小确定不同子带对于目标识别的重要程度

选择不同的量化阈值和量化步长进行量化

并对量化后的数据采用固定比特平面编码。仿真实验表明

该算法对于不同内容和纹理的图像

在一定的压缩比下

均获得了PSNR(峰值信噪比)>30 dB的恢复图像

在不损失最低频信息的同时较好地保持了遥感图像中丰富的高频信息

实现了高质量的图像压缩

并且算法简便

快捷

所占用的存储容量小

易于硬件实现

适合于星上应用

减少了在遥感图像压缩中小目标的丢失。

Abstract

A high quality lossy compression algorithm of remote sensing image was presented. After decomposition of the remote sensing image by D5/3 integer wavelet transform and analysis of the statistical characteristic and the energy distribution of wavelet coefficients in each sub-band

the human vision properties are introduced to control the quantification scheme of the algorithm. The important degree for target recognition is determined according to energy in each sub-band

and the different quantification threshold values and the quantification steps are chosen in the quantification. Finally

quantified data are coded in fixed bit-plane. The simulation experiment shows that this algorithm acquires the restoration images of PSNR(Peak Signal Noise Radio)>30 dB for all images of different contents and texture with certain CR

which keeps much high frequency information of the remote sensing image to realize the high quality image compression. Because of its simplicity

fastness

and small storage

the algorithm is easy to be realized in hardware and suitable for space-borne application.

关键词

Keywords

references

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