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基于感兴趣信息的高光谱图像压缩技术研究

作　者: 彭伟明
导　师: 张钧萍
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 高光谱图像 感兴趣信息 分层次压缩 图像评价
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要


高光谱图像具有比多光谱图像更多的信息量和更高的光谱分辨率,因此它能解决许多多光谱图像不能解决的问题。但与此同时它也带来了数据量的海量增长,海量的数据给数据的计算、存储和传输都带来了巨大的困难,所以压缩是非常必要的。由于高光谱图像空间和谱间分辨率的关系,对高光谱图像后期应用非常重要的大量信息,常常存在于高频信息中,而传统的高光谱图像压缩方法,通常保留低频信息而舍弃高频信息,因此建立一种可以保护高光谱图像中那些感兴趣的重要信息,提高重建图像的后期应用性,是非常有意义的。本文主要研究了基于感兴趣信息保护的高光谱图像压缩技术。其主要内容包括如下四个方面:1)对高光谱图像相关性及感兴趣信息的特征的分析。高光谱图像具有极强的空间与谱间相关性,这是高光谱图像压缩的基础;感兴趣信息的特征主要包括空间矩特征与谱间光谱吸收指数特征,这是感兴趣信息提取的基础。2)高光谱图像空间与谱间感兴趣信息的提取及标定。信息提取主要采用的是光谱微分法和空间形态滤波的方法,信息标定部分采用的是感兴趣区域最小外接矩形法。通过实验证明,本文给出的信息提取及标定方法,可以有效地提取并准确标定高光谱图像中的感兴趣信息。3)基于感兴趣信息保护的分层次压缩方法。本部分主要对高光谱图像中的感兴趣信息进行分类,对不同重要性的信息采用不同的压缩方法进行压缩。通过AVIRIS高光谱传感器获得的San Diego图像进行的实验结果显示,本文提出的分类预测算法可以有效地实现最重要信息的无损重建;基于位平面提升算法在相同情况下,可以比传统压缩算法更好地保护图像中感兴趣信息;而对非感兴趣信息部分应用的3D-SPIHT算法,可以保证图像的压缩效率。4)基于目标检测的高光谱重建图像评价。在0.1和0.2bpp下重建图像的目标检测结果显示,由本文提出算法重建的图像,目标检测性能大大提升。本文结合高光谱图像后期应用—目标检测,提出了一种基于感兴趣信息保护的高光谱图像分层次压缩算法,实验结果显示该算法在保证重建图像主客观质量的前提下,大大地提高了重建图像后期应用的性能。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章 绪论  8-18
  1.1 课题背景  8-9
  1.2 课题的目的和意义  9-11
  1.3 国内外该方向上的研究发展现状与分析  11-16
    1.3.1 高光谱图像压缩编码技术研究及发展现状  11-13
    1.3.2 基于感兴趣信息的高光谱图像压缩现状及分析  13-16
  1.4 本文研究的主要内容及结构安排  16-18
第2章 高光谱图像及感兴趣信息特性分析  18-28
  2.1 引言  18
  2.2 高光谱图像特性分析  18-24
    2.2.1 高光谱图像的空间相关性分析  18-20
    2.2.2 高光谱图像的谱间相关性分析  20-22
    2.2.3 高光谱图像空谱相关性分析  22-23
    2.2.4 高光谱图像的信息量分析  23-24
  2.3 高光谱图像目标特征信息  24-27
    2.3.1 高光谱图像中目标的空间特征  24-26
    2.3.2 高光谱图像中目标的谱间特征  26-27
  2.4 本章小结  27-28
第3章 基于感兴趣信息保护的分层次压缩算法研究  28-47
  3.1 引言  28
  3.2 感兴趣信息的提取  28-34
    3.2.1 光谱感兴趣信息的提取  29-30
    3.2.2 空间感兴趣信息的提取  30-34
  3.3 基于感兴趣信息保护的分层次压缩算法  34-46
    3.3.1 对于最重要信息的分类预测算法  35-37
    3.3.2 小波变换  37-40
    3.3.3 对于次重要信息保护的位平面提升算法  40-41
    3.3.4 对于普通信息的3D-SPIHT压缩算法  41-46
  3.4 本章小结  46-47
第4章 基于感兴趣信息的高光谱图像压缩结果评价  47-56
  4.1 引言  47
  4.2 高光谱图像客观指标评价  47-52
    4.2.1 基于MSE准则的评价  47-51
    4.2.2 基于光谱失真度的评价  51-52
  4.3 基于目标检测的高光谱重建图像评价  52-55
  4.4 本章小结  55-56
结论  56-57
参考文献  57-63
攻读学位期间发表的学术论文  63-65
致谢  65

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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