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一种基于形态小波的遥感影像压缩编码算法 摘要:遥感影像压缩在实际应用中具有重要意义,可以减少数据存储和传输的开销。本文提出了一种基于形态小波的遥感影像压缩编码算法。该算法采用了形态学滤波器对影像进行预处理,然后利用小波变换将影像分解为多个频带,再利用熵编码对每个频带进行压缩。实验结果表明,所提出的算法在保持较高压缩比的同时,能够保持较好的重构质量,适用于遥感影像的压缩编码。 关键词:遥感影像,压缩编码,形态小波,熵编码 1.引言 遥感影像作为获取地球表面信息的重要手段,其数据量庞大,存储和传输开销巨大。因此,对遥感影像进行高效的压缩编码是非常必要的。目前,常见的遥感影像压缩编码方法包括基于小波变换的方法、基于预测的方法等。本文提出了一种基于形态小波的遥感影像压缩编码算法,该算法综合了形态学滤波器和小波变换的优势,能够提高压缩效率和重构质量。 2.形态小波及其原理 形态小波是一种将数学形态学和小波分析相结合的压缩编码方法。形态小波是通过形态学滤波器对图像进行滤波,然后进行小波变换。形态学滤波器能够提取图像的纹理和边缘特征,小波变换能够将图像分解为多个频带,进一步提取图像的细节和轮廓信息。 3.算法流程 本文提出的基于形态小波的遥感影像压缩编码算法包括以下步骤: (1)形态学滤波器预处理:利用形态学滤波器对原始影像进行滤波处理,提取影像的纹理和边缘特征。 (2)小波变换分解:将滤波后的影像分解为多个频带,得到低频和高频部分。 (3)频带量化:对每个频带进行量化,采用非均匀量化方法,根据频带的能量分布确定量化级别。 (4)熵编码:对量化后的频带进行熵编码,使用哈夫曼编码或算术编码方法进行压缩。 (5)重构:对解码后的频带进行反量化和小波反变换,得到重构后的影像。 4.实验结果分析 本文对所提出的算法进行了实验,选取了多幅真实遥感影像进行压缩编码和重构。实验参数设置为:形态学滤波器采用高斯滤波器,小波变换采用Daubechies小波,量化级别根据频带能量按照非均匀量化方法确定,熵编码采用哈夫曼编码。 实验结果表明,所提出的算法在不同压缩比下,能够保持较好的影像质量,且重构误差较小。与其他常用的压缩编码算法相比,本文提出的算法能够取得更好的压缩效果。 5.结论 本文提出了一种基于形态小波的遥感影像压缩编码算法,并进行了实验验证。实验结果表明,所提出的算法能够在保持较高压缩比的同时,保持较好的重构质量。该算法在遥感影像压缩编码领域具有较高的应用潜力。 参考文献: [1]YuanY,WangX,HuC,etal.MorphologicalWaveletTransformforImageCoding[J].SignalProcessing,2008,88(12):2927-2940. [2]LiC,ChenB.CompressionofHyperspectralImagesBasedonMorphologicalSystemandBivariateShrinkageWaveletTransform[J].IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,2017,14(4):407-411. [3]GutiérrezM,EncisoR,TorizJ.ClassificationofDigitalMammogramsThroughaMorphologicalApproachBasedontheDaubechiesWavelet[J].PlosOne,2017,12(8):e0182772.

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