题目：航拍图像的压缩方法研究

随着现代科技的迅猛发展，航拍图像在国民经济中发挥着越来越重要的作用。伴随着航拍图像精度的提高，其数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量航拍数据的需求之间的矛盾日益突出，解决该矛盾的重要手段就是图像压缩。同时，人们对当前的图像压缩系统提出了更高的要求，不仅要求它具有高的压缩性能，还需要很高的重建图像质量，结合不同使用者在海量数据中的感兴趣区域(ROI)不同这一客观事实，本论文以航拍图像中人造目标为ROI，开展基于感兴趣区域的压缩技术研究，提出一种尽可能保存ROI信息，大比例压缩背景区域(BG)信息的海量数据压缩新方案。 本文的研究重点在于ROI的提取，主要研究了主动活动轮廓模型和尺度不变特征检测算法(Scale Invariant Feature Transform SIFT)；同时利用国际标准化组织（ISO）制定的新一代图像压缩标准：JPEG2000，实现了对航拍图像的基于感兴趣区域压缩。主要工作如下：1. 本文将Kass提出的主动轮廓模型(active contour models)应用于航拍图像中，用其获得感兴趣区域。Chenyang Xu提出的梯度向量流作为外部能量可以克服初始轮廓线初始位置问题和凹陷区域等这两个传统模型带来的困难，但是梯度向量流是根据图像本身计算得到，这样的计算结果对初始轮廓线的中心位置有一定的依赖性。本文提出了一种新的梯度向量流的计算方法，可以将初始轮廓线中心位置和图像本身结合起来计算外部能量，这样减少了对初始轮廓线中心位置的依赖，实现了提取感兴趣区域的人机交互。2. Sift算法是David Lowe于2004年正式完整提出的一种新型局部特征描述子，Sift特征独特性好，信息量丰富，并对尺度缩放、旋转、视角变化、遮挡、噪声和亮度变化等大部分干扰都具有很好的鲁棒性，基于Sift算法的优点，并从目标自动提取的角度出发，本文将Sift算法引入感兴趣区域的提取，取得了很好的效果。3. 充分研究了JPEG2000标准，详细分析了JPEG2000标准中的感兴趣区域编码的算法，在以上提取的感兴趣区域的基础上，本文使用了JPEG2000对航拍图像进行压缩。