● 摘要
同普通静态图像相比，遥感图像具有纹理细节丰富、目标多、范围广和数据量大等突出特点。虽然基于小波变换的编码方法对于普通静态图像取得了较好的压缩效果，但是对于遥感图像的压缩仍不能满足要求，为此需要针对其特点进行研究以进一步提高压缩性能。小波基的能量集中性对图像压缩效果有着根本性影响，然而用于图像压缩小波变换使用的小波基构造的研究主要从数学理论本身开展，没有充分考虑图像尤其是遥感图像的特有性质，针对遥感图像压缩的小波基构造还是一个没有统一方法而亟待解决的问题，因此本文针对该问题展开深入研究。首先分析了小波变换在图像压缩算法中的应用以及小波系数与小波基和图像之间的关系，通过实验证明小波基能量集中性是衡量小波基性能的重要指标，针对遥感图像构造最优能量集中的小波基是提高基于小波变换的图像压缩算法的有效手段。同时，依据小波基的线性相位特性对图像压缩的重要作用，提出基于最优能量集中性和双正交性的小波基构造准则。根据小波基的完全重构条件和双正交条件建立了9/7小波的构造模型，将小波基构造问题转化为二变量最优化问题，并采用遗传算法进行求解，获得能量集中性优于DB9/7小波的最优能量集中双正交小波基。把该小波基应用于遥感图像压缩系统，较明显地提高了重构图像的质量。为了满足遥感图像压缩系统实际应用的需要及适合硬件实现的考虑，本文提出了小波基快速选择算法，并结合提升格式实现了自适应快速小波变换算法FAWT。实验结果表明，采用了FAWT算法的编码器，其编码效率有了明显提高，重构图像的PSNR优于采用DB9/7的 JPEG2000，而且计算速度也明显快于滤波器方式实现的小波变换。