题目：基于失真评价的遥感图像压缩位率控制算法研究

可见光遥感图像是高分辨率对地观测的主要载体，在国防、工农业、经济和科研等众多领域发挥着重要的作用。随着成像能力的提高，海量遥感图像与有限传输带宽之间的矛盾已逐渐成为制约遥感技术发展的瓶颈，遥感图像压缩是解决这一矛盾的有效手段。由于遥感图像具有不同于普通景物图像的应用场景、成像特点和数据特征，因此，在研究相应压缩技术的过程中应设计有针对性的算法。为此，本文针对遥感图像压缩的失真评价、失真预测和位率控制等开展了研究工作，主要包括以下几个方面：(1) 提出了基于多级差异的遥感图像压缩失真评价方法压缩失真的评价不仅可以作为图像质量的判定准则，而且可以作为参数应用于算法优化，然而现有方法在评价遥感图像的压缩时仍有局限。本文在分析遥感图像压缩失真特点的基础上，设计了基于多级差异的遥感图像压缩失真评价方法，综合比较原始图像和恢复图像之间像素级、邻域级和结构级三个不同层级的图像差异，实现对遥感图像压缩失真程度的判定。实验结果表明，本文提出的评价方法，在评价遥感图像压缩失真时，能够取得优于其它方法的评价效果，更加符合人眼对遥感图像压缩失真的感受。(2) 建立了遥感图像压缩失真的预测模型在基于小波变换的图像压缩过程中计算图像压缩的失真会带来重复编码，明显浪费运算和存储资源，根据原始图像特征和压缩位率等信息对图像失真程度进行预测具有重要意义。本文在分析图像特征值与失真程度之间相关性的基础上，利用曲线回归分析的方法确定了备选因子参与构建预测模型，通过多元线性回归分析的方法筛选出预测因子并构造了固定压缩位率下的压缩失真预测模型。实验结果表明，本文构造的预测模型能够实现对遥感图像固定位率压缩失真的有效预测。(3) 提出了基于失真预测的遥感图像压缩位率控制方法在成像幅面宽大、压缩资源有限的遥感应用条件下，设计有针对性的位率控制方法能够实现压缩码流的有效调整，从而改善恢复图像的质量，具有重要的实用价值。本文结合现有的高效遥感图像压缩算法和遥感图像分块处理的压缩策略，提出了自适应的位率控制方法，建立并利用失真预测值与压缩位率之间的函数关系，调整各分块图像的压缩码流长度，实现了压缩位率的动态分配。实验结果表明，在相同的应用条件下，本文提出的位率控制方法，能够有效实现分块图像间的码流分配，在保持总体压缩位率恒定的约束下，改善了恢复图像的主客观质量。(4) 提出了彩色遥感图像的自适应位率控制方法彩色遥感图像具有色彩相对简单的数据特点，色彩空间各分量数据之间存在明显的空间冗余和视觉冗余，恰当地进行分量间的压缩位率控制，能够有效消减数据冗余，提高压缩性能。本文在分析彩色遥感图像各分量数据特点的基础上，提出了分量间自适应的位率控制方法，利用图像各分量图像活跃度的比值预测最优的分量压缩比值，从而实现亮度分量与色度分量压缩比例的自适应调整。实验结果表明，本文提出的方法能够动态地分配彩色图像各分量的压缩码流，在保持总体压缩位率恒定的约束下，有效地改善了恢复图像的主客观质量。