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基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

焦润海 李元诚 侯京彪

焦润海, 李元诚, 侯京彪等 . 基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩[J]. 北京航空航天大学学报, 2005, 31(02): 197-201.
引用本文: 焦润海, 李元诚, 侯京彪等 . 基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩[J]. 北京航空航天大学学报, 2005, 31(02): 197-201.
Jiao Runhai, Li Yuancheng, Hou Jingbiaoet al. Remote sensing image compression based on visual model and image feature[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2005, 31(02): 197-201. (in Chinese)
Citation: Jiao Runhai, Li Yuancheng, Hou Jingbiaoet al. Remote sensing image compression based on visual model and image feature[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2005, 31(02): 197-201. (in Chinese)

基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

基金项目: 国家863基金资助项目(2004AA783041); 国防基础科研基金资助项目
详细信息
    作者简介:

    焦润海(1977-),男,河南舞阳人,博士生, runhaijiao@sina.com.

  • 中图分类号: TP 39141

Remote sensing image compression based on visual model and image feature

  • 摘要: 遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2004-06-20
  • 网络出版日期:  2005-02-28

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