论文摘要：可见光遥感图像压缩中的小波变换研究

可见光遥感图像的高效压缩是实现遥感图像存储与实时传输的有效途径，研究利于压缩的变换是提升压缩性能的关键因素。可见光遥感图像边缘纹理信息较丰富，数据相关性弱，主流的自然图像压缩算法难以实现可见光遥感图像的高倍高保真压缩。由于受到星载和机载等应用环境的制约，现有算法在复杂度、资源消耗和实时性等方面难以满足实际应用的要求。本文的研究目标是构造适合可见光遥感图像压缩的变换。本文的主要贡献包括以下几个方面：（1）建立了基于支持向量机的小波基压缩性能度量模型对比并分析了多种常用小波基的压缩性能差异，研究利于压缩的变换特征，设计反映变换对压缩影响的度量指标，建立基于支持向量机的综合度量模型，通过预测恢复图像质量实现小波基压缩性能的的高精度度量。实验结果表明，本方法对多小波基多压缩位率压缩算法中的小波基压缩性能度量精度较高，训练样本的平均误差为0.115dB，测试样本的平均误差为0.398dB；与目前的国际研究成果相比，在增加了支持多小波基预测模式的同时，有效降低了最大误差和平均误差，提高了小波基压缩性能度量的准确度，为构造适合压缩的变换奠定了基础。（2）构造了自适应二维方向变换针对可见光遥感图像局部边缘方向存在一致性的特点，在方向显著区域内，设计两个相同方向的一维方向变换，提高了编码增益。建立了亚象素点插值和定向重采样规则，保证二维方向变换与传统小波变换产生相同的子带结构，利于后续量化编码算法的应用。另外，设计了方向偏移量的调整策略，解决了第一维变换下采样操作引起的方向偏移问题。实验结果表明，基于自适应二维方向变换的压缩算法性能优于JPEG 2000，PSNR值的提升幅度最高可达1.98dB。与其它方向变换方向相比，自适应二维方向变换可提高压缩算法的PSNR值，且计算复杂度较低，利于遥感图像的实时压缩处理。（3）提出了基于自适应渐进提升格式的低复杂度分级混合变换构造了多种长度的短支集含参小波基，采用遗传算法对小波基参数进行优化，分析多种小波基的压缩性能与计算复杂度之间的关系，提出低复杂度分级混合变换策略。设计自适应渐进提升格式，对图像分类选取小波基，采用短支集小波基进行数据量较大的第一级变换，采用压缩性能较高的小波基进行此后的多级变换。与传统CDF 9/7小波变换相比，分级混合变换可提高简单图像的压缩质量和速度，在保证复杂图像压缩性能的同时，有效降低小波变换的计算复杂度，平均运算量仅为CDF 9/7的57.5%。

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