无损压缩在遥感领域有极其重要的作用。该文提出一种基于感知器模型的遥感图像无损压缩编码方法,该方法利用感知器具有学习能力的特点,自适应地调整图像的预测系数,对遥感图像进行空间和谱间去相关,然后进行熵编码。实验表明,对于多波...无损压缩在遥感领域有极其重要的作用。该文提出一种基于感知器模型的遥感图像无损压缩编码方法,该方法利用感知器具有学习能力的特点,自适应地调整图像的预测系数,对遥感图像进行空间和谱间去相关,然后进行熵编码。实验表明,对于多波段的遥感图像,该方法的压缩效果明显优于无损JPEG(Joint of Picture Expert Group)最优预测模式。展开更多
为了进一步提高数字图像无损压缩的效率,本文提出一种基于高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)框架的无损压缩算法。在该算法中,宏块中的像素不是作为一个整体来预测的,而是分成不同的部分先后进行预测。本文将像素分为...为了进一步提高数字图像无损压缩的效率,本文提出一种基于高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)框架的无损压缩算法。在该算法中,宏块中的像素不是作为一个整体来预测的,而是分成不同的部分先后进行预测。本文将像素分为3部分:第一部分的像素参考相邻宏块的像素来预测;其他部分的像素,利用前面已经预测的像素作为参考来进行预测,这样可以有效地去除空间冗余。另外,由于无损压缩中将HEVC框架中的变换量化去除,因此针对残差的分布特性,采用自适应扫描的方法将残差以合理的顺序进行熵编码,从而实现进一步提高压缩效率的目的。展开更多
文摘无损压缩在遥感领域有极其重要的作用。该文提出一种基于感知器模型的遥感图像无损压缩编码方法,该方法利用感知器具有学习能力的特点,自适应地调整图像的预测系数,对遥感图像进行空间和谱间去相关,然后进行熵编码。实验表明,对于多波段的遥感图像,该方法的压缩效果明显优于无损JPEG(Joint of Picture Expert Group)最优预测模式。
文摘为了进一步提高数字图像无损压缩的效率,本文提出一种基于高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)框架的无损压缩算法。在该算法中,宏块中的像素不是作为一个整体来预测的,而是分成不同的部分先后进行预测。本文将像素分为3部分:第一部分的像素参考相邻宏块的像素来预测;其他部分的像素,利用前面已经预测的像素作为参考来进行预测,这样可以有效地去除空间冗余。另外,由于无损压缩中将HEVC框架中的变换量化去除,因此针对残差的分布特性,采用自适应扫描的方法将残差以合理的顺序进行熵编码,从而实现进一步提高压缩效率的目的。
