【摘 要】
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随着航天遥感技术的迅速发展,新型遥感器分辨率的提高,遥感数据量日益庞大,遥感数据的存储和传输逐步成为一个迫切需要解决的问题,数据压缩技术就是解决这个问题的有效途径。
【出 处】
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中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
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随着航天遥感技术的迅速发展,新型遥感器分辨率的提高,遥感数据量日益庞大,遥感数据的存储和传输逐步成为一个迫切需要解决的问题,数据压缩技术就是解决这个问题的有效途径。由于遥感图像的空间冗余较小,容量大,细节丰富,采用传统的压缩方法,都存在不同程度的局限性,而小波变换具有良好的时频局域性和多分辨率分析能力,是一种很好的图像压缩方法,因此本文选用小波变换作为遥感图像的压缩方法并采用数字信号处理器(DSP)作为算法的实现平台。首先从遥感图像压缩的角度分析Mallat算法与整型提升小波变换之间的优缺点。整型提升小波变换是一种不依靠卷积运算的实现方法,采用同址运算,并且小波系数是整型的,降低了对内存的需要,减少了算法的复杂度。实验证明它的运算速度为Mallat算法的两倍,因此本文采用整型提升小波变换。然后根据DSP的并行特性,提出了一种二维整型提升小波的并行体系结构。该结构在研究小波基性质的基础上,选取了适合DSP处理的5/3小波基;采用乒乓缓存策略,使得数据的传输和小波变换能够同时进行;用基于行的列变换方法使得列变换只需少量行变换结果就能进行列变换;用移位操作代替乘法操作,大大减少了算法的运算量。整个结构采用流水线设计,提高了硬件资源的利用率和降低了算法的中间存储量,实现了图像的实时小波变换。最后在分析SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)算法和相关算法优缺点的基础上,针对SPIHT在编码过程中,消耗大量内存及存在多次重复运算
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