多线程遥感影像实时渐进传输

来源 :中国图象图形学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ljy2010
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目的针对异构网络环境下,不同终端用户对遥感影像质量的不同需求而导致的影像数据量过大、传输及显示延迟过长等问题,提出一种在线压缩—实时传输—实时解压缩的遥感影像渐进传输模型。方法模型采用多线程流水线同步处理的加速算法,将基于质量渐进压缩的SPIHT算法与多线程流水线技术相结合,在VC++环境下,将遥感影像在线压缩成码流,在压缩的同时,启动多线程采用Socket信道对压缩码流实时发送,客户端收到码流后,利用多线程实时解压缩并显示。通过采用多线程技术,使得压缩、传输和解压缩同步进行,从而减少了整体处理时间。结果实验结果表明,提出的实时压缩渐进传输模型,在不影响影像质量的前提下,算法处理速度提高近2倍。每个渐进分层影像与原影像的相似度比多分辨率渐进压缩分层影像与原影像的相似度平均增加20%。结论该模型有效地解决了遥感影像渐进传输过程中压缩、传输和解压缩的不同步问题,从而提高了渐进传输效率。与多分辨率渐进传输比较,此渐进传输模型具有更好的视觉效果。 Aim To solve the problems of too much data volume and long transmission and display delay caused by different demands of remote end users on heterogeneous network environments, this paper proposes an on-line compression-real-time transmission-real-time decompression remote sensing Image progressive transmission model. The method model is based on the accelerated algorithm of multi-thread pipeline synchronization processing. The SPIHT algorithm based on progressive quality compression is combined with multithread pipeline technology. In VC ++ environment, the remote sensing image is compressed into stream on-line. At the same time of compression, The use of Socket channel compressed stream real-time transmission, the client receives the stream, the use of multi-threaded real-time decompression and display. By using multi-threading technology, compression, transmission and decompression are synchronized, reducing the overall processing time. Results The experimental results show that the proposed real-time compressed progressive transmission model can improve the processing speed almost by 2 times without affecting the image quality. The similarity between each progressive layered image and the original image is increased by 20% on average compared with the multi-resolution progressive-compressed layered image and the original image. Conclusion This model effectively solves the problem of unsynchronization of compression, transmission and decompression in the progressive transmission of remote sensing images, which improves the progressive transmission efficiency. Compared with the multi-resolution progressive transmission, this progressive transmission model has a better visual effect.
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