提升小波变换与分形结合的图像压缩算法

发布时间：2018-10-16 10:17

【摘要】：遥感图像在环境监测、军事侦察等多方面有着广泛应用,然而遥感图像包含信息量大,对其进行压缩来提高存储效率具有重要意义。传统分形编码由于压缩比大的特点被广泛应用到遥感图像压缩中,但是传统分形编码存在压缩时间太长的问题。提出提升小波变换与改进分形结合的压缩方法,把提升小波变换后的低频分量进行基于最小方差搜索法的分形压缩。实验结果表明,提升小波变换与改进的分形结合的压缩方法与小波变换与分形结合的压缩方法相比,在峰值信噪比保持在35 d B不变的情况下,压缩时间大约可以缩短8倍,图像压缩比也有提高。
[Abstract]:Remote sensing images are widely used in environmental monitoring, military reconnaissance and so on. However, remote sensing images contain a large amount of information, so it is very important to compress them to improve storage efficiency. Traditional fractal coding is widely used in remote sensing image compression due to its large compression ratio, but the traditional fractal coding has the problem of long compression time. A compression method combining lifting wavelet transform with improved fractal is proposed. The low frequency component of lifting wavelet transform is compressed based on the least variance search method. The experimental results show that the compression time of lifting wavelet transform and improved fractal compression method can be reduced about 8 times when the peak signal-to-noise ratio is kept constant at 35dB, compared with the compression method combining wavelet transform and fractal transform. Image compression ratio is also improved.
【作者单位】： 河北工业大学电子信息工程学院;
【基金】：河北省自然科学基金项目(F2013202256)
【分类号】：TP751

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2274042