小波支持向量機(jī)在遙感圖像壓縮中的應(yīng)用.pdf

1、高分辨率遙感圖像的高倍壓縮是當(dāng)今世界軍事大國(guó)亟待解決的重要軍事技術(shù)問(wèn)題，對(duì)有效利用空間信息有重要影響。當(dāng)前的壓縮方法尚不能滿(mǎn)足高分辨率遙感圖像的壓縮需求，因此針對(duì)高分辨率遙感圖像的特征，研究壓縮比高、恢復(fù)圖像質(zhì)量好的自適應(yīng)高倍壓縮技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的工作。 本文在分析高分辨率遙感圖像特征基礎(chǔ)上，提出了一種結(jié)合小波支持向量機(jī)(WSVM)回歸與小波變換的新的遙感圖像壓縮方法。WSVM回歸方法可以學(xué)習(xí)原始數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，并采用小部分

2、訓(xùn)練樣本，即支持向量來(lái)稀疏表示原始數(shù)據(jù)集，利用這一特性來(lái)逼近和約減小波系數(shù)，可以達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮的效果。首先采用小波變換把原始圖像分解成不同尺度的多個(gè)子帶，由于最低頻子帶系數(shù)非常重要，采用DPCM直接編碼，然后對(duì)其它頻帶系數(shù)采用WSVM回歸進(jìn)行壓縮。由于不同尺度和方向的小波系數(shù)特征不同，為盡可能去除小波系數(shù)間的各種相關(guān)性，給出了適合WSVM回歸的小波系數(shù)的有效組織方式。最后研究了支持向量及其相應(yīng)權(quán)重的混合編碼方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與同類(lèi)壓縮方