《低複雜度的高動態範圍空間圖像編碼關鍵技術研究》是依託華中科技大學，由田昕擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：低複雜度的高動態範圍空間圖像編碼關鍵技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：田昕
- 依託單位：華中科技大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
高動態範圍空間圖像編碼技術是未來空間數據傳輸系統的研究熱點，傳統的圖像編碼技術難以滿足空間數據傳輸系統高性能、低複雜度的研製需求。在本項目中，我們將基於雙正交重疊變換的圖像編碼技術套用到空間探測中，通過基於紋理特性的分類算法和基於稀疏表示的嵌入式編碼方法，並結合基於圖像結構特徵的評價準則來構建不同類型圖像的最優量化矩陣及熵編碼參數。這些參數的構造是在地面端完成，因此，其複雜的最佳化計算過程並不會影響到空間編碼算法。最後建立基於碼率自適應的碼率控制方法實時更新量化矩陣實現對壓縮比的控制。另外，在編碼算法的實現上，針對空間探測中的單粒子效應問題，從可修復性和高性能實現的角度，提出了一種基於可伸縮的高可靠性雙正交重疊變換VLSI結構設計方法。本課題旨在探索空間圖像編碼技術中的新方法，預期將在理論和技術上有重大突破和創新，研究成果為我國未來深空探測技術的發展提供重要的理論基礎和關鍵技術。
結題摘要
高動態範圍空間圖像編碼技術是未來空間數據傳輸系統的研究熱點，傳統的圖像編碼技術難以滿足空間數據傳輸系統高性能、低複雜度的研製需求。針對高動態範圍空間圖像編碼技術，我們的研究主要圍繞圖像分類、變換編碼、稀疏表示、圖像質量評價和雙正交重疊變換VLSI結構設計等方面展開。具體研究內容及創新之處包括：（1）提出了一種基於地物分類的高動態範圍遙感圖像編碼方法。其主要思想是：定義不同的子信源，通過統計實驗分析找到最佳子信源分布，然後使用支撐向量機把遙感圖像子塊分類到不同的子信源中，在一定的失真度下，採用率失真理論分別計算出各個子信源的碼率。相對於傳統方法，分別對子信源進行壓縮可以有效地提高壓縮比。（2）提出了一種基於圖層分割和地物分類的高動態範圍遙感圖像編碼方法。通過圖層分割方法將高動態範圍圖像分為高頻和低頻信息，對於低頻圖層採用基於小波變換的編碼方法，對於高頻信息採用基於自適應稀疏表示的編碼方法，稀疏表示的字典採用學習和基於母函式構造相結合的方式獲得，實驗結果證明該方法相對於傳統的變換編碼具有更好的率失真性能。（3）從降低圖像編碼複雜度出發，提出了一種基於差分熵的圖像編碼質量預測方法。以JPEG2000編碼算法為例，通過數據擬合的方法，建立了一種不同壓縮倍數下差分信息熵、壓縮倍數與客觀評價指標PSNR之間的關係式，並通過該關係式對圖像編碼質量進行預測，與其他方法相比，具有較小的預測誤差。進一步地提出了一種基於梯度熵的圖像編碼質量預測方法，並取得了良好的預測效果。（4）提出了一種基於雙邊濾波的圖像質量評價方法。將圖像通過雙邊濾波分為濾波圖像和噪聲圖像，並通過對濾波圖像和噪聲圖像分別進行評估，以評估結果為依據進行綜合質量評價。（5）提出了一種基於雙正交重疊變換的分類編碼方法。將雙正交重疊變換、量化編碼及嵌入式編碼相結合，在算法複雜度與編碼性能之間尋找到一個平衡點，並解決了傳統基於雙正交重疊變換的圖像編碼方法無法有效控制壓縮碼率的問題。進一步地提出了一種基於提升的高性能雙正交重疊變換VLSI結構，實現了三個提升步驟的統一，通過調整參數的配置即可實現不同提升步驟的動態重構。本項目旨在探索高動態範圍空間圖像編碼新方法，該項研究具有重要的理論意義和廣泛的套用價值，研究成果為未來空間數據傳輸系統提供了重要的理論和技術支持。
