基于Tetrolet Packet变换的SAR图像稀疏表示

摘要：

Tetrolet变换作为多尺度几何分析的一种,能够对平滑的自然图像进行有效的稀疏表示.SAR图像具有丰富的细节纹理信息,因此经过Tetrolet变换后的高频系数依然具有较大的幅值,从而严重影响了稀疏表示SAR图像的性能.该文针对此问题提出了一种新的变换方法Tetrolet Packet,该算法将高频子带系数进行重新排序后,使用熵作为代价函数对不同的高频子带进行不同层次的Tetrolet分解得到Tetrolet最优分解树,从而使系数能量更加集中同时尽量减少方向信息,以便于后续SAR图像压缩.实验比较了Tetrolet和TetroletPacket两种算法,用相同个数的变换系数来进行图像重建,无论是主观视觉质量还是客观参数PSNR评价,Tetrolet Packet稀疏表示SAR图像的性能都优于Tetrolet.最后针对两种算法的变换系数均具有类似零树结构的特性,提出分别使用SPIHT和Modified-SPIHT算法对Tetrolet和Tetrolet Packet变换系数进行编码,并探讨了该两种算法对SAR图像的压缩性能.

关键词：SAR图像压缩、Tetrolet、Tetrolet Packet、稀疏表示

所属期刊栏目：34

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家973计划项目2010CB731904资助课题

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：261-267