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小波分析在气象图像压缩中的应用

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本文针对气象遥感图像数据信息量大,存储与传输困难的问题,提出利用小波方法压缩气象图像的方法,比目前基于DOC的国际静态图像压缩标准JPEG方法压缩比高,压缩后能保持图像的特征不变.气象遥感图像主要包括卫星云图和气象雷达回波图等图像,数据量虽然巨大,但是相邻像素的灰度是随机变量,彼此高度相关,因而存在大量冗余信息,利用小波变换使代表图像灰度信息的像素之间去相关,从而达到压缩气象图像的目的.输入的气象图像原始数据首先按照压缩格式进行前期预处理,经过DWT变换、零树编码、自适应算术编码后,将压缩后的数据流输出.如果要将图像进行通信,则把压缩后的数据流通过通信线路传输到对方,再解压缩.如果存储图像,则把压缩后的数据流存入媒体介质,以后使用时再解压缩.解压缩时,对于压缩后的图像数据流实施自适应算术解码、零树解码、DWT逆变换,再根据原始图像格式进行后期处理,然后将解码后的重构气象图像输出.小波方法压缩再重构的图像克服了经过JPEG压缩的图像重构所具有的马赛克效应,图像失真也比较小,而且压缩倍数越大,其直观效果越明显.峰值信噪比的量化数据的对比实验可以看出,在压缩倍数相同的条件下,经小波压缩解压后恢复的图像较当前国际标准压缩方法JPEG峰值信噪比高,也就是失真度小.在峰值噪比相同的条件下,经小波压缩图像较JPEG方法压缩倍数大.从而可以看出,对于压缩气象图像,小波压缩方法优于JPEG方法.

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