基于感兴趣区域的遥感图像压缩算法研究的任务书.docx

基于感兴趣区域的遥感图像压缩算法研究的任务书
一、课题背景及研究意义：
随着遥感技术的不断发展，遥感图像在工程领域及科学研究中得到越来越广泛的应用，成为获取、存储和分析地球环境信息的一种重要手段。图像压缩是一种有效的图像处理技术，能够节约存储空间和传输带宽，提高图像传输效率。因此，在遥感图像领域中，图像压缩技术起着至关重要的作用。
传统的图像压缩方法主要是基于整幅图像的压缩，即将整张图像全部压缩为一张压缩图像。由于遥感图像具有较大的分辨率和丰富的信息量，这种压缩方法常常会导致图像的失真、信息损失等问题。另外，遥感图像中常常包含大量的冗余信息及重要目标区域，整幅图像的信息密度不均匀，因此，将整幅图像全部压缩可能会影响遥感图像的精度和可用性。
为解决整幅图像压缩中存在的问题，近年来，越来越多的研究者开始尝试将压缩方法改为基于感兴趣区域（RegionofInterest，ROI）的压缩。该方法对压缩图像进行分块，将重点保留的目标区域放在高保真度区，优先进行压缩，保证其质量，而其他区域则进行较为简单的压缩，可大幅度降低压缩率，同时保持整体图像的准确性和清晰度。因此，基于感兴趣区域的遥感图像压缩技术具有很好的应用前景。
二、研究内容、目的及方法：
本课题旨在研究基于感兴趣区域的遥感图像压缩方法，实现对遥感图像的高质量压缩和快速传输，从而提高遥感图像处理的效率和精度。
具体研究内容如下：
1.分析遥感图像的特点和传统压缩方法的局限性，探讨基于感兴趣区域的压缩技术在遥感图像中的应用价值；
2.研究基于感兴趣区域的图像分块方法，设计合理的分块策略，将重要目标区域放在高保真度区，进行优先压缩；
3.研究感兴趣区域的提取算法，结合遥感图像的特点，采用自适应的算法提取目标区域，提高压缩效率，降低失真率；
4.考虑压缩图像的解码复杂度，研究有效的压缩编码算法，提高压缩速度和运行效率；
5.在实验平台上进行多种类型的遥感图像压缩实验，根据图像质量、失真度、压缩率及运行速度等方面进行对比分析，评估基于感兴趣区域的遥感图像压缩方法的实用性和优越性。
本课题主要采用文献研究和实验研究相结合的方法，通过查阅相关文献，建立遥感图像分块模型和感兴趣区域提取模型，对所设计的算法进行验证和优化，同时利用实验平台进行实际的遥感图像压缩实验，获得实验数据，分析实验结果，进一步优化算法模型，提升研究成果的应用价值。
三、预期研究成果：
1.将传统的遥感图像压缩方法升级为基于感兴趣区域的压缩技术，提高图像处理的效率和精度，实现快速传输和高质量压缩；
2.建立遥感图像分块模型和感兴趣区域提取模型，提高了图像分块和区域提取的准确性和精度；
3.优化算法模型，提出一种更加高效、实用的基于感兴趣区域的遥感图像压缩算法，提高了算法的运行速度和压缩质量。
四、参考文献：
[1]朱杰,杨云莲.基于感兴趣区域的遥感图像压缩[J].计算机技术与发展,2018(3):68-71.
[2]康立苏,马诗春,朱俊,等.遥感图像压缩方法综述[J].计算机应用,2019(11):3045-3052.
[3]刘海斌,李军.遥感图像分块压缩方法研究[J].计算机科学,2020,47(8):114-117.
[4]郭珂,刘杏花,杨开跃.一种基于自适应边缘检测的遥感图像感兴趣区提取方法[J].电视技术,2018,42(9):69-74.