本文提出一种基于JPEG2000标准的Bayer图像高性能RBCR(Remove Bayer Component Relation, RBCR)压缩算法。在RBCR压缩算法中, 根据Bayer图像相关性较高的特点, 对Bayer图像进行颜色分量分离, 得到处理单元子图, 对各子图进行1×4整型离散余弦变换, 降低Bayer图像中各颜色分量空间域内的相关性; 对变换后的各分量DCT系数使用标准JPEG2000算法独立完成小波变换、Tier1编码、MQ编码和率失真斜率计算等, 再基于率失真斜率联合截取方法完成各个分量的码流截取, 即使用相同的率失真斜率门限值, 按照率失真斜率值由高到低的顺序依次完成所有分量编码码块的码流截取, 最后各个分量的截取结果再进行独立的码流组织输出。在RBCR算法中通过加入DCT变换降低Bayer图像相关性和对各个分量码流的率失真斜率联合截取, 提高恢复图像质量且精确控制了码率。实验结果表明, RBCR算法与各个分量独立压缩方法相比, 恢复图像质量得到提升, 尤其在4倍的压缩倍数下效果最佳, 峰值信噪比平均提高1.814 dB,复杂峰值信噪比平均提高2.414 dB。可以满足深空探测低复杂度和高质量图像的要求。

为了解决空间遥感凝视型探测器获取的数据量巨大的问题，研究了红外图像的无损压缩。经比较，JPEG2000 国际标准压缩算法具有较好的压缩性能且有相应的ASIC（Application SpecificIntegrated Circuit）芯片易于系统实现。本文对连续的红外图像序列的空间和时间相关性进行了分析，以此为基础提出了一种基于预测和JPEG2000 算法相结合的无损压缩方案，并以ASIC 和FPGA 为平台实现了一个复杂度低、性能高的实时无损压缩系统。对不同复杂程度的源图像进行的压缩实验表明，该系统能够实现连续红外图像平均无损压缩比4.516，与JPEG2000 标准算法相比，无损压缩比提高了59%以上。

目前的森林火灾预防主要依赖卫星监控、人工监控和区域巡场等。一种较为经济有效的方法是利用现有的用于区域巡场的监视塔,在其上设置CCD相机,定期拍摄监控照片,通过短波通讯设备将其传回指挥中心。考虑到短波通信的带宽限制,必须压缩图像,带感兴趣区域的压缩方式能在保证目标区域信息损失较小的情况下提供更高的压缩比。文章首先对图像采用分水岭算法和归一化分割,之后根据火焰的颜色特征信息提取感兴趣区域的掩模,最后在子带上以JPEG2000标准针对不同区域采用不同的压缩码率以提高整体压缩比。

为了能够有效地对MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectral Radiometer)红外辐射多光谱图像进行压缩, 提出了一种基于预测和JPEG2000的无损压缩算法。首先计算MODIS数据的谱间Pearson相关系数, 根据得到的相关系数构造出相关系数图。根据谱间相关系数的大小设定阈值以确定图像是直接压缩还是预测后再压缩。根据得到的阈值及对预测起始波段的要求修改相关系数图。然后使用Prim算法计算修改后相关系数图的最小生成树, 据此对各波段进行一阶线性预测。最后使用JPEG2000算法对残差图像和不预测图像进行压缩。对MODIS红外辐射多光谱图像进行了实验, 并与线性序列的算法进行比较。结果显示, 提出的算法压缩比相对线性预测序列有了显著提高, 说明该算法对MODIS红外辐射多光谱图像是有效的。

提出了一种精确控制图像压缩质量的遥感图像JPEG2000压缩方法。根据小波变换的完全重构和子带系数量化误差统计独立特性, 建立了压缩图像峰值信噪比质量指标与小波系数编码量化误差的数学表达关系式。在传统JPEG2000率失真理论的基础上, 建立以压缩图像质量为目标, 最小化编码码率的模型, 并给出了压缩图像质量控制的码流优化截取方法。对标准测试图像以及卫星遥感图像进行实验, 并与传统JPEG2000方法进行比较。 结果显示, 该方法具有相同的编码架构和复杂度, 能够精确控制压缩图像质量, 控制精度小于1%。对于序列多幅遥感图像, 在相同平均码率条件下, 提出的方法具有更高的整体压缩图像峰值信噪比。

针对彩色高清图像远程网络传输带宽需求过大的问题, 提出了基于ADV212图像压缩芯片结合FPGA的压缩、传输解决方案。设计中以彩色高清Bayer格式CMOS作为图像传感器, 使用ADV212实现对图像的快速高质量压缩, 通过FPGA实现整个系统的控制逻辑, 实现对ADV212的配置、驱动以及压缩前图像的分配和压缩后码流数据的打包处理。实验表明该系统可以保证接收图像具有较高的峰值信噪比, 能够长期稳定地工作在36 Mbyte/s的图像输入条件下, 且该系统具有体积小、使用灵活方便、带宽占用低和压缩率可调等优点。

凸面光栅成像光谱仪图像数据量巨大， 给数据的传输和存储带来了压力， 因此要对图像数据进行实时压缩。 首先根据成像原理对图像数据的特点进行了分析， 得出去除空间相关性和谱间相关性的压缩途径； 然后， 进行了压缩算法分析， 提出了在谱间进行一阶线性预测、 谱内进行JPEG2000压缩的三维压缩方案； 最后， 设计了基于FPGA+ADV212的实时压缩系统， 其中FPGA用于逻辑控制和预测算法实现， ADV212用于JPEG2000压缩。 分析结果表明： 该系统具备无损和有损压缩能力， 能够实现图像数据实时压缩。

在增强压缩图像过程中，采用传统图像增强方法存在细节恢复困难，易产生块状效应等局限性，针对此问题，本文将Retinex理论引入JPEG2000压缩框架中，提出一种新的JPEG2000压缩图像增强方法.它将小波变换后的低频系数看作入射光分量，高频系数看作反射光分量，通过对低频系数进行两次非线性映射，来调整场景光照的动态范围; 通过调整高频系数，提高对比度，实现图像细节的整体拉升; 通过判断各子块的活动性，自适应来修改亮度量化表，达到可以保留更多的细节，抑制块状效应的目的.实验结果表明，该算法在增强效果、压缩质量等方面都有着较好的优势.

针对无线传感器网络能量、存储、处理能力严重受限的特点，基于“在网计算”的思想，结合JPEG2000算法流程以及无线传感器网络的网络拓扑结构特点，提出一种基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法。首先，将相机节点采集的图像分片，并根据图像的梯度幅度值进行压缩比特率的自适应优化分配。然后，将压缩任务转移到多个邻居簇内，以最小化网络总能耗为目标，由多节点协作共同完成图像压缩和传输。仿真结果表明，该方法不仅使无线传感器网络中实现大尺寸图像的JPEG2000编码成为可能，且相机节点能耗仅为压缩图像后传输至基站方案的3.4%，极大地平衡了网络节点能耗，使网络生命周期提高了7倍以上。

提出了一种JPEG2000编码系统结构和VLSI方案.该方案以小波子带为单位,多套并行处理.对JPEG2000标准中各个模块的算法进行了逻辑化简、并行编码等优化.如采用双行并行9/7提升小波分解,条带并行的比特平面编码,简化区间更新和并行归一化算术编码等.各模块均以流水线方式工作,其中的比特平面编码和算术编码采用异步流水线方式动态分配执行时间,加速比均接近于流水段数3.以图像信号产生板送入原始图像,编码后送入PC机进行码流截断和解压缩.该系统在各个压缩率下的信噪比与LuraWave商用压缩软件的差距均在0.8 dB之内,可见改进后的算法可行且有效,像元时钟可达20 MHz.