传统提升小波变换无法有效重构遥感图像中的非水平与非垂直高频信息，导致这些地方的高频小波系数仍然较为显著，降低了遥感图像的编码效率。提出了一种新的基于方向优化的提升小波框架（DOLW）。设计基于梯度的方向预测模型获得提升小波的最优变换方向；沿最优变换方向对图像进行先垂直后水平的方向提升变换，削弱遥感图像高频子带中非水平与非垂直方向上的边缘与纹理能量；利用抽样函数完成分数像素上的插值预测。针对遥感图像的实验表明，与传统的提升小波变换相比，新算法获得的重构图像无论峰值信噪比还是主观质量都有显著提高，对今后遥感图像的压缩编码研究具有重要价值。

遥感图像通常含有丰富的边缘与纹理特征, 一般的整数小波变换只能较好地降低高频子带中水平与垂直边缘及纹理能量而非水平或垂直方向的边缘与纹理能量仍较高。针对该问题提出一种新的基于自适应方向提升整数小波变换(ADL-IWT)与部份偶数优先阈值(PEOT)的遥感图像压缩算法。该算法利用自适应方向提升整数小波削弱遥感图像高频子带中非水平或垂直方向的边缘与纹理能量。同时对部分编码量化阈值区间进一步优化, 提高编码算法在这些阈值区间上的重要系数搜索效率。基于ADL-IWT和PEOT的集合分裂嵌入块(SPECK)编码算法的实验结果表明, 新算法不仅支持单一码流下从有损到无损的遥感图像编码, 而且有损压缩峰值信噪比好于采用普通IWT的SPECK算法。

基于提升框架的整数小波变换在图像编码中不仅具有低计算复杂度与低存储开销等优点，而且支持单一码流下图像从有损到无损的渐进编码与传输，在遥感图像压缩中得到广泛研究与应用。但是提升框架下的整数小波变换属于非线性变换，变换后图像系数具有较低能量集中性，降低了图像的有损压缩效率。为此提出一种新的遥感图像编码算法，通过在编码环节引入整数平方阈值与子带块分割策略，充分利用了整数小波变换的特点。实验表明，新算法不仅保留了整数小波变换的较低计算复杂度，而且提高了整数小波变换在遥感图像有损压缩中的峰值信噪比。

根据成像偏振探测中stokes参数图像获取的原理和方法,分析了传统求取stokes参数图像方法在保留图像细节信息和处理输入图像微小平移等方面的不足,在此基础上提出了基于自适应平移不变小波分解的stokes参数图像求取方法,并用无下采样的提升框架来执行平移不变小波分解以提高算法的灵活性和计算速度.针对不同的stokes参数图像求取方法,用均值、方差、熵、边界能量对融合结果进行评价和分析.通过仿真,表明本文方法提高了stokes参数图像的质量并改善了stokes参数图像计算方法对输入图像平移的敏感性.

在理论上探讨了基于提升框架的整数小波变换(IWT)及其硬件实现问题,并在TI公司的TMS320C6000DSP上实现了图像处理中两种常用滤波器LEGall(5,3),Sweldens(13,7)提升结构的整数小波变换,同时在DSP上对上述滤波器实现了滤波器组(FBS)方法的离散小波变换(DWT).将提升方法的IWT同FBS方法的DWT在硬件上的运行时间作了比较.结果表明,IWT的运行速度比DWT的运行速度快.本结果可用于评价DSP在图像编码中的运行情况,也可估计出采用此种算法每秒能处理的图像数目.理论和实验均表明,基于提升?椒ǖ恼〔ū浠皇且恢衷诵兴俣瓤?易于硬件实现,并能实现图像无损压缩的算法.