SAR数据压缩算法研究：原始与图像数据

"本文主要探讨了合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）数据的压缩算法，重点关注在低比特率传输环境下的压缩方法。研究内容涵盖了SAR原始数据和图像数据的压缩技术，涉及变换域压缩、有损与无损压缩策略。论文通过深入分析SAR数据的信源模型，提出了一系列改进和创新的压缩算法。 1. 提出了一种基于分块提升小波变换的SAR原始数据压缩算法。此算法细致地探讨了小波基的选择、边界处理和分解阶数的影响，并针对SAR数据的特性设计了小波子带比特分配策略。实验结果显示，该算法在相同的压缩比下，相比于BAQ（Block Adaptive Quantization）算法，能获得1.5至3.3dB的图像域信噪比增益。 2. 设计了一种结合DCT（Discrete Cosine Transform）和分块自适应量化的算法。首先进行快速DCT变换，然后依据DCT系数的能量衰减顺序进行重排，并基于率失真准则分配比特，再用BAQ量化器量化重排后的系数。此算法讨论了不同分块大小和比特分配方式对性能的影响，实验表明，它在相同压缩比下能比BAQ算法提高2.5至4.0dB的图像域信噪比增益。 3. 针对SAR原始数据压缩算法的性能评估，论文建立了数据域和图像域的评估参数选择标准，从原始数据域、图像域和实现复杂度三个角度对六种现有的SAR原始数据压缩算法进行了全面评估，构建了一个完整的性能评估框架。 4. 论文还关注了SAR图像的有损压缩，主要研究了提升小波变换与集合分裂树量化相结合的方法，以及无损压缩中的位平面编码算法。 该研究不仅深化了对SAR数据压缩理论的理解，还通过创新的算法设计提升了SAR数据压缩效率和图像质量，为SAR数据处理提供了更高效的技术支持，特别是在嵌入式系统和DSP（Digital Signal Processing）平台上的应用，如JPEG2000标准，有着重要的实践意义。"