深空图像压缩新方法：sym8小波与部分Hadamard矩阵结合

"基于sym8小波和部分hadamard矩阵的深空图像压缩编码" 本文是一篇关于深空图像压缩编码的研究论文，旨在解决传统深空图像编码方式导致的系统资源浪费问题。研究中，作者提出了一个创新的方法，即结合sym8小波和部分hadamard矩阵来进行图像的压缩感知编码。 在图像处理领域，小波分析是一种强大的工具，能够对图像进行多分辨率分析。sym8小波是小波家族中的一种，具有良好的对称性和正交性，适用于图像的频域分析。在本文中，作者利用sym8小波对深空图像进行分解，将图像的高频和低频信息分离。低频系数通常包含图像的主要结构信息，而高频系数则包含细节和边缘信息。 在压缩过程中，首先对低频系数进行进一步的$级小波分解，然后应用3x3的K-means聚类（4K4编码）对这些系数进行编码，这是一种数据压缩技术，旨在减少数据量的同时保持重构质量。对于高频系数，研究者采用了部分hadamard矩阵进行观测和量化编码。hadamard矩阵是具有特定结构的对角线矩阵，可以高效地进行编码操作。部分hadmard矩阵则是在此基础上进行选择性的使用，以优化编码效率。 在解码阶段，3x3的K-means解码用于恢复低频系数，而正交匹配追踪（OMP）算法则用于从量化编码的高频系数中重建原始高频信息。最后，通过逆sym8小波变换，将恢复的高低频系数合成为重构图像。 实验结果显示，该方法在相同压缩比下，相比于小波稀疏基方法和单层小波压缩感知方法，峰值信噪比（PSNR）分别提高了0.8dB和3.7dB，表明了所提出的压缩编码策略在保持图像质量的同时，更有效地利用了系统资源。 此研究的贡献在于提出了一种新的深空图像压缩方案，结合了sym8小波的频率分析能力和部分hadamard矩阵的编码效率，有助于在资源有限的深空通信环境下，实现高效率且高质量的图像传输。同时，这种方法也对其他领域的图像压缩研究提供了有价值的参考。