【摘 要】
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为降低大数据量SAR图像对传输带宽和存储空间的要求,必须对SAR图像进行高效压缩。基于小波变换的传统SAR图像压缩方法只对低频子带进行分解处理,造成SAR图像处于中高频子带的
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为降低大数据量SAR图像对传输带宽和存储空间的要求,必须对SAR图像进行高效压缩。基于小波变换的传统SAR图像压缩方法只对低频子带进行分解处理,造成SAR图像处于中高频子带的重要纹理信息丢失。针对上述问题,提出一种基于小波变换的自适应SAR图像压缩算法。首先对图像进行小波软阈值消噪预处理,然后依据能量指标,进行子带重要性判定,对认定为重要的子带进行深一层次分解,分解完成后对所有子带进行恒定比特率条件下的最小误差量化,实现对图像的自适应压缩。仿真实验表明：该算法能很好地保护SAR图像的高频细节,提高了信噪比
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