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Multispectral Image Compression for various band images with High Resolution Improved DWT SPIHT

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.2 (2016.02)바로가기
  • 페이지
    pp.271-286
  • 저자
    V. Bhagya Raju, Dr. K. Jaya Sankar, Dr. C. D. Naidu, Srinivas Bachu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A270132

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원문정보

초록

영어
Satellite imageries which comprises of various multispectral spectral bands pertaining to spectral and spatial information of the images acquired by latest multispectral sensor technology are rapidly increasing day by day in the recent years for onboard satellite remote sensing applications. A lossy multispectral image compression is desired by the exploitation of the redundancies present in the spatial and spectral information while preserving the vital and crucial information of the image objects to a certain extent. In this paper a novel approach is proposed for lossy multispectral image compression which is an extension to the earlier existing algorithms. In this proposed method the multispectral images are first enhanced with interpolation based super resolution technique to estimate a hi-resolution (HR) image from a low-resolution (LR) input image. Secondly the decorrelated spectral bands transformed by discrete wavelet transform (DWT), which contain maximum entropy, are selected and these representative spectral bands are quantized and encoded using Improved SPIHT (ISPIHT) algorithm. The algorithm has been designed for the optimization of maximum coding efficiency and for high compression ratio of bits per pixel per band when compared with the well known compression techniques.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Need for Compression
 3. Proposed Compression Technique
  3.1. Image Super-Resolution
  3.2. Multi Resolution 2-D wavelet Decomposition
  3.3. Improved Set Partitioning of Hierarchical Trees
 4. Performance Evaluation
  4.1. Mean Square Error (MSE)
  4.2. Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR)
  4.3. Compression Ratio
  4.4. Structural Similarity Index Matrix
 5. Results and Discussions
 6. Conclusion
 References

키워드

Multispectral Images DWT ISPIHT LIBT LIST

저자

  • V. Bhagya Raju [ Research Scholar, JNTU Hyd ]
  • Dr. K. Jaya Sankar [ Principal, Vasavi College of Engineering ]
  • Dr. C. D. Naidu [ Principal and VNR VJIET ]
  • Srinivas Bachu [ Assistant Professor Assistant Professor ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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