SIMULATION OF EARTH REMOTE SENSING DATA COMPRESSION BASED ON BLOCK ADAPTIVE QUANTIZATION
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
In order to compress data using the algorithm based on block adaptive quantization, a technique for obtaining threshold values and approximation errors for a different number of quantization levels is considered. The approach is based on using a system of nonlinear equations with respect to the coordinates of the angles of the step function, replacing the density of the normal distribution. As the initial data, the values of the reflected ERS-1 signal with In-phase and Quadrature phase components were used. The results of focusing with geometric correction of the data recovered after compression are presented. The main quality indicators of the quantizer are calculated.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
Нестеров, И.М. Влияние сжатия данных на качество радиолокационных изображений / И.М. Нестеров // Журнал радиоэлектроники. – 2016. – № 8.
Коберниченко, В.Г. Радиоэлектронные системы дистанционного зондирования Земли : учеб. пособие / В.Г. Коберниченко ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. федер. ун-т. – Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2016. – 220 с.
Benz, U.A Comparison of Several Algorithms for SAR Raw Data Compression / U. Benz, K. Strodl, A. Moreira // IEEE Transactions on geoscience and remote sensing. – 1995. – V. 33. – № 5. – P. 1266–1276.
Agrawal, N. SAR signal processing algorithms / N. Agrawal, K. Venugopalan // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2009. – Vol. 4. – № 9. – P. 40–45.
Peshkova, S. Analysis of Complex SAR RAW Data Compression [Electronic resource] / S. Peshkova, S. Vnotchenko // SAO/NASA Astrophysics Data System (ADS).
Моделирование алгоритма формирования радиолокационного изображения на основе представленных в формате CEOS необработанных данных дистанционного зондирования Земли / Р.П. Богуш [и др.] // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С, Фундаментальные науки. – 2016. – № 12. – C. 13–21.
Technical Note: Envisat ASAR Data Decoding [Electronic resource]. – Mode of access: https://earth.esa.int/documents/10174/1592412/ENVTEC145F.pdf. – Date of access: 20.01.19.
Сэломон, Д. Сжатие данных, изображений и звука / Д. Сэломон. – М. : Техносфера, 2004. – 368 с.
Пастухов, Д.Ф. Аппроксимация уравнения Пуассона на прямоугольнике повышенной точности / Д.Ф. Пастухов, Ю.Ф. Пастухов // Вестник Полоцкого университета. Серия С, Фундаментальные науки. – 2017. – № 12. – С. 62–77.
Пастухов, Ю.Ф. Тензор обобщенной энергии / Ю.Ф. Пастухов, Д.Ф Пастухов, С.В. Чернов // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. – 2017. – № 12. – C. 78–100.
Мальцев, С.В. Обработка сигналов и изображений средствами векторно-матричных вычислений / С.В. Мальцев, С.В. Абламейко, Р.П. Богуш. – Новополоцк : ПГУ, 2011. – 212 с.
Most read articles by the same author(s)
- D. PASTUKHOV, Y. PASTUKHOV, АППРОКСИМАЦИЯ УРАВНЕНИЯ ПУАССОНА НА ПРЯМОУГОЛЬНИКЕ ПОВЫШЕННОЙ ТОЧНОСТИ, Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences: No. 12 (2017)
- Y. PASTUKHOV, D. PASTUKHOV, S. CHERNOV, THE GENERALIZED ENERGY TENSOR, Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences: No. 12 (2017)
- V. CHERTKOV, R. BOHUSH, N. NAUMOVICH, FEATURES STRUCTURE AND FORMAT OF PRESENTATION OF RADAR SATELLITE DATA TERRASAR-X, Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences: No. 4 (2017)
- V. CHERTKOV, R. BOHUSH, A. ANDROSCHUK, NON-RECURSIVE IMAGE FILTERING USING FPGA, Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences: No. 12 (2015)
- N. LUPENKO, R. BOHUSH, H. CHEN, ANALYSIS OF METHODS FOR DISTANCE ESTIMATION TO AN OBJECT FROM A SINGLE VIDEO CAMERA IMAGE USING NEURAL NETWORKS, Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences: No. 2 (2024)