中文摘要：

本项目旨在提出一种基于小波变换（WT）和小线变换（BT）微波遥感器实时图像压缩和分析方法。WT方法在图像压缩上得到了成功和应用，正成为一种取代传统DCT的新方法。BT方法是继小波方法之后，近几年才出现的新的研究方法。它的最大优点是一种真正的三维变换，能够最大限度地保证对三维数字图像压缩时保护纹理。多模态和高分辨率微波遥感器成像数据压缩和处理分析，是研制下一代微波遥感器的关键技术。本研究项目将在WT

结论摘要：

本项目经过三年的研究，实现了项目任务书规定的研究内容，达到了预期效果。在研究过程中因Beamlet研究和实现时有困难，进行了及时调整，在上一年度进展报告中已经说明。调整后的研究工作主要包括基于Wavelet、Bandelet、Contourlet和Surfacelet变换技术之上的图像融合、压缩和去噪增加等研究工作。特别是基于上述变换方法结合神经网络技术的图像融合方法研究，取得突破性进展。研究成果已经发表了三篇论文，其中基于Bandelet图像融合的研究成果发表在《光学快报》上的论文已经被EI收录；另外一篇发表在小波分析和应用国际会议上，将会被EI和ISTP收录；还有一篇发表在BIO-TA07国际会议上，将被收录到国际SCI检索的杂志上。基于小波变换的自适应光谱压缩工作也取得最新进展。在原有的工作基础上，实现了对光谱数据分组和自适应分组的压缩，论文分别发表在《光学学报》和《中国光学快报》上。还有一篇论文正准备投国外IEEE杂志。最新开发的基于Surfacelet变换的3D去噪声论文已经通过《电子学报》评审，进行修改后会发表。相关的研究工作已经被一个国际会议录用论文一篇。