In this report an efficient compressing for single look complex SAR data, based on wavelet transform, is presented. The wavelet transform based subbans coding is used. Wavelet transform is realised as pyramid and pocket signal decomposition. Symmetric and periodic extensions are researched. Different filter banks are tested and the best ones are chosen for proposed compressing method. Uniform and optimal bit allocation is researched and former was shown as more convinient. The zero-run-lengh / recency-rank loss-less coding scheme was used. Beside standard image quality measures the Resolution, Peak Sidelobe and Fuzzy Control of SAR image quality were implemented. For all used methods the IDL program routines werel developed. The proposed wavelet based compressing methods gave better compression performances than JPEG and Multilook.

Radarji s sintetizirano odprtino (SAR) proizvedejo ogromno količino kompleksnih podatkov, ki jo lahko zmanjšamo z različnimi metodami za komprimiranje podatkov. Zaradi dobrih rezultatov se v zadnjem času intenzivno raziskujejo izgubne metode na osnovi diskretne wavelet transformacije (DWT), ki jih ponavadi razdelimo na tri osnovne bloke: DWT, ki jo izvedemo s filtrskimi bankami, kvantizacijo in brezizgubno kodiranje. Učinkovitost teh metod je odvisna od izbire filtrsakih bank, zato sem preučil različne filtrske banke in jih testiral pri komprimiranju kompleksnih SAR podatkov. V ta namen smo razvili algoritem za komprimiranje kompleksnih SAR podatkov, tako da sem pri izbiri filtrskih bank zajel tudi vpliv kvantizacije in entropijskga kodiranja. Koeficiente DWT sem kvantiziral z enakomerno skalarno kvantizacijo, pri katri so vse kvantizacijske stopnice enako velike, izračunamo pa jih s pomočjo razporeditve bitov. Pokazal sem, da je pri malih kvantizacijskih stopnicah in idealnem entropijskem kodirniku optimalna takšna razporeditev bitov, pri kateri so kvantizacijske stopnice za vse keoficiente DWT enako velike. Za velike kvantizacijske stopnice pa sem uporabil metodo porazdelitve bitov na osnovi posplošene Gaussove porazdelitve. Za odstranitev redundance iz podatkov sem uporabil brezizgubno entropijsko kodiranje, sestavljeno iz Run-length predkodiranja in Recency-rank kodiranja, ki sem ga prilagodil dinamiki SAR podatkov. V nalogi sem podal tudi metode za komprimiranje kompleksnih podatkov in pokazal, da je bolje kompriirati kompleksne SAR podatke v polarnem kot v kartezičnem zapisu. Ker imata amplituda in faza različne statistične lastnosti, sem fazo pred komprimiranjem skaliral in razvil metodo za izračun skalirnega faktorja. Metode, opisane v nalogi predstavlajo nov in originalen pristop h komprimiranju kompleksnih SAR podatkov na osnovi DWT in hkrati odpirajo možnosti za nadaljno raziskovanje natem področju.