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基于JPEG2OOO的遥感图像压缩

作者:时间:2009-06-18来源:网络收藏

O 引言
随着技术的发展,图像的压缩受到越来越多的关注。静态标准JPEG2000放弃了JPEG标准采用的以离散余弦变换的区块编码方法,采用以小波变换为主的编码方式,提高了压缩性能。本文将分析图像的特点,在JPEG2000无损压缩基础上增加了遥感图像高频子带分级量化方案,提高了遥感比,实现图像的高保真压缩。

本文引用地址:http://www.amcfsurvey.com/article/202691.htm


1 遥感图像的特点
遥感图像分辨率较高,目标物体所占的像素较少,图像中所含的高频信息和纹理信息较多,空间频率的局部变化较快,图像的不连续性较强。
为了从空间相关性来分析遥感图像数据之间的特征,本文采用图像的自相关函数r(l,k)来衡量:

其中f(x,y)为图像的灰度函数。对上式进行归一化和离散化处理,有:

其中,图像的大小为M×N,uf为图像亮度的平均值。

当l=k=1时即表示相邻两个像素之间的自相关函数的值R(1,1),称为自相关系数。
在对遥感图像进行3层小波分解后,除LL子带集中了主要的低频信息,其它所有高频子带近似遵循零均值Gam―ma分布。分析表明,除极少数纹理较强的局部区域之外,绝大多数纹理不太强的区域近似服从广义Gaussian分布,特别是平坦区域,均值大多约等于0。遥感图像的这些特性为我们采用JPEG2000中的算法提高效率提供了理论依据。

2 遥感图像高频子带分级量化方案
遥感图像进行JPEG2000整数小波变换后,编码系统需要对分量中的每个拼接块(tile-component)中的系数进行量化。量化的关键是根据变换后的图像的系数特征、重构图像质量要求等因素设计合理的量化步长。其中高频子带影响较小,只作粗量化编码;低频子带对重建过程影响较大,可进行精细量化编码。
对于遥感图像,在经过小波变换后90%的能量集中在低频子带LLn中,其中包含了遥感图像的亮度信息,必须进行无失真压缩,取量化步长为1,进行无损压缩;高频子带集中了图像的纹理信息,由于遥感图像中目标物体数目多,边缘信息丰富,纹理信息也占有一部分比重。结合低频子带精细量化、高频子带粗量化的思想,提出了对图像高频子带划分为4×4的子块,采用块内的方差作为块的纹理复杂度和重要性度量,对纹理复杂的重要块采用精细量化,而对于较平坦的区域采用粗量化,达到在高保真条件下提遥感图像高压缩比。这实际上相当于在子带内的分级量化方案,使得各子块的恢复误差大致平衡。
(1)基于纹理特征的高频子带分级量化方案设计
在遥感图像进行JPEG2000无损压缩过程中,图像经过n级5/3整数小波变换后,被分解成3n个高频子带HHj,HLi和LHi(j=l,2,3,…,n,其中n为分解级数)和一个低频子带LL。其中LL子带的数据量虽然不是很大,但却承载着整个图像的亮度信息,HHj,HLj和LHj子带则包含了图像的高频信息。因此,对于LL子带中的数据必须进行量化步长为1的无损压缩,将该子带中的小波系数直接送入EBCOT编码器并进行位平面编码和算术编码;高频子带中的小波系数数据量虽然较大,却只是用来描述图像的细节信息,可以将该子带进一步划分为4×4的块,采用块内方差作为块的纹理复杂度和重要性的度量,区分为平坦区域、次纹理区域和纹理区域。其中,平坦区域为子带中系数均匀分布,且变化很小的区域;次纹理区域包括部分性质均匀区域和纹理变化适度的区域;纹理区域则为系数纹理性质较强和结构边缘或边界区域。


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