[發(fā)明專利]一種空譜聯(lián)合預(yù)測的高光譜圖像無損壓縮方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200910011461.8
• 申請日: 2009-05-08
• 公開（公告）號: CN101883274A
• 公開（公告）日: 2010-11-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 史澤林;陳永紅;羅海波
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學院沈陽自動化研究所
• 主分類號: H04N7/26
• 分類號: H04N7/26;H04N7/32
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 許宗富;周秀梅

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種高光譜遙感圖像信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種空譜聯(lián)合預(yù)測的高光譜圖像無損壓縮方法。

背景技術(shù)

高光譜遙感是20世紀80年代發(fā)展起來的一門新的遙感科學和技術(shù)。它結(jié)合成像技術(shù)與光譜技術(shù)，利用專門的探測儀器，如成像光譜儀把遙遠的物體所輻射(或反射)的電磁波信號接收記錄下來，再經(jīng)過加工處理，變成人眼可以直接識別的高光譜圖像數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)同時具有空間信息和光譜信息，有利于更好地揭示出所探測物體的性質(zhì)及其變化規(guī)律。目前高光譜遙感技術(shù)已廣泛應(yīng)用于軍事偵察、環(huán)境監(jiān)測、氣象分析、地質(zhì)調(diào)查、海洋遙感、目標分類、目標跟蹤和識別等領(lǐng)域。

隨著遙感平臺和成像光譜儀技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像的光譜分辨率和空間分辨率越來越高，數(shù)據(jù)量急劇增長。如AVIRIS在1997年拍攝的高光譜圖像，有224個連續(xù)波段，每個波段圖像的空間大小為512*614*16bit，一幅圖像的數(shù)據(jù)量就達到100MB以上。顯然，海量的高光譜圖像數(shù)據(jù)給容量受限的星上存儲設(shè)備和有限傳輸帶寬帶來了極大挑戰(zhàn)。研究高效的高光譜圖像壓縮方法，是遙感信息處理領(lǐng)域亟待解決的一個熱點和難點。

現(xiàn)有的圖像壓縮方法主要分為有損、無損和近無損壓縮。其中有損和近無損壓縮方法都不能保準圖像的完全重建，而無損壓縮方法既可達到壓縮的目的又不會引起任何失真。對于高光譜圖像而言，其獲取代價昂貴，具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和長期保存價值，因此，在存儲或者傳輸過程中一般要求不丟失任何信息。顯然，研究高效的無損壓縮方法對高光譜圖像的應(yīng)用有著特別重要的意義。

高光譜圖像的無損壓縮方法主要有基于變換的無損壓縮和和基于預(yù)測的無損壓縮。其中基于預(yù)測的無損壓縮方法計算簡單，易于硬件實現(xiàn)和實時傳輸，是一種備受矚目的壓縮方法。而三維高光譜圖像數(shù)據(jù)同時具有空間和譜間相關(guān)性，壓縮的重點應(yīng)是盡可能地去除空間和譜間冗余，但目前的預(yù)測編碼并不能有效地同時去除高光譜圖像的空間和譜間冗余，壓縮效率也不高。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有高光譜圖像無損壓縮方法壓縮比低、復雜度高等不足之處，本發(fā)明從同時去除高光譜圖像的空間和譜間冗余出發(fā)，將3DLMS預(yù)測理論應(yīng)用到高光譜圖像壓縮中，提出了一種空譜聯(lián)合預(yù)測的高光譜圖像無損壓縮方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

本發(fā)明空譜聯(lián)合預(yù)測的高光譜圖像無損壓縮方法包括以下步驟：

根據(jù)譜間相關(guān)系數(shù)的大小，對輸入高光譜圖像進行波段組合；

根據(jù)不同的波段組合選擇相應(yīng)的預(yù)測算法消除相關(guān)性，得到差值圖像；

對差值圖像進行RICE熵編碼，得到壓縮碼流，進行存儲或傳輸，在本地或異地實現(xiàn)可逆解碼。

所述對輸入高光譜圖像的波段組合方法為：通過計算相鄰波段的譜間相關(guān)系數(shù)，選擇合適的系數(shù)閾值進行波段組合，大于該閾值的為譜間波段組合，反之為空間波段組合。

所述消除相關(guān)性為：對波段組合后的譜間波段組合進行空譜聯(lián)合預(yù)測，對空間波段組合采用MED預(yù)測。

所述空譜聯(lián)合預(yù)測為：應(yīng)用3DLMS算法，利用高光譜圖像同時具有的空間和譜間相關(guān)性，構(gòu)造以下三維自適應(yīng)空譜聯(lián)合預(yù)測模型：

e(m,n,k)=g(m,n,k)-g^(m,n,k)---(3)]]>

其中g(shù)(m，n，k)為高光譜圖像像素，m，n，k分別為對應(yīng)行、列和波段坐標值，為g(m，n，k)的預(yù)測值，F(xiàn)為聯(lián)合預(yù)測系數(shù)，C_聯(lián)為空譜聯(lián)合預(yù)測鄰域，e(m，n，k)為預(yù)測誤差，μ為預(yù)測系數(shù)調(diào)節(jié)參數(shù)。

所述3DLMS算法為