[發明專利]一種超譜信號的快速壓縮編碼方法及圖像壓縮方法

有效

• 申請號: 201110272304.X
• 申請日: 2011-09-15
• 公開（公告）號: CN102300095A
• 公開（公告）日: 2011-12-28
• 發明（設計）人: 陳善學;吳立彬;王佳果;周淑賢;姚小鳳
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: H04N7/26
• 分類號: H04N7/26
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅

技術領域

本發明屬于圖像壓縮編碼技術領域，具體涉及一種基于矢量量化數據壓縮技術的超譜圖像壓縮。

背景技術

???隨著遙感技術在地球資源管理、環境檢測、軍事偵測等應用領域的不斷擴大，以往的多光譜圖像數據由于僅僅在空間分辨率上有所提高，己經不能滿足人們日益增長的科研和生產需求，而成像光譜儀的問世使能獲取超譜分辨率的圖像數據成為可能。超譜圖像具有較高的波段數（其波段數一般都為幾百個）和大數據量的特點，典型AVIRIS圖像的大小為614×512，成像波段數為224，如果每像素灰度值以兩個字節存儲，一組圖像的數據量則約為140M字節，如此海量的超譜數據給有限帶寬的通信系統帶來了傳輸、存儲和管理帶來了巨大的困難，尋求一種有效的壓縮技術具有重要的意義。

???由成像光譜儀在獲取地物空間分布信息的同時，對每一個像元形成一條地物光譜曲線。根據像元的光譜曲線可以確定像元處物體的特性。所謂像元是指采樣單位，它是與分辨率相關的，假設分辨率為1千米，像元就代表地面1千米×1千米的面積，僅超譜圖像上的一個像元就描述了一大塊地面信息。對超譜圖像壓縮的同時，又必須考慮圖像的質量，即壓縮后的超譜圖像必須能夠得到清晰的地物光譜曲線以供分析人員使用。

???超譜圖像具有兩種相關性：空間相關性和譜間相關性。空間相關性是指每個譜段內某一像元與其相鄰像元間的相似性。譜間相關性是指相鄰波段間對應位置的像元具有較強的相關性，譜間相關性又分為譜間統計相關性和譜間結構相關性。

???矢量量化技術是一種有效的有損壓縮技術，具有壓縮比大、編解碼簡單、失真較小的優點，不僅廣泛應用到圖像和語音壓縮編碼等領域，也被廣泛應用于其它眾多領域，包括移動通信、圖像檢索、語音識別、遙感分類等方面。它的基本原理就是將一個包含多個矢量的對象分成若干個區域，然后將這個區域劃分為若干個區域，通過尋找各個區域中最能匹配此區域的一個矢量來代替這個區域，編碼完成后，發送這些矢量的索引，接收端通過查找碼表來獲得此區域的匹配點，最終以較低的失真恢復這個對象。在發送端只需發送匹配矢量的索引，相比數據的發送，可以有效的提高壓縮比。將矢量量化這種聚類技術應用于超譜圖像領域中，可以有效的消除超譜圖像空間和譜間相關性，達到高壓縮比的要求。

???碼書設計和碼字搜索是矢量量化的核心，優越的碼書能夠使圖像獲得較好的圖像質量，快速的碼字搜索則能夠提高搜索最佳匹配碼字的速度，從而提高搜索效率，降低運算復雜度。

???由Linde、Buzo和Gray提出的LBG算法（也叫做GLA算法），是矢量量化發展的基石，它是在每一輪迭代中將訓練矢量放入各個胞腔，然后取胞腔的質心作為碼書中的碼字。

LBG算法是一種基于初始碼書的迭代算法，一個不合理的初始碼書容易使最終碼書陷入局部最優，而且迭代多次后，效果微乎其微。而優越的碼書可以使LBG算法的最終碼書接近全局最優。在LBG迭代過程中始終滿足最鄰近條件和質心條件。其具體步驟如下：

初始化。設初始碼書????????????????????????????????????????????????,?N為碼字個數，失真閾值,一個訓練序列,平均失真；用碼書Y⁽ⁿ⁾中的各個碼字作為聚類中心，根據最佳劃分準則把訓練矢量集劃分為N個胞腔，其中，對任意成立。計算平均失真；如果相對誤差滿足，停止運算，Y⁽ⁿ⁾即為最終碼書。否則轉入下一步。計算每個最小失真劃分的質心=，由這些新質心組成新的碼字。然而從運算復雜度來看，采用LBG進行數據壓縮主要存在碼書自適應能力不強，運算量大的缺點。

發明內容

本發明針對現有技術數據壓縮編碼自適應能力不強，計算量大的缺陷，提出一種超譜信號的快速編碼方法，在保證圖像質量的前提下，得到較高的壓縮比和高效率編碼。

本發明解決上述技術問題的技術方案是，提出一種超譜信號的快速編碼方法，主要包括以下幾個階段：

初始化階段:按照輸入矢量第一維大小排序，進行平均分組→選擇每組第一個訓練矢量生成初始碼書，根據各個訓練矢量和初始碼書中碼字的誤差計算平均誤差，并設置迭代次數。

訓練階段:利用不等式排除算法快速搜索當前最佳匹配碼字，將當前訓練矢量劃分到當前最佳匹配碼字所對應的胞腔，訓練完所有的訓練矢量，以胞腔的質心更新當前最佳匹配碼字。