針對高分辨率遙感影像，采用先進的圖象壓縮技術

針對高分辨率遙感影像，采用先進的圖象壓縮技術，實現對遙感影像的高保真快速壓縮，以解決大規模影像的傳輸和存儲問題。近年來，隨著新型傳感技術的發展，遙感影像的時間、空間和光譜分辨率不斷提高，相應的數據規模呈幾何級數增長，給數據的傳輸和存儲帶來了極大的困難。一般說來，圖象分辨率越高，相鄰采樣點的相關性越高，數據水分也越大。對遙感數據進行壓縮，有利于節省通信信道，提高信息的傳輸速率；數據壓縮之后有利于實現保密通訊，提高系統的整體可靠性隨著INTERNET連到千家萬戶，遙感圖象正在逐漸成為信息傳遞的重要媒介。目前大多使用小波壓縮處理遙感圖像數據。

小波分析基本理論及其在圖像壓縮中的應用

與傅里葉變換相似，小波變換是一種同時具有時—頻二維分辨率的變換。其優于傅氏變換之處在于它具有時域和頻域“變焦距”特性，十分有利于信號的精細分析。之一個正交小波基是Harr于1910年構造的；但Harr小波基是不連續的。到80年代，Meyer,Daubechies等人從尺度函數的角度出發構造出了連續正交小波基。1989年，Mallat等人在前人大量工作的基礎上提出多尺度分析的概念和基于多尺度分析的小波基構造 *** ，將小波正交基的構造納入統一的框架之中，使小波分析成為一種實用的信號分析工具。

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該 *** 先對遙感圖像進行小波分解，然后以紋理復雜程度作為區域重要性度量，通過對紋理復雜的重要區域進行標量編碼來保證恢復圖像的質量，通過對平坦區(即不重要區)進行矢量編碼來提高壓縮比。實驗結果表明該 *** 具有壓縮率較高，圖像恢復質量好，速度快等優點，十分適合遙感數據的高保真壓縮。

小波變換在壓縮中提供了如下優點：

• (1)多尺度分解提供了不同尺度下圖像的信息，并且變換后的能量大部分集中在低頻部分，方便了我們對不同尺度下的小波系數分別設計量化編碼方案，在提高圖像壓縮比的情況下保持好的視覺效果和較高的PSNR。

• (2)小波分解和重構算法是循環使用的，易于硬件實現．

JPEG的8×8分塊壓縮 *** 壓縮紋理復雜的塊時恢復誤差較大，具有比較明顯的方塊效應，而基于小波變換的圖像壓縮 *** 較好地克服了方塊效應的影響。通過對不同區域采用不同編碼 *** ，可以較好地保持原圖的紋理信息，并達到較高的壓縮比．

自適應標量、矢量混合量化編碼方案

基于小波分解的圖像壓縮 *** 的一個重要因素是量化方案的選擇。一般說來，量化 *** 分為標量量化和矢量量化兩種。近年來，人們開始研究將標量、矢量量化相結合的 *** ，以同時獲取較高的壓縮比、恢復質量和時間性能，這是圖像壓縮技術的一個重要發展方向。

標量量化的關鍵是去相關和編碼。目前主要的去相關技術是預測 *** ，如DPCM預測；而編碼仍以熵編碼為主。標量量化的特點是可保持較高的圖像恢復質量，但壓縮率一般較低。目前最有效的基于小波分解的矢量量化 *** 有法國M.Barlaud等人提出的PLVQ塔式格型矢量量化 *** 和美國J.M.Shapiro提出的EZW *** 。這兩種 *** 編碼效率較高，但計算非常復雜，不能適用于實時性要求較高的場合。　

本文提出的編碼方案對圖像小波細節子圖劃分為4×4的塊，采用塊內的方差作為塊的紋理復雜度和重要性度量，對紋理復雜的重要塊用較多的位進行編碼，而對于較平坦的區域用較少的位進行編碼。這實際上相當于將各塊的元素組成一個矢量，對不重要的子塊采用矢量編碼方案，而對重要子塊采用標量編碼，使得各子塊的恢復誤差大致平衡。

本壓縮 *** 的具體步驟如下。

• (1)對圖像進行3層小波分解，對LL3子圖進行熵編碼，對HH1不編碼(解碼時以0填充)。

• (2)把小波分解圖的其它各細節子圖按4×4塊劃分，設定閾值0<T0<T1<T2。將方差小于T0的塊劃分為平坦區；方差大于T0小于T1的塊劃分為次平坦區；方差大于T1小于T2的塊劃分為次紋理區；方差大于T2的塊劃分為紋理區。

• (3)按各塊在圖中的位置進行塊的類別編碼。由于塊的類別數為4，采用兩位編碼。

對不同類別的塊采用下述編碼方案：

• (1)對于平坦區，假設其均值為0，可認為塊中所有元素均為0；

• (2)對于次平坦區，用1位表示整個塊的均值，對于塊中每個元素再各用1位進行編碼，即塊中大于均值的元素對應碼號為1，否則對應碼號為0；

• (3)對于次紋理區，用2位表示整個塊的均值，對于塊中每個元素再各用2位進行編碼，把塊中各元素值對應到0—3這4個碼號上去；

• (4)對于紋理區，用6位表示整個塊的均值，用6位表示塊內方差，對塊中每個元素再各用5位進行編碼，把塊中各元素值對應到0—31這32個碼號上去。

對上述結果進行算術編碼。

上述算法對于原圖4×4塊的128位數據，平坦區只用2位編碼，次平坦區用19位編碼，次紋理區用36位編碼，紋理區用2+16×5+6+6=94位編碼。

來源：開源地理空間基金會中文分會

來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/ef53d

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