專利名稱：：基于三維小波變換的分布式超光譜圖像壓縮方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是涉及圖像壓縮方法，可用于低復(fù)雜度的超光譜圖像壓縮。
背景技術(shù)：
：在遙感技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)今時代，利用對地遙感觀測得到的超光譜遙感圖像是一種重要的數(shù)據(jù)源，它包含了豐富的地物光譜信息，可以用在對地物探測、識別等領(lǐng)域。但由于超光譜遙感圖像的數(shù)據(jù)量龐大，每幅光譜圖都有幾十到幾百個波段的信息，這給數(shù)據(jù)存儲和傳輸帶來很大負(fù)擔(dān)，因此在存儲和傳輸過程中必須對超光譜圖像進(jìn)行壓縮。眾所周知，超光譜圖像壓縮對編碼算法的復(fù)雜度要求是很挑剔的，目前的壓縮方法如三維SPIHT和三維SPECK方法雖然被用于很多超光譜圖像的壓縮系統(tǒng)中，能實現(xiàn)對超光譜圖像的有效壓縮，但由于其方法的編碼復(fù)雜度很高，使其實際應(yīng)用受到限制。JPEG2000和二維SPIHT等超光譜圖像壓縮方法，方法雖然復(fù)雜度低，但是壓縮性能卻不高。所以找到一種算法復(fù)雜度低并且具有良好壓縮性能的超光譜圖像壓縮方法是十分必要的。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于克服上述已有的缺點，提出一種基于三維小波變換的分布式超光譜圖像壓縮方法，以減小編碼復(fù)雜度和提高圖像的壓縮性能。實現(xiàn)本發(fā)明的技術(shù)方案是通過圖像壓縮和解壓縮完成，其關(guān)鍵技術(shù)是將三維小波變換和與分布式信源編碼方法相結(jié)合，其具體實現(xiàn)包括圖像壓縮和解壓縮。一、本發(fā)明的圖像壓縮，包括如下步驟-(1)將原始超光譜圖像分成若干編碼單元，并對每個編碼單元進(jìn)行三維小波變換;(2)將三維小波變換后的每個編碼單元按照變換后的子帶關(guān)系再分為兩組，一組作為參考組，另一組作為當(dāng)前組；(3)將參考組用三維SPIHT方法編碼，得到參考組壓縮碼流，傳至解碼端，完成參考組的壓縮；(4)對當(dāng)前組用SW-SPIHT方法進(jìn)行位平面分析，得到對應(yīng)的二組位平面碼流，即重要系數(shù)位平面碼流、重要系數(shù)符號位平面碼流和重要系數(shù)細(xì)化位平面碼流；(5)用低密度奇偶檢驗碼LDPC對當(dāng)前組的重要系數(shù)符號位平面和細(xì)化位平面碼流進(jìn)行編碼，得到對應(yīng)的校驗比特流，將當(dāng)前組重要系數(shù)位平面碼流傳至解碼端，完成當(dāng)前組的壓縮。二、本發(fā)明的圖像解壓縮，包括如下步驟A.將得到的參考組碼流用三維SPIHT解碼器解碼；B.利用傳至解碼端的當(dāng)前組重要系數(shù)位平面碼流對參考組三維SPIHT解碼后得到的圖像經(jīng)SW-SPIHT方法進(jìn)行位平面提取，得到參考組對應(yīng)位置上的重要系數(shù)符號位平面和細(xì)化位平面碼流，稱之為邊信息；C.利用傳至解碼端的校驗比特流對邊信息校驗，得到重構(gòu)的當(dāng)前組的重要系數(shù)符號位平面碼流和重要系數(shù)細(xì)化位平面碼流；D.重組當(dāng)前組的重構(gòu)重要系數(shù)位平面、重要系數(shù)符號位平面、重要系數(shù)細(xì)化位平面，恢復(fù)出當(dāng)前組圖像；E.將參考組和當(dāng)前組解碼后的圖像按照原始順序重排后，進(jìn)行三維小波逆變換，得到重構(gòu)圖像。本發(fā)明由于采用三維SPIHT方法對參考組進(jìn)行編碼，采用LDPC方法對當(dāng)前組編碼的分布式編碼方法，克服了傳統(tǒng)三維超光譜圖像壓縮方法算法復(fù)雜度高的缺點，大大降低了編碼端的復(fù)雜度；同時由于本發(fā)明將三維小波變換和分布式相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)異的壓縮性能。仿真結(jié)果表明，本發(fā)明的方法不僅優(yōu)于傳統(tǒng)的三維SPIHT方法，并且比JPEG2000方法和二維SPIHT方法的壓縮性能也有很大提高。圖l是本發(fā)明壓縮流程圖2是本發(fā)明解壓縮流程圖3是本發(fā)明與三維SPIHT方法性能對比圖4是本發(fā)明與二維SPIHT方法性能對比圖5是本發(fā)明與JPEG2000方法性能對比圖。具體實施例方式5參照圖l，本發(fā)明的圖像壓縮過程如下步驟l，將原始超光譜圖像分成4個波段為一組的若干編碼單元。步驟2，對每個編碼單元內(nèi)的四個波段圖像，先分別做二維九七小波變換，變換級數(shù)為五級；再對四個波段圖像譜方向上做一次一維九七小波變換。步驟3，根據(jù)三維小波變換后的子帶關(guān)系將每個編碼單元分成當(dāng)前組和參考組。分組方式為第一波段和第三波段分為一組；第二波段和第四波段分為一組。再任選其中一組作為當(dāng)前組，另一組作為參考組。步驟4，用三維SPIHT編碼方法對參考組進(jìn)行編碼，得到參考組壓縮碼流，并將壓縮碼流傳至解碼端，完成參考組的壓縮。步驟5，用SW-SPIHT方法對當(dāng)前組進(jìn)行位平面分析，得到對應(yīng)的三組位平面碼流，分別是重要系數(shù)位平面碼流、重要系數(shù)符號位平面碼流和細(xì)化位平面碼流。SW-SPIHT方法的具體實現(xiàn)是將SPIHT方法中每次迭代產(chǎn)生的碼流分成重要系數(shù)位平面碼流、重要系數(shù)符號位平面碼流和細(xì)化位平面碼流三類存儲。步驟6，對當(dāng)前組的重要系數(shù)符號位平面和細(xì)化位平面碼流用LDPCA碼進(jìn)行編碼得到累積校驗位，在譯碼時傳遞給譯碼端。當(dāng)前組重要系數(shù)位平面碼流則不再做任何處理，直接傳至解碼端，完成當(dāng)前組的壓縮。參照圖2，本發(fā)明的圖像解壓縮過程如下步驟A，對參考組進(jìn)行三維SPIHT解碼。步驟B，利用當(dāng)前組的重要系數(shù)位平面碼流對解碼后的參考組進(jìn)行處理，從中得到相應(yīng)的重要系數(shù)位平面碼流、重要系數(shù)符號位平面碼流，即被作為邊信息來考慮。其具體實現(xiàn)過程如下Bl)最高比特面"皿=log2(max(l、|))，其中，ciV是變換系數(shù)，取參考組初始位平面"="腿；閾值:r-2";將所有小波系數(shù)分為三類o(z,力、D(/,力和丄(/,力，其中w,力表示(z力')位置小波系數(shù)的所有子節(jié)點的集合；0(纟，力表示(/，力位置兒子節(jié)點的集合；i)(z力〕-0(z',力；i/為所有根結(jié)點的集合。B2)將0'，J)e的系數(shù)加入到集合LIP;(ZJ)e中帶有子孫的系數(shù)作為"0',力類加入到集合LIS;LSP=0;B3)若重要系數(shù)信息位為l，說明LIP中(/,_/)系數(shù)重要，輸出G',力系數(shù)符號位，正為1，負(fù)為0，從LIP中去掉該系數(shù)，放入集合LSP;若重要系數(shù)信息位為0，則不做處理；B4)對于LIS中D類系數(shù)，若重要系數(shù)信息位為0，則不做處理。若重要系數(shù)信息位為l，則輸出該系數(shù)符號位，若下一重要系數(shù)信息位仍為l，輸出它兒子節(jié)點的符號位，并將該兒子節(jié)點放入LSP;若下一個重要系數(shù)信息位為O，將該兒子節(jié)點放入LIP;對于還有后代的兒子節(jié)點，則作為L類放入LIS，否則從LIS中去除；B5)對于LIS中L類系數(shù)，若重要系數(shù)信息位為l，輸出該系數(shù)符號信息位，將它的兒子節(jié)點作為D類添加到LIS，將該系數(shù)從LIS中去除；若重要系數(shù)信息為0，則不做處理；B6)對LSP中除去在上一步驟中新加入的系數(shù)，輸出第"個比特面的值，得到細(xì)化位平面碼流；B7)位平面"="_1，重復(fù)步驟B3)—B6)。最終得到邊信息，即參考組的符號位平面碼流和細(xì)化位平面碼流。步驟C，利用編碼時產(chǎn)生的校驗比特流對邊信息進(jìn)行校驗，從而恢復(fù)出當(dāng)前組的重要系數(shù)符號位平面和重要系數(shù)細(xì)化位平面。步驟D，重組當(dāng)前組的重要系數(shù)位平面、重要系數(shù)符號位平面和重要系數(shù)細(xì)化位平面碼流。步驟E，對當(dāng)前幀和參考幀進(jìn)行三維小波逆變換，從而結(jié)束解碼。本發(fā)明的效果可以通過以下具體實驗數(shù)據(jù)進(jìn)一步說明。l.實驗條件與內(nèi)容本發(fā)明分別對Jasper、Cuprite和Moffett三幅圖進(jìn)行了測試，每幅圖包括224個波段，每個波段包含512*512個像素。將圖像分別按照上述壓縮和解壓縮的步驟進(jìn)行，分別測試了壓縮比特率為0.25bppp和lbppp的條件下的信噪比SNR。為測試本發(fā)明基于三維小波變換的分布式超光譜圖像壓縮方法，分別與三維SPIHT、二維SPIHT和JPEG2000方法進(jìn)行了信噪比性能對比。2.實驗結(jié)果圖3對比了本發(fā)明與傳統(tǒng)的二維SPIHT方法重構(gòu)圖像的信噪比，橫坐標(biāo)代表波段數(shù)，縱坐標(biāo)代表信噪比值。其中圖3(a)、圖3(b)分別為Jasper在碼率0.25和1情況下的信噪比對比結(jié)果。圖3(c)、圖3(d)分別為Cuprite在碼率0.25和1情況下的對比結(jié)果。圖3(e)、圖3(f)分別為Moffett在碼率0.25和l情況下的對比結(jié)果。由圖3可見，本發(fā)明方法要優(yōu)于傳統(tǒng)的三維SPIHT方法。圖4對比了本發(fā)明與二維SPIHT方法重構(gòu)圖像的信噪比，橫坐標(biāo)代表波段數(shù)，縱坐標(biāo)代表信噪比值。其中圖4(a)、圖4(b)分別為Jasper在碼率0.25和l情況下的對比結(jié)果。圖4(c)、圖4(d)分別為Cuprite在碼率0.25和1情況下的對比結(jié)果。圖4(e)、圖4(f)分別為Moffett在碼率0.25和1情況下的對比結(jié)果。由圖4可見，本發(fā)明方法比二維SPIHT方法性能有很大提高。圖5對比了本發(fā)明與JPEG2000方法重構(gòu)圖像的信噪比，橫坐標(biāo)代表波段數(shù)，縱坐標(biāo)代表信噪比值。其中圖5(a)、圖5(b)分別為Jasper在碼率0.25和1情況下的對比結(jié)果。圖5(c)、圖5(d)分別為Cuprite在碼率0.25和1情況下的對比結(jié)果。圖5(e)、圖5(f)分別為Moffett在碼率0.25和1情況下的對比結(jié)果。由圖5可見，本發(fā)明方法比JPEG2000方法性能有很大提高。本發(fā)明比三維SPIHT、二維SPIHT、JPEG2000方法平均提升的信噪比結(jié)果如表1所示。表l:本發(fā)明比三維SPIHT、二維SPIHT、JPEG2000方法平均提升的信噪比SNR性能<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>從表1可見，本發(fā)明壓縮性能要優(yōu)于三維SPIHT方法，并且比JPEG2000和二維SPIHT方法的性能有很大提高。本發(fā)明方法可以實現(xiàn)對超光譜圖像的壓縮，具有優(yōu)于三維SPIHT方法、JPEG2000和二維SPIHT方法的壓縮性能，而且編碼復(fù)雜度低，更適合于超光譜圖像的壓縮。權(quán)利要求1.一種基于三維小波變換的分布式超光譜圖像壓縮方法，包括(1)將原始超光譜圖像分成若干編碼單元，并對每個編碼單元進(jìn)行三維小波變換；(2)將三維小波變換后的每個編碼單元按照變換后的子帶關(guān)系再分為兩組，一組作為參考組，另一組作為當(dāng)前組；(3)將參考組用三維SPIHT方法編碼，得到參考組壓縮碼流，傳至解碼端，完成參考組的壓縮；(4)對當(dāng)前組用SW-SPIHT方法進(jìn)行位平面分析，得到對應(yīng)的三組位平面碼流，即重要系數(shù)位平面碼流、重要系數(shù)符號位平面碼流和重要系數(shù)細(xì)化位平面碼流；(5)用低密度奇偶檢驗碼LDPC對當(dāng)前組的重要系數(shù)符號位平面和細(xì)化位平面碼流進(jìn)行編碼，得到對應(yīng)的校驗比特流，將當(dāng)前組重要系數(shù)位平面碼流傳至解碼端，完成當(dāng)前組的壓縮。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像壓縮方法，其中步驟(1)所述的編碼單元定義為選取連續(xù)的四個波段的光譜圖，所述的三維小波變換采用的是九七小波變換。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像壓縮方法，其中步驟(2)所述的將三維小波變換后的每個編碼單元按照變換后的子帶關(guān)系再分為兩組，是將第一波段和第三波段圖像為一組；將第二波段和第四波段圖像為一組。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像壓縮方法，其中步驟(5)所述的低密度奇偶檢驗碼LDPC，采用DavidVarodayan提出的LDPCA碼。5.—種基于三維小波變換的分布式超光譜圖像解壓縮方法，包括A.將得到的參考組碼流用三維SPfflT解碼器解碼；B.利用傳至解碼端的當(dāng)前組重要系數(shù)位平面碼流對參考組三維SPIHT解碼后得到的圖像經(jīng)SW-SPfflT方法進(jìn)行位平面提取，得到參考組對應(yīng)位置上的重要系數(shù)符號位平面和細(xì)化位平面碼流，稱之為邊信息；C利用傳至解碼端的校驗比特流對邊信息校驗，得到重構(gòu)的當(dāng)前組的重要系數(shù)符號位平面碼流和重要系數(shù)細(xì)化位平面碼流；D.重組當(dāng)前組的重構(gòu)重要系數(shù)位平面、重要系數(shù)符號位平面、重要系數(shù)細(xì)化位平面，恢復(fù)出當(dāng)前組圖像；E.將參考組和當(dāng)前組解碼后的圖像按照原始順序重排后，進(jìn)行三維小波逆變換，得到重構(gòu)圖像。全文摘要本發(fā)明提出了一種基于三維小波變換的分布式超光譜圖像壓縮方法，其過程是1.將超光譜圖像分成若干編碼單元；2.對超光譜圖像的每個編碼單元進(jìn)行三維小波變換；3.將變換后的圖像分組，其中一組作為參考組，另一組作為當(dāng)前組；4.將參考組用三維SPIHT方法編碼，得到參考組壓縮碼流，傳至解碼端；5.對當(dāng)前組用SW-SPIHT算法進(jìn)行分解，得到對應(yīng)的三組位平面碼流，分別是重要系數(shù)位平面、重要系數(shù)符號位平面和細(xì)化位平面；6.用低密度奇偶檢驗碼對當(dāng)前組的重要系數(shù)符號位平面和細(xì)化位平面進(jìn)行編碼，得到對應(yīng)的校驗比特流，并將當(dāng)前組重要系數(shù)位平面碼流傳至解碼端，完成超光譜圖像的壓縮。本發(fā)明具有編碼復(fù)雜度低，壓縮性能好的優(yōu)點，可用于對超光譜圖像的壓縮。文檔編號G01S17/00GK101582169SQ20091002308公開日2009年11月18日申請日期2009年6月26日優(yōu)先權(quán)日2009年6月26日發(fā)明者亓菁春,彪候,公茂果,吳家驥,昆姜,勇方,焦李成,爽王,馬文萍申請人:西安電子科技大學(xué)