專利名稱：星載超光譜干涉條紋圖像準(zhǔn)無損實(shí)時(shí)壓縮方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種星載超光語干涉條紋圖像準(zhǔn)無損實(shí)時(shí)壓縮方法。
背景技術(shù)：
目前，我國衛(wèi)星上搭載了一種新型遙感器——超光語成像儀，該遙感器有
L ( L>100)個(gè)光譜譜段，對(duì)于地面每個(gè)像素點(diǎn)能夠產(chǎn)生N ( N>L)個(gè)光譜數(shù)值， 由此產(chǎn)生的干涉條紋圖像數(shù)據(jù)量較大，只有對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)、可靠小壓縮比壓縮， 才能滿足信道傳輸?shù)囊蟆Ｓ捎诖祟悎D像與一般遙感圖像不同，不能用常規(guī)的 壓縮方法對(duì)其進(jìn)行壓縮。
現(xiàn)在星載超光鐠成像儀的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，有法國人提出的基于自回歸AR 模型的方法，該方法屬于有損壓縮，其首先建立干涉圖的參量模型，解算出一 組表征干涉圖的參量。模型化只是表示干涉圖的一種方法，用這種方法相比用 未經(jīng)處理的樣本直接表示的方法更為簡(jiǎn)潔，但在壓縮的同時(shí)會(huì)產(chǎn)生失真。采用 AR模型方法的缺點(diǎn)是運(yùn)算過程復(fù)雜，運(yùn)算速度慢，尤其作為星上產(chǎn)品，用硬 件實(shí)現(xiàn)的難度很大，可靠性差。而由中國科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所申請(qǐng) 的《干涉型超光鐠成像儀數(shù)據(jù)壓縮方法》，其申請(qǐng)?zhí)枮?3134516.6，該方法首 先對(duì)干涉圖進(jìn)行分割，分割為零光程差附近信息較大的干涉圖信號(hào)和光程差大 的干涉圖信號(hào)，然后將零光程差附近信息較大的干涉圖信號(hào)分離出來保持不動(dòng) 直接下傳，而對(duì)光程差大的干涉信號(hào)進(jìn)行壓縮后下傳，最后對(duì)壓縮后的干涉圖 信號(hào)進(jìn)行解壓縮，將其與直接下傳的干涉圖信號(hào)重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮傳輸。該 方法相比AR模型方法提高了運(yùn)算速度，降低了硬件實(shí)現(xiàn)的難度，壓縮解壓縮 后的失真度小，但該方法只給出了原理性的介紹，未提出具體的壓縮手段。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的技術(shù)解決問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種星載超光譜干 涉條紋圖像準(zhǔn)無損實(shí)時(shí)壓縮方法，本發(fā)明根據(jù)干涉條紋圖像的相關(guān)性特征，對(duì)
3光程差較大的干涉條紋圖像進(jìn)行譜間去相關(guān)處理得到去相關(guān)差值圖像，然后根 據(jù)差值圖像的數(shù)據(jù)分布概率設(shè)計(jì)量化編碼表實(shí)現(xiàn)對(duì)干涉條紋圖像的準(zhǔn)無損壓 縮，本發(fā)明壓縮解壓縮后的干涉條紋圖像失真度小，壓縮解壓縮處理速度快， 實(shí)時(shí)性好。
本發(fā)明的技術(shù)解決方案是星載超光譜干涉條紋圖像準(zhǔn)無損實(shí)時(shí)壓縮方法， 包括以下步驟
(1 )對(duì)超光鐠成像儀產(chǎn)生的干涉條紋圖像進(jìn)行分割，分割為零光程差附近 信息量較大的干涉條紋圖像和光程差大的干涉條紋圖像；
(2) 將零光程差附近信息量較大的干涉條紋圖像分離出來，保持不變，直 接下傳；對(duì)光程差大的干涉條紋圖像進(jìn)行譜間去相關(guān)處理，得到譜間去相關(guān)處
理差值圖像；
(3) 對(duì)步驟(2)得到差值圖像進(jìn)行壓縮比小于等于2的準(zhǔn)無損壓縮，然 后下傳，準(zhǔn)無損壓縮的過程為對(duì)差值圖像進(jìn)行概率分布統(tǒng)計(jì)得到差值圖像的 概率分布數(shù)據(jù)，對(duì)出現(xiàn)概率大于等于60。/。的光i普數(shù)據(jù)，采用無損量化編碼壓縮， 對(duì)于出現(xiàn)概率小于60%的光譜數(shù)據(jù)，采用非均勻量化編碼壓縮；
(4) 對(duì)步驟(3)壓縮后的干涉條紋圖像進(jìn)行解壓縮，將解壓縮后的干涉 條紋圖像與步驟(2)直接下傳的干涉條紋圖像重新合并，重構(gòu)成完整的干涉條 紋圖像。
所述步驟(3)中的準(zhǔn)無損壓縮方法采用DPCM法。 所述步驟(3)中準(zhǔn)無損壓縮算法的編碼階層為21^， K為干涉條紋圖像的 輸入比特。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于本發(fā)明提出 一種利用譜間去相關(guān)和熵 編碼方法求出干涉條紋圖像的相關(guān)性特征，根據(jù)該類圖像的相關(guān)性特征，對(duì)光 程差大的干涉條紋圖像進(jìn)行譜間去相關(guān)處理，得到鐠間去相關(guān)處理差值圖像， 目的在于減小圖像信息熵，利于量化編碼，然后根據(jù)差值圖像的數(shù)據(jù)分布概率 設(shè)計(jì)一個(gè)適合此類圖像的量化編碼表，對(duì)于出現(xiàn)概率大于等于60%的數(shù)值進(jìn)行 無損量化，對(duì)于出現(xiàn)概率小于60。/。的數(shù)值進(jìn)行有損非均勻量化，這樣既能保證
4壓縮比，又能保證圖像的失真率趨向最小，然后采用低壓縮比的DPCM壓縮， 從而減小了干涉條紋壓縮圖像的失真度，提高了干涉條紋壓縮解壓縮處理的速 度，提高了實(shí)時(shí)性。


圖1為超光譜干涉條紋圖像RQE指標(biāo)評(píng)價(jià)框圖2為超光譜干涉條紋圖像直方圖，其中圖2 (a)為超光譜干涉條紋圖像 原圖平均直方圖，圖2(b)為超光譜干涉條紋圖像諳間去相關(guān)差值圖象直方圖， 圖2(c)為超光譜干涉條紋圖像空間去相關(guān)差值圖象直方圖，圖2(d)為超光譜干 涉條紋圖像譜空間去相關(guān)差值圖象直方圖。
具體實(shí)施例方式
超光語干涉圖像壓縮算法性能的評(píng)價(jià)可以由光語相對(duì)均方誤差RQE來衡 量，RQE即原始光讒和恢復(fù)光鐠經(jīng)過特定的數(shù)學(xué)運(yùn)算得到的數(shù)值，RQE值越 小，恢復(fù)光傳越真實(shí)。超光語圖像指標(biāo)評(píng)價(jià)框圖如圖1所示，原始光i普是由干 涉條紋圖像產(chǎn)生，而恢復(fù)光鐠是由解壓縮后的干涉條紋圖像產(chǎn)生；另一指標(biāo)峰 值信噪比PSNR是由原始的干涉條紋圖像和解壓縮后的干涉條紋圖像經(jīng)過運(yùn)算 得到的。
光語相對(duì)均方誤差RQE的定義為<formula>formula see original document page 5</formula>
式中S(/)為原始光i普，S(/)為經(jīng)過壓縮后重建的光語<formula>formula see original document page 5</formula>去為歸一化
義/e
頻率(0〈/〈0.5),義為波長，義為采樣頻率。 峰值信噪比的定義PSNR<formula>formula see original document page 5</formula>
式中爿為峰值，即如果采用12bit量化，峰值為4095, iVl 、 W2分別為干涉條紋圖像的行數(shù)、列數(shù)，x為原始圖像，y為壓縮解壓縮后的圖像。通過對(duì)超光i普千涉圖像進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果表明某些干涉條紋圖像經(jīng)過 壓縮解壓縮后的峰值信噪比PSNR非常高，但是恢復(fù)i普?qǐng)D的RQE指標(biāo)卻^f艮不 好；相反，某些干涉條紋圖像的PSNR較差，但是恢復(fù)語圖的RQE指標(biāo)卻很 好。干涉圖像壓縮帶來的失真對(duì)恢復(fù)語圖失真的影響不是線性的，經(jīng)過大量圖 像和壓縮方法分析，N個(gè)光諳數(shù)值的前u個(gè)光誥值的失真度對(duì)指標(biāo)有最大的影 響，也就是前u個(gè)光語值對(duì)應(yīng)的干涉信號(hào)分布在零光程差附近，而后N-u個(gè)光 諳值對(duì)指標(biāo)有較小的影響，后N-u個(gè)光譜值對(duì)應(yīng)的干涉信號(hào)具有較大的光程 差。因此壓縮時(shí)，對(duì)前u個(gè)光i普值不進(jìn)行壓縮，后N-u個(gè)光鐠值進(jìn)行有損壓縮。 對(duì)于該類超光傳干涉條紋圖像，對(duì)于語段方向，如果把前u個(gè)光譜數(shù)值中任意 一個(gè)加1或減1,恢復(fù)光譜后計(jì)算RQE指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)指標(biāo)較差，而把后N-u個(gè) 光語值加或減一個(gè)大于或遠(yuǎn)大于1的數(shù)，恢復(fù)光i普后RQE指標(biāo)基本沒有多大 變化。下面結(jié)合附圖對(duì)后N-u個(gè)光譜值對(duì)應(yīng)的干涉圖像的壓縮方法進(jìn)行描述。 (1)利用i普間去相關(guān)對(duì)光程差大的超光譜干涉條紋圖像進(jìn)行去相關(guān)處理。 一般的多光譜或超光鐠圖像，是地面景物在各個(gè)不同鐠段產(chǎn)生的反射值。 超光鐠干涉圖像產(chǎn)生的原理是面陣CCD光敏感器件通過衛(wèi)星推掃產(chǎn)生的，地 面上的每一個(gè)像素點(diǎn)在L個(gè)譜段上經(jīng)過采樣得到N個(gè)數(shù)值，因而地面上一行像 素(每行像素有M個(gè)點(diǎn))對(duì)應(yīng)于星上的一幅千涉條紋圖像(NxM), —般圖像 采用相關(guān)系數(shù)公式求得傳段間的平均相關(guān)性大小，而超光譜干涉圖像卻不適合 用此公式。超光語干涉條紋圖像具有二維相關(guān)性，即空間像素相關(guān)和鐠間數(shù)值 相關(guān)，但是相關(guān)性大小不同。本發(fā)明對(duì)每幅干涉條紋圖像做3種不同的差值圖 像然后進(jìn)行比較，分別為諳間去相關(guān)差值圖像(即兩個(gè)相鄰的光語數(shù)值相減)， 空間去相關(guān)差值圖像(即空間兩個(gè)相鄰的像素相減)，譜空間去相關(guān)差值圖像(即 鐠空間二維相鄰像素相減)。首先對(duì)3組(每組340幅，對(duì)應(yīng)340行地面像素) 圖像，按照上述三種差值圖像去相關(guān)方法得到相應(yīng)殘差圖像，得到各種去相關(guān)6的直方圖分布情況，如圖2所示。其中圖2(a)為3組超光譜干涉條紋圖像原圖 直方圖，從圖中可以看出，像素?cái)?shù)值為0時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)為6.9825e+004，其它 數(shù)值分布在1-4095之間，分布較M。圖2 (b)為3組超光鐠干涉條紋圖像 語間去相關(guān)直方圖，差值圖像像素?cái)?shù)值為0時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)為9.8860e+004,其 它數(shù)值分布在正負(fù)300之間，分布比較集中。圖2(c)為3組超光譜干涉條紋圖 像空間去相關(guān)直方圖，差值圖像像素?cái)?shù)值為0時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)為9.0248e+004, 其它數(shù)值分布在正負(fù)300之間，分布比較集中。圖2 (d)為3組超光譜干涉條 紋圖像譜空間二維去相關(guān)直方圖，差值圖像像素?cái)?shù)值為0時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)為 8.9486e+004，其它數(shù)值分布在正負(fù)300之間，分布比較集中。具體分析三種 去相關(guān)后的直方圖可以看出，譜間去相關(guān)后殘差圖像直方圖分布最為集中，其 它次之，原圖分布最為分歉。由于圖像概率分布越集中，說明信息熵越小，越易于壓縮，越容易進(jìn)行量 化編碼。對(duì)其中3組圖像(340幅/組)經(jīng)過空間去相關(guān)、譜間去相關(guān)、譜空間 二維去相關(guān)分別得到差值圖像，然后做HUFFMAN編碼即熵編碼，得到平均的 無損壓縮比，具體壓縮比大小如表1所示，可以看出，鐠間去相關(guān)后的差值圖 像無損壓縮比較大，其他兩種去相關(guān)后的差值圖像無損壓縮比較小。從三類差 值圖像的直方圖分布和熵編碼壓縮比可以得出這樣的結(jié)論，超光謙干涉條紋圖 像語間相關(guān)性，要大于空間相關(guān)性和語空間二維的相關(guān)性。所以本發(fā)明對(duì)光程 差大的超光鐠干涉條紋圖像做壓縮，先采用語間去相關(guān)進(jìn)行圖像處理得到差值 圖像。表1、三類去相關(guān)差值圖象Huffman編碼壓縮比圖象壓縮比譜去相關(guān)差值圖象空間去相關(guān)差值圖象空譜二維去相關(guān)差 值圖象組1 (340幅)2.27572.10992.3187組2 ( 340幅)2.40462.0192.4044組3 (340幅)3.40773.14073.3246(2)對(duì)經(jīng)過去相關(guān)處理的差《直圖傳4故準(zhǔn)無損壓縮。圖像壓縮比總體要求小于等于2,根據(jù)此類圖像特點(diǎn)及星載可靠性和實(shí)時(shí)7性的要求，壓縮算法采用DPCM算法。干涉條紋圖像的輸入為K比特，每個(gè) 1象素的光譜數(shù)值共N個(gè)，對(duì)后N-u個(gè)數(shù)值進(jìn)行2: 1壓縮后，量化編碼后應(yīng)為 K/2比特，即量化階層共有2^個(gè)。對(duì)經(jīng)去相關(guān)處理的差值圖像進(jìn)行概率分布統(tǒng)計(jì)得到差值圖像的概率分布數(shù) 據(jù)，對(duì)出現(xiàn)概率大于等于60。/。的數(shù)據(jù)需要采用無損量化編碼，無損量化編碼采 用均勾量化，對(duì)于出現(xiàn)概率小于60%的數(shù)據(jù)，釆用有損編碼，有損編碼的量化 階層如果足夠，則對(duì)差值數(shù)據(jù)盡可能的分小段量化，否則采用13折線式非均 勻量化編碼方法，對(duì)于出現(xiàn)概率接近為0的差值，則不予考慮特殊的量化階層。超光譜干涉條紋圖像經(jīng)過基于用上述方法制作的量化表的DPCM算法進(jìn) 行壓縮解壓縮，壓縮解壓縮后的PSNR值很高，均超過70dB, RQE指標(biāo)滿足 要求，光i普恢復(fù)效果好。超光譜干涉圖像數(shù)據(jù)壓縮的過程為接口器件接收來自超光譜成像儀多路 并行數(shù)據(jù)及時(shí)鐘和門控信號(hào)，由LVDS差分電平轉(zhuǎn)換為TTL電平信號(hào)，信號(hào)和 路后送給TTL驅(qū)動(dòng)芯片，然后由TTL驅(qū)動(dòng)芯片送給主4^分DPCM壓縮和格式 變換模塊，DPCM模塊在時(shí)序控制下對(duì)干涉圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行DPCM壓縮，壓縮 后的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式編排后輸出。超光譜壓縮編碼器通過連接器直接與遙感器接 口 ，兩種信號(hào)經(jīng)過接收并交叉后分別送入超光譜壓縮編碼器B和超光譜壓縮編 碼器A。超光鐠壓縮編碼器B和超光語壓縮編碼器A功能完全一樣，互為冷備 份，備份切換受配電控制。選用FPGA(XCV100-4CB228)器件，來實(shí)現(xiàn)DPCM 壓縮和格式變換，在實(shí)現(xiàn)時(shí)一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)必須完成預(yù)測(cè)、量化、反量化環(huán)路， 才能保證壓縮算法的正確性；在XILINX軟件下仿真，占用容量為3.5萬門，速 度達(dá)到600Mbps;可見選用此器件滿足容量和速度要求。實(shí)施例下面用 一幅圖像舉例說明本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)過程，如果是多幅圖像則求其統(tǒng)計(jì) 平均。例如，目前我國衛(wèi)星上搭載的超光鐠成像儀有128個(gè)光譜譜段，對(duì)于地 面每個(gè)像素點(diǎn)能夠產(chǎn)生256個(gè)光語數(shù)值，圖像大小為M(行rN(列廣K,其中，M 對(duì)應(yīng)地面像素點(diǎn)數(shù)，N對(duì)應(yīng)某像素點(diǎn)在128個(gè)鐠段上的光鐠數(shù)值，為256, K為像素位寬。假定行用i表示，列用j表示，Xi，j表示第i行第j列的像素值， 其中對(duì)于256個(gè)光鐠數(shù)值的前56個(gè)光諳值，不進(jìn)行壓縮，而對(duì)后200個(gè)光i普 值進(jìn)行有損壓縮，壓縮比為2: 1,壓縮過程為 首先求差值圖像① i普間去相關(guān)差值圖像在列間進(jìn)行，每列第一個(gè)像素不變，后面像素 減去前一個(gè)相鄰像素值產(chǎn)生差值，就形成了i普間去相關(guān)差值圖像。 err一pUi,產(chǎn)Xij隱Xw,j , err—pui,0=xi0 ;② 空間去相關(guān)差值圖像在行間進(jìn)行，每行第一個(gè)像素不變，后面像素減 去本行前一個(gè)相鄰像素值產(chǎn)生差值，就形成了空間去相關(guān)差值圖^象。 err一kongi,j:Xij-Xi,w , err一pu。,產(chǎn)Xo,j ;③ 語空間二維去相關(guān)差值圖像在行列之間進(jìn)行，首先產(chǎn)生i瞽間去相關(guān)差 值圖像，然后產(chǎn)生空間去相關(guān)差值圖像；最后對(duì)普空間差值圖像進(jìn)行 相減，就得到鐠空間二維去相關(guān)差值圖像；err一pu一kongij = err_puij - err一kongij; 三類差值圖像求出后，分別求其直方圖分布情況、并做無損熵編碼，按i普 間去相關(guān)、空間去相關(guān)及鐠空間去相關(guān)這種順序得到的差值圖像，0點(diǎn)直方圖 分布數(shù)值分別為9.8932e+004, 9,1560 e+004, 8.8340 e+004;而無損熵壓 縮比分別為2.5046, 2.4315, 2.4955,根據(jù)這兩個(gè)結(jié)果可以得到圖像的相關(guān) 性特點(diǎn)即該干涉條紋圖像鐠間相關(guān)性大于空間相關(guān)性和譜空間二維的相關(guān)性， 所以對(duì)后200個(gè)光謙值對(duì)應(yīng)的超光譜干涉條紋圖像采用謙間去相關(guān)進(jìn)行圖像處 理得到差值圖像。然后，對(duì)經(jīng)鐠間去相關(guān)處理的差值圖像4故概率分布統(tǒng)計(jì)，制作量化編碼表， 本實(shí)施例的輸入數(shù)據(jù)為12比特位寬，壓縮比為2: 1,即6比特編碼，共有64 個(gè)編碼數(shù)值，具體量化表的制作方法為語間去相關(guān)殘差圖像數(shù)值有90%都落 在-16到+15范圍內(nèi)，對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù)，必須進(jìn)行無損量化，共占據(jù)32個(gè)量化編 碼值；另外32個(gè)量化編碼值對(duì)應(yīng)殘差數(shù)值范圍為(-4095, -17)和(16， 4095) 字段，即正負(fù)數(shù)據(jù)范圍各占有16個(gè)量化編碼階層。這16個(gè)階層的劃分原理是分五段進(jìn)行非均勻量化，第一^^殳量化值與真實(shí)值差別最大為1,第二段量化值與真實(shí)值差別最大為2,第三段量化值與真實(shí)值差別最大為7，第四段量化值 與真實(shí)值差別最大為13,第五段量化值與真實(shí)值差別最大大于13,到底大多 少，就要看圖像的特殊性及奇異值得多少，但這部分在整個(gè)圖像里面，百分比 幾乎為0。對(duì)于譜段方向，如果把錢56個(gè)光譜數(shù)值中任意一個(gè)加1或減1,恢復(fù)光譜 后計(jì)算RQE指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)指標(biāo)較差，而把后200個(gè)光譜值加或減一個(gè)大于或遠(yuǎn) 大于1的數(shù)，恢復(fù)光譜后RQE指標(biāo)基本沒有多大變化。也即說明前56個(gè)光譜 值的失真對(duì)RQE指標(biāo)影響很大，而后200個(gè)光譜值得失真對(duì)指標(biāo)影響較小， 因此對(duì)前面56個(gè)光語值進(jìn)行無損壓縮，后200個(gè)進(jìn)行2: 1壓縮。經(jīng)過上述編 碼處理后通過DPCM壓縮解壓縮得到的圖像失真度大大減小，而且處理速度比 較快，實(shí)時(shí)性也較好。本發(fā)明未詳細(xì)描述內(nèi)容為本領(lǐng)域技術(shù)人員公知技術(shù)。
權(quán)利要求
1、星載超光譜干涉條紋圖像準(zhǔn)無損實(shí)時(shí)壓縮方法，其特征在于包括以下步驟(1)對(duì)超光譜成像儀產(chǎn)生的干涉條紋圖像進(jìn)行分割，分割為零光程差附近信息量較大的干涉條紋圖像和光程差大的干涉條紋圖像；(2)將零光程差附近信息量較大的干涉條紋圖像分離出來，保持不變，直接下傳；對(duì)光程差大的干涉條紋圖像進(jìn)行譜間去相關(guān)處理，得到譜間去相關(guān)處理差值圖像；(3)對(duì)步驟(2)得到差值圖像進(jìn)行壓縮比小于等于2的準(zhǔn)無損壓縮，然后下傳，準(zhǔn)無損壓縮的過程為對(duì)差值圖像進(jìn)行概率分布統(tǒng)計(jì)得到差值圖像的概率分布數(shù)據(jù)，對(duì)出現(xiàn)概率大于等于60％的光譜數(shù)據(jù)，采用無損量化編碼壓縮，對(duì)于出現(xiàn)概率小于60％的光譜數(shù)據(jù)，采用非均勻量化編碼壓縮；(4)對(duì)步驟(3)壓縮后的干涉條紋圖像進(jìn)行解壓縮，將解壓縮后的干涉條紋圖像與步驟(2)直接下傳的干涉條紋圖像重新合并，重構(gòu)成完整的干涉條紋圖像。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的星載超光i普干涉條紋圖像準(zhǔn)無損實(shí)時(shí)壓縮方法， 其特征在于所述步驟(3)中的準(zhǔn)無損壓縮方法采用DPCM法。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的星載超光語干涉條紋圖像準(zhǔn)無損實(shí)時(shí)壓縮 方法，其特征在于所述步驟(3)中準(zhǔn)無損壓縮算法的編碼階層為2"2, K為 干涉條紋圖像的輸入比特。
全文摘要
星載超光譜干涉條紋圖像準(zhǔn)無損實(shí)時(shí)壓縮方法，本發(fā)明利用譜間去相關(guān)和熵編碼方法求出干涉條紋圖像的相關(guān)性特征，根據(jù)該類圖像的相關(guān)性特征，對(duì)光程差大的干涉條紋圖像進(jìn)行譜間去相關(guān)處理，得到譜間去相關(guān)處理差值圖像，然后根據(jù)差值圖像的數(shù)據(jù)分布概率設(shè)計(jì)一個(gè)適合此類圖像的量化編碼表，對(duì)于出現(xiàn)概率大于等于60％的數(shù)值進(jìn)行無損量化，對(duì)于出現(xiàn)概率小于60％的數(shù)值進(jìn)行有損非均勻量化，最后采用低壓縮比的DPCM壓縮。本發(fā)明壓縮解壓縮后的干涉條紋圖像失真度小，壓縮解壓縮處理速度快，實(shí)時(shí)性好。
文檔編號(hào)G06T9/00GK101576412SQ200910085969
公開日2009年11月11日 申請(qǐng)日期2009年6月5日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月5日
發(fā)明者吳增印, 王菊花 申請(qǐng)人:西安空間無線電技術(shù)研究所