壓縮編碼高光譜遙感圖像的多層次碼書矢量量化方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種壓縮編碼高光譜遙感圖像的多層次碼書矢量量化方法，涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，該方法根據(jù)失真情況將高光譜圖像的光譜矢量分割為低維、中維、高維三個(gè)部分，然后對(duì)失真較大的低維部分采用大尺寸碼書，失真不大的中維部分采用中尺寸碼書，失真較小的高維部分采用小尺寸碼書，這樣采用多層次碼書，并結(jié)合離散度排序后僅提取低維部分四分之一分量訓(xùn)練編碼索引的方式，能在相同壓縮比下，達(dá)到有效降低高光譜圖像的量化失真的同時(shí)，明顯減少各項(xiàng)計(jì)算量的目標(biāo)。本發(fā)明能在較小的計(jì)算復(fù)雜度條件下，以更快的速度實(shí)現(xiàn)高光譜圖像更高質(zhì)量的壓縮編碼，具有實(shí)際應(yīng)用的價(jià)值，是一種壓縮性能較好的高光譜圖像有損、近無(wú)損壓縮方案。
【專利說明】壓縮編碼高光譜遙感圖像的多層次碼書矢量量化方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于高光譜遙感圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種壓縮編碼高光譜遙感圖像的 多層次碼書矢量量化方案。

【背景技術(shù)】
[0002] 近年來(lái)，傳統(tǒng)的二維彩色圖像已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足人們的需求，取而代之的是高光 譜圖像的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。高光譜圖像是高光譜成像光譜儀以納米級(jí)的波段寬度，在幾百 個(gè)譜帶上對(duì)目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)的光譜成像而形成的光譜圖像，被定義為二維空間域和一維光譜 域組成的三維立體數(shù)據(jù)。這種特殊的圖像不同于普通的二維灰度圖像和彩色圖像，它具有 以下一些特點(diǎn)：1)細(xì)節(jié)豐富、紋理復(fù)雜。每個(gè)相同空間位置的地面目標(biāo)都對(duì)應(yīng)幾百個(gè)光譜 波段的像素值，這些像素值是傳感器在某特定波長(zhǎng)所接收到的強(qiáng)度返回值，可以細(xì)致精確 地反映出地物目標(biāo)在該波段的光譜特征。2)具有很高的譜間分辨率，譜間相關(guān)性強(qiáng)。高光 譜圖像的波段數(shù)目多達(dá)幾百個(gè)，光譜分辨率達(dá)納米級(jí)，如此高的光譜分辨率使得相鄰波段 相同地物目標(biāo)的光譜特性十分接近，所以譜間相關(guān)性很高，大部分相鄰兩個(gè)波段的互相關(guān) 系數(shù)都接近1。3)空間分辨率相對(duì)較低，空間相關(guān)性較普通圖像弱。這是因?yàn)楦吖庾V圖像 的空間分辨率一般為幾米，地面目標(biāo)可能只占幾個(gè)或更少的像元，使相同波段像素值的連 續(xù)性差。4)特性相似的地物具有相似的光譜曲線。每一個(gè)相同空間位置的地物目標(biāo)都對(duì)應(yīng) 一組像素值，把這些像素值按波長(zhǎng)大小的順序組合起來(lái)就可以構(gòu)成應(yīng)該空間位置地物目標(biāo) 的一條光譜曲線，曲線的精確形狀是嚴(yán)格依賴于該空間位置地物的類型和性質(zhì)的，所以從 光譜曲線的相似程度可以確定地物目標(biāo)的分類。
[0003] 由于高光譜圖像比一般圖像含有更為豐富的信息，使得它們?cè)诤芏囝I(lǐng)域都發(fā)揮了 重要的作用，例如，地質(zhì)勘探、農(nóng)業(yè)科研、水文監(jiān)測(cè)、生物醫(yī)學(xué)、植被研究、軍事偵察等，而且 其應(yīng)用前景十分廣闊。但是，隨著高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，高光譜遙感成像光譜儀在空間和 譜間分辨率指標(biāo)不斷提高，這使得高光譜圖像的數(shù)據(jù)量也在急劇增長(zhǎng)。為了保證海量高光 譜數(shù)據(jù)得到高效的采樣、傳輸、存儲(chǔ)和應(yīng)用，迫切需要研究出高質(zhì)量的高光譜圖像壓縮編碼 技術(shù)。
[0004] 現(xiàn)有的高光譜圖像壓縮方法，基本可以分為三大類：1)基于預(yù)測(cè)技術(shù)的壓縮方 法。其原理是利用臨近像素的相關(guān)性，用某種順序掃描圖像，同時(shí)用已經(jīng)編碼過的臨近像素 的線性組合來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前像素，然后只傳遞預(yù)測(cè)誤差到接收端，原始圖像就可以通過誤差圖 像得到精確的地恢復(fù)?？梢钥闯龌陬A(yù)測(cè)技術(shù)的壓縮方法一般用于無(wú)損壓縮。該類方法對(duì) 高光譜圖像的壓縮流程一般是：波段排序、預(yù)測(cè)和編碼。2)基于變換技術(shù)的壓縮方法?；?于變換技術(shù)的壓縮方法既可以用于有損壓縮也可以用于無(wú)損壓縮，其原理是將圖像數(shù)據(jù)映 射到變換域，以去除像素間的相關(guān)性，使圖像的大部分能量集中在少數(shù)幅值較大的變換系 數(shù)上，而其他幅值較小的變換系數(shù)表示的是圖像相對(duì)一些不重要的細(xì)節(jié)分量，通過利用較 少的碼字描述幅值較大的系數(shù)所代表的主要能量成分，而量化掉幅值較小的變換系數(shù)所代 表的細(xì)節(jié)分量達(dá)到壓縮的目的。3)基于矢量量化技術(shù)的方法。矢量量化主要用于有損或者 近無(wú)損壓縮，它將輸入信號(hào)分塊重組成矢量數(shù)據(jù)，然后直接對(duì)矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行量化編碼，是一 種十分高效的壓縮手段。自從1980年Linde等人提出LBG(Linde Bazo Gray)算法以來(lái)， 矢量量化技術(shù)得到了不斷發(fā)展和完善，壓縮質(zhì)量和計(jì)算復(fù)雜度都得到了很大改善。圖3是 傳統(tǒng)的LBG方法流程框圖，圖4是矢量維數(shù)分割量化的超光譜圖像壓縮方法流程圖。
[0005] 三大類方法中基于預(yù)測(cè)技術(shù)的壓縮方法壓縮質(zhì)量高，但是壓縮比低；基于變換技 術(shù)的壓縮方法可以按要求實(shí)現(xiàn)不同程度的壓縮，甚至可以完全重構(gòu)原圖像，但是變換改變 了圖像原有的特性，且有的變換需要非常大的計(jì)算量；基于矢量量化技術(shù)的壓縮方法壓縮 比高、編解碼簡(jiǎn)單，能快速地實(shí)現(xiàn)高光譜圖像的有損或者近無(wú)損壓縮，有效降低高光譜圖像 的數(shù)據(jù)量，但圖像恢復(fù)質(zhì)量低，且其矢量量化方案均采用統(tǒng)一的碼書量化各維分量，缺乏對(duì) 數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有高光譜圖像各種壓縮方法，或壓縮質(zhì)量高但計(jì)算復(fù)雜度大，或計(jì) 算量小但圖像恢復(fù)質(zhì)量低，且其矢量量化方案均采用統(tǒng)一的碼書量化各維分量，缺乏對(duì)數(shù) 據(jù)的適應(yīng)性的問題，提出了一種壓縮編碼高光譜遙感圖像的多層次碼書矢量量化方案。該 方案根據(jù)失真情況，將高光譜圖像的光譜矢量分割為低維部分、中維部分、高維部分三個(gè)部 分，然后對(duì)失真較大的低維部分采用大尺寸碼書，失真不大的中維部分采用中尺寸碼書，失 真較小的高維部分采用小尺寸碼書。相同壓縮比下，該方案能在有效提高高光譜圖像的壓 縮質(zhì)量的同時(shí)，大幅度降低計(jì)算復(fù)雜度，快速高效地完成高光譜遙感圖像的有損或近無(wú)損 壓縮。
[0007] -種壓縮編碼高光譜遙感圖像的多層次碼書矢量量化方法，讀取高光譜圖像三維 數(shù)據(jù)，截取要壓縮的子塊轉(zhuǎn)化為二維矩陣形式的原始矢量數(shù)據(jù)，將原始矢量數(shù)據(jù)分割為低 維部分、中維部分、高維部分；然后對(duì)三部分矢量數(shù)據(jù)分別作哈達(dá)瑪Hadamard變換和離散 度排序預(yù)處理，得到預(yù)處理后的三部分矢量數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)處理后的三部分矢量數(shù)據(jù)分別截取 矢量數(shù)據(jù)的前1/4維分量組成低維部分、中維部分、高維部分訓(xùn)練子矢量數(shù)據(jù)，剩余的3/4 維分量作為對(duì)應(yīng)部分的尾部子矢量數(shù)據(jù)；根據(jù)基本碼書尺寸設(shè)置碼書尺寸為多層次碼書， 對(duì)各部分訓(xùn)練子矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量量化，得到迭代的訓(xùn)練子矢量碼字索引和訓(xùn)練子矢量碼 書；根據(jù)訓(xùn)練子矢量碼字索引分別對(duì)三部分尾部子矢量數(shù)據(jù)編碼，得到三部分尾部子矢量 碼書和碼字索引；分別整理各部分碼書，得到三部分空域最終完整碼書和最終碼字索引，完 成高光譜圖像數(shù)據(jù)塊的壓縮編碼。所述分割原則為：三部分矢量的維數(shù)分別都滿足2的整 數(shù)次冪，若不滿足則在矢量末尾補(bǔ)零將維數(shù)擴(kuò)展為最接近2的整數(shù)次冪，三部分矢量維數(shù) 之和等于或接近原矢量維數(shù)。預(yù)處理具體為：先作Hadamard變換，將各部分矢量數(shù)據(jù)中每 個(gè)行矢量右乘一個(gè)相同維數(shù)的Hadamard方陣；計(jì)算各部分矢量數(shù)據(jù)中每維分量的離散度， 某維分量的離散度等于該維分量的最大值與該維分量的最小值的差值；將各部分矢量的離 散度值分別進(jìn)行降序排序，記錄排序索引，按照排序索引分別重新排列對(duì)應(yīng)部分矢量數(shù)據(jù) 的各維分量。設(shè)定碼書尺寸為多層次碼書具體為，根據(jù)基本碼書尺寸N設(shè)定低維部分訓(xùn)練 子矢量碼書尺寸&、中維部分訓(xùn)練子矢量碼書尺寸N 2、高維部分訓(xùn)練子矢量碼書尺寸N3，Np N2、N3為N的倍數(shù)，其中，& > N2 > N3。進(jìn)行矢量量化進(jìn)一步包括：搜索每個(gè)訓(xùn)練子矢量的 最佳匹配碼字，并將訓(xùn)練子矢量劃分到對(duì)應(yīng)的胞腔中，記錄對(duì)應(yīng)的碼字索引，直到所有的訓(xùn) 練子矢量都訓(xùn)練完成，以各胞腔的質(zhì)心代替原來(lái)胞腔對(duì)應(yīng)的碼字，保存最后一次迭代產(chǎn)生 的低維訓(xùn)練子矢量碼書和碼字索引、中維訓(xùn)練子矢量碼書和碼字索引、高維訓(xùn)練子矢量碼 書和碼字索引。進(jìn)行矢量量化進(jìn)一步包括：獲取初始碼書和初始碼字索引，計(jì)算訓(xùn)練矢量集 中的各訓(xùn)練子矢量的2范數(shù)，并將其按升序排序，記錄排序索引，按照該索引重新排序各訓(xùn) 練子矢量，對(duì)各訓(xùn)練子矢量平均分組后取每組最后一個(gè)組成初始碼書，各訓(xùn)練子矢量的分 組號(hào)作為其對(duì)應(yīng)的初始碼字索引。得到三部分尾部子矢量碼書和碼字索引具體為：將三部 分訓(xùn)練子矢量碼字索引作為對(duì)應(yīng)部分的尾部子矢量編碼索引，按照編碼索引將所有尾部子 矢量分配到各個(gè)胞腔中，以各胞腔的質(zhì)心作為碼字，得到各部分尾部子矢量碼書。整理各部 分碼書具體包括，將訓(xùn)練子矢量碼書作為前1/4維分量，尾部子矢量碼書作為后3/4分量， 連接成對(duì)應(yīng)部分的Hadamard變換域完整碼書；再對(duì)各部分Hadamard變換域完整碼書進(jìn)行 離散度反排序、Hadamard反變換得到各部分空域最終完整碼書，將訓(xùn)練子矢量碼字索引作 為空域最終碼字索引。
[0008] 搜索每個(gè)訓(xùn)練子矢量的最佳匹配碼字進(jìn)一步包括：按照當(dāng)前訓(xùn)練矢量X對(duì)應(yīng) 的碼字索引I(i)找到碼書W中第I(i)個(gè)碼字Y#，計(jì)算X和Y%之間的歐式距離作為 當(dāng)前最小失真

【權(quán)利要求】
1. 一種壓縮編碼高光譜遙感圖像的多層次碼書矢量量化方法，其特征在于，讀取高光 譜圖像三維數(shù)據(jù)，截取要壓縮的子塊轉(zhuǎn)化為二維矩陣形式的原始矢量數(shù)據(jù)，將原始矢量數(shù) 據(jù)分割為低維部分、中維部分、高維部分；然后對(duì)三部分矢量數(shù)據(jù)分別作哈達(dá)瑪Hadamard 變換和離散度排序預(yù)處理，得到預(yù)處理后的三部分矢量數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)處理后的三部分矢量數(shù) 據(jù)分別截取矢量數(shù)據(jù)的前1/4維分量組成低維部分、中維部分、高維部分訓(xùn)練子矢量數(shù)據(jù)， 剩余的3/4維分量作為對(duì)應(yīng)部分的尾部子矢量數(shù)據(jù)；設(shè)置碼書尺寸為多層次碼書，對(duì)各部 分訓(xùn)練子矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量量化，得到迭代的訓(xùn)練子矢量碼字索引和訓(xùn)練子矢量碼書；根 據(jù)訓(xùn)練子矢量碼字索引分別對(duì)三部分尾部子矢量數(shù)據(jù)編碼，得到三部分尾部子矢量碼書和 碼字索引；分別整理各部分碼書，得到三部分空域最終完整碼書和最終碼字索引，完成高光 譜圖像數(shù)據(jù)塊的壓縮編碼。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述分割原則為：三部分矢量的維數(shù)分別 都滿足2的整數(shù)次冪，若不滿足則在矢量末尾補(bǔ)零將維數(shù)擴(kuò)展為最接近2的整數(shù)次冪，三部 分矢量維數(shù)之和等于或接近原矢量維數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，預(yù)處理具體為：對(duì)三部分矢量數(shù)據(jù)分別作 Hadamard變換，將各部分矢量數(shù)據(jù)中每個(gè)行矢量右乘一個(gè)相同維數(shù)的Hadamard方陣；根據(jù) 某維分量的最大值與最小值計(jì)算各部分矢量數(shù)據(jù)中該維分量的離散度；將各部分矢量的離 散度值分別進(jìn)行降序排序，記錄排序索引，按照排序索引分別重新排列對(duì)應(yīng)部分矢量數(shù)據(jù) 的各維分量。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，設(shè)定碼書尺寸為多層次碼書具體為，根據(jù) 基本碼書尺寸N設(shè)定低維部分訓(xùn)練子矢量碼書尺寸N1、中維部分訓(xùn)練子矢量碼書尺寸N2、高 維部分訓(xùn)練子矢量碼書尺寸N3,其中，NpN2、N3為N的倍數(shù)，N1 >N2 >N3。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，進(jìn)行矢量量化進(jìn)一步包括：搜索每個(gè)訓(xùn)練 子矢量的最佳匹配碼字，并將訓(xùn)練子矢量劃分到對(duì)應(yīng)的胞腔中，記錄對(duì)應(yīng)的碼字索引，直到 所有的訓(xùn)練子矢量都訓(xùn)練完成，以各胞腔的質(zhì)心代替原來(lái)胞腔對(duì)應(yīng)的碼字，保存最后一次 迭代產(chǎn)生的低維訓(xùn)練子矢量碼書和碼字索引、中維訓(xùn)練子矢量碼書和碼字索引、高維訓(xùn)練 子矢量碼書和碼字索引。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，進(jìn)行矢量量化進(jìn)一步包括：獲取初始碼書 和初始碼字索引，計(jì)算訓(xùn)練矢量集中的各訓(xùn)練子矢量的2范數(shù)，并將其按升序排序，記錄排 序索引，按照該索引重新排序各訓(xùn)練子矢量，對(duì)各訓(xùn)練子矢量平均分組后取每組最后一個(gè) 組成初始碼書，各訓(xùn)練子矢量的分組號(hào)作為其對(duì)應(yīng)的初始碼字索引。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，得到三部分尾部子矢量碼書和碼字索引 具體為：將三部分訓(xùn)練子矢量碼字索引作為對(duì)應(yīng)部分的尾部子矢量編碼索引，按照編碼索 引將所有尾部子矢量分配到各個(gè)胞腔中，以各胞腔的質(zhì)心作為碼字，得到各部分尾部子矢 量碼書。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，整理各部分碼書具體包括，將訓(xùn)練子矢量 碼書作為前1/4維分量，尾部子矢量碼書作為后3/4維分量，連接成對(duì)應(yīng)部分的Hadamard 變換域完整碼書；再對(duì)各部分Hadamard變換域完整碼書進(jìn)行離散度反排序，Hadamard反變 換得到各部分空域最終完整碼書，將訓(xùn)練子矢量碼字索引作為空域最終碼字索引。
9. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，搜索每個(gè)訓(xùn)練子矢量的最佳匹配碼字進(jìn) 一步包括：按照當(dāng)前訓(xùn)練矢量X對(duì)應(yīng)的碼字索引I(i)找到碼書W中第I(i)個(gè)碼字Ytjp, 計(jì)算X與Ytjp之間的歐式距離作為當(dāng)前最小失真
，按照Ytjp為中心 上下搜索，輸入當(dāng)前判斷碼字t;計(jì)算
，其中Normx為X的2范數(shù)， NormY(j)為當(dāng)前判斷碼字Yj的2范數(shù)，若D1彡Dmin，且Normx彡NormY(j)，則排除碼字Yk(k=1，…，j)，若Normx彡NormY(j)，則排除碼字Yk(k=j,…，N);若不滿足D1彡Dmin，計(jì)_

若不等式D2 >Dmin成立，則排除碼字Yp否則，計(jì)算X與t的累積 失真
，若不等式Dq(XJj)SDmin成立，則排除碼 字Yj,如直到q=m，不等式Dq (X，Yj)彡Dmin均不成立，則當(dāng)前碼字Yj為訓(xùn)練矢量X對(duì)應(yīng)的 最匹配碼字，其中，k表示第k維分量，m表示訓(xùn)練矢量X的維數(shù)，N為碼書W的尺寸，VxS 當(dāng)前訓(xùn)練矢量X的方差，Vy (j)為當(dāng)前碼字t的方差，Xk為X的第k維分量，X1為X的第一 維分量，Ym為t的第一維分量。
【文檔編號(hào)】H04N19/154GK104244017SQ201410482379
【公開日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年9月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月19日
【發(fā)明者】陳善學(xué), 鄭文靜, 張佳佳, 楊亞娟 申請(qǐng)人:重慶郵電大學(xué)