專利名稱：一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法及裝置，屬于遙感信號處理領(lǐng)域。

背景技術(shù)：
二十世紀(jì)八十年代光電探測領(lǐng)域最重要的發(fā)展之一就是超光譜探測手段的興起。目前，超光譜技術(shù)21世紀(jì)遙感技術(shù)領(lǐng)域最重要的發(fā)展方向之一和主要數(shù)據(jù)源。超光譜圖像是通過光譜學(xué)和成像技術(shù)的交叉融合后所形成的成像光譜技術(shù)，在電磁波譜的紫外、可見光、近紅外和中紅外區(qū)域，獲取的光譜近似連續(xù)的圖像數(shù)據(jù)。對大量的地球表面物質(zhì)的光譜測量表明，不同的物體會表現(xiàn)出不同的光譜反射和輻射特征，這種特征引起的吸收峰和反射峰的波長寬度(深度一半處的寬度)在20nm～40nm左右，其物理內(nèi)涵是不同的分子、原子和離子的晶格振動，引起不同波長的光譜發(fā)射和吸收，從而產(chǎn)生了不同的光譜特征。由于超光譜圖像的波段寬度一般在10nm以內(nèi)，因此這種數(shù)據(jù)能以足夠的光譜分辨率區(qū)分出那些具有診斷性光譜特征的地表物質(zhì)。其過程是將超光譜圖像上任何一個像元或像元組合所對應(yīng)的近乎連續(xù)的光譜曲線，對應(yīng)已經(jīng)建立的反映地球物質(zhì)特性的光譜特征數(shù)據(jù)庫，經(jīng)過計算機(jī)的圖像處理，就能達(dá)到快速區(qū)分和識別目標(biāo)物質(zhì)特性的目的。因此，超光譜圖像包含了豐富的空間和光譜信息，其最主要的特點(diǎn)是在獲取地表空間圖像的同時，得到每個地物的連續(xù)光譜信息，從而實(shí)現(xiàn)依據(jù)地物光譜特征的地物成份信息反演與地物識別。
由于超光譜圖像所特有的超光譜分辨率的性質(zhì)，其潛在的可用性受到人們的廣泛關(guān)注。超光譜圖像數(shù)據(jù)在軍事偵查、土地利用、災(zāi)害監(jiān)測、地形測繪、地質(zhì)探礦、污染監(jiān)測、生態(tài)環(huán)境研究等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。這些領(lǐng)域的應(yīng)用對于促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展具有十分重要的意義。很多國家對該技術(shù)傾注了大量資金和人力，推進(jìn)了該技術(shù)的應(yīng)用水平。
隨著成像光譜技術(shù)的普及、發(fā)展和應(yīng)用，超光譜圖像不僅展示出更好的譜分辨率，而且還有更優(yōu)的空間分辨率、更高的輻射精度、更寬的地面覆蓋范圍。所有這些都將給超光譜圖像的傳輸和存儲帶來更大挑戰(zhàn)。以標(biāo)準(zhǔn)的超光譜AVIRIS圖像為例，有224個譜帶，每個譜帶圖像的空間分辨率為512×612×16bit，一幅圖像的數(shù)據(jù)量就達(dá)到百兆字節(jié)。為了能夠快速傳輸和處理這些數(shù)據(jù)并減少存儲空間，必須對其海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的壓縮。如果沒有有效的壓縮方法，勢必會限制超光譜數(shù)據(jù)的普及應(yīng)用。
國內(nèi)外對超光譜圖像的壓縮研究主要有變換壓縮技術(shù)、矢量量化技術(shù)和預(yù)測編碼技術(shù)。由于矢量量化技術(shù)的編碼復(fù)雜性過高，其計算量隨著矢量維數(shù)的增加而呈指數(shù)增長，且一般碼本固定，改變碼率困難，對訓(xùn)練集選取也比較敏感，所以在超光譜壓縮應(yīng)用中受到限制，尤其不適于實(shí)時計算的應(yīng)用。預(yù)測技術(shù)則需要針對每幅超光譜圖像設(shè)計最優(yōu)的預(yù)測器，才可以得到最好的預(yù)測結(jié)果，且還要傳遞或存儲大量空間維和光譜維上的預(yù)測系數(shù)，使得壓縮性能有限。以上原因使得變換編碼成為超光譜圖像壓縮的主要技術(shù)方法。然而在變換編碼技術(shù)中，由于卡胡南-列夫變換(KLT)的復(fù)雜度過高、離散余弦變換(DCT)的塊狀效應(yīng)使得它們的應(yīng)用受到限制。只有小波變換表現(xiàn)出了優(yōu)良的特性，使得超光譜圖像的壓縮性能一再提升。顯然，研究高效的超光譜圖像小波壓縮方法對于超光譜圖像的應(yīng)用有著特別重要的意義。
超光譜圖像的小波壓縮方法的主要思想是選取一個固定的小波基，在圖像各維作分離的小波分解，然后在小波域內(nèi)進(jìn)行量化、掃描、熵編碼等圖像編碼處理。其中，小波分解部分一般是在不同維度空間采用對稱的子帶結(jié)構(gòu)、對稱的小波基分別進(jìn)行一維小波變換，即對稱小波基的傳統(tǒng)三維離散小波變換。由于圖像編碼處理部分主要是利用小波系數(shù)的特征來進(jìn)行壓縮，而小波系數(shù)的特征是否明顯主要取決于小波基與圖像數(shù)據(jù)的匹配程度。已有的實(shí)驗(yàn)和研究結(jié)果顯示，超光譜圖像的光譜維和空間維具有不同的特征和統(tǒng)計特性。因此傳統(tǒng)的超光譜圖像小波壓縮的對稱小波基和子帶結(jié)構(gòu)不能夠?qū)Ω骶S數(shù)據(jù)同時達(dá)到最佳匹配。此外，在超光譜圖像小波壓縮的小波基選擇和評估環(huán)節(jié)也一直沒有形成一套成熟的方法，無法準(zhǔn)確確定超光譜圖像小波壓縮的最優(yōu)基。以上兩個原因限制了超光譜圖像小波壓縮的效率。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于，針對超光譜圖像在不同維表現(xiàn)出的明顯差異的特性使得傳統(tǒng)小波變換無法實(shí)現(xiàn)最佳匹配的問題，提出一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法及裝置。在小波去偶子帶變換結(jié)構(gòu)這一非對稱結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上應(yīng)用非對稱的小波基進(jìn)行超光譜圖像小波變換，以這一設(shè)計來匹配超光譜圖像數(shù)據(jù)的各維特性。為了確定超光譜圖像不同維數(shù)據(jù)對應(yīng)的最優(yōu)小波基，提出了一種降維的超光譜圖像小波壓縮的基選擇和評估機(jī)制，通過熵、編碼增益、量化誤差敏感度、能量集中特性、能量分布特性五項(xiàng)指標(biāo)在光譜維(一維)和空間維(二維)對小波基的各項(xiàng)性能分別進(jìn)行評估，從而將最優(yōu)小波基組合應(yīng)用于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法中。
本發(fā)明一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮裝置，包括小波基選擇與評估模塊，非對稱小波變換模塊，小波編碼模塊，壓縮數(shù)據(jù)傳輸存儲模塊，小波解碼模塊，非對稱小波反變換模塊。
所述的小波基選擇與評估模塊包括，熵評估子模塊，廣義增益子模塊，量化誤差敏感度測量子模塊，能量集中特性選取子模塊，能量分布特性選取子模塊。
從雙正交小波基庫中選取小波基，在光譜維對超光譜圖像每個像素對應(yīng)的光譜序列進(jìn)行小波變換，在空間維對超光譜圖像每個波段對應(yīng)的二維子圖像進(jìn)行小波變換，得到兩組小波系數(shù)。
熵評估子模塊分別計算出小波系數(shù)在光譜維、空間維的熵，將熵分別在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)取代數(shù)平均值，取平均值的最小的小波基為光譜維、空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基。
廣義增益子模塊計算出小波系數(shù)在光譜維、空間維的廣義編碼增益，將廣義編碼增益分別在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)取代數(shù)平均值，取平均值的最大的小波基為光譜維、空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基。
量化誤差敏感度測量子模塊計算在光譜維、空間維保留最低頻子帶系數(shù)得到的恢復(fù)數(shù)據(jù)的峰值信噪比，并得到恢復(fù)數(shù)據(jù)峰值信噪比在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)的代數(shù)平均值，取平均值的最大的小波基為光譜維數(shù)、空間維下的最優(yōu)基。
兩組小波系數(shù)在光譜維、空間維按照絕對值從大到小各自排列成序列，集中特性選取子模塊計算對應(yīng)的序列在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)平均歸一化能量，分別取兩組中取隨著序列序號n的增大變換最快的小波基為光譜維、空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基。
能量分布特性選取子模塊分別計算光譜維、空間維各子帶系數(shù)占該像素、該波段所有系數(shù)的能量百分比，選擇最高頻子帶的能量較小且數(shù)量級相當(dāng)?shù)膸讉€小波基中最低頻子帶的能量最大的一個。
小波基選擇與評估模塊將出現(xiàn)頻率最多的光譜維的最優(yōu)小波基、空間維的最優(yōu)小波基作為的輸出。
非對稱小波變換模塊對超光譜圖像進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波變換，子帶分解結(jié)構(gòu)采用對偶結(jié)構(gòu)，小波變換采用對稱周期延拓，得到三維小波系數(shù)。
小波編碼模塊對三維小波系數(shù)進(jìn)行編碼壓縮；壓縮數(shù)據(jù)傳輸存儲模塊對經(jīng)過壓縮編碼的三維小波系數(shù)進(jìn)行傳輸或者存儲；小波解碼模塊將經(jīng)過壓縮或者存儲的三維小波系數(shù)進(jìn)行解碼，得到三維小波系數(shù)； 非對稱小波反變換模塊對恢復(fù)的三維小波系數(shù)進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波反變換，完成圖像復(fù)原。
所述的非對稱小波變換模塊、非對稱小波反變換模塊是去偶結(jié)構(gòu)，光譜維和空間維采用不同的最優(yōu)小波基。
本發(fā)明一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法，具體包括以下步驟 (a)先將待壓縮的超光譜圖像進(jìn)行小波基選擇與評估，待測試的小波基通過熵、編碼增益、量化誤差敏感度、能量集中特性、能量分布特性五項(xiàng)指標(biāo)測試，對超光譜圖像進(jìn)行小波基選擇與評估，分別獲得每項(xiàng)指標(biāo)在光譜維和空間維的最優(yōu)小波基，然后將在五項(xiàng)指標(biāo)中出現(xiàn)次數(shù)最多的最優(yōu)小波基確定為對應(yīng)光譜維、空間維的最優(yōu)小波基；。
(b)對超光譜圖像進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波變換，子帶分解結(jié)構(gòu)采用對偶結(jié)構(gòu)，并將步驟(a)獲得的最優(yōu)小波基應(yīng)用于對應(yīng)的光譜維和空間維，得到三維小波系數(shù)。
(c)對步驟(b)中得到三維小波系數(shù)進(jìn)行小波編碼壓縮。
(d)編碼壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸或存儲。
(e)對傳輸后或存儲的壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，得到三維小波系數(shù)。
(f)對恢復(fù)出的三維小波系數(shù)采用最優(yōu)小波基進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波反變換，并將步驟(a)獲得的最優(yōu)小波基應(yīng)用于對應(yīng)的光譜維和空間維，得到超光譜圖像的恢復(fù)圖像，完成圖像復(fù)原。
本發(fā)明提出了一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法的優(yōu)點(diǎn)在于 (1)恢復(fù)圖像質(zhì)量高由于針對超光譜圖像設(shè)計的小波基選擇與評估方法能夠準(zhǔn)確確定不同維對應(yīng)的最優(yōu)小波基，使得非對稱小波基的變換相對傳統(tǒng)小波變換更能匹配超光譜圖像的特性，小波變換后的系數(shù)特征明顯增強(qiáng)，從而提高了后端小波編碼的壓縮性能； (2)不需付出額外代價采用非對稱的小波基和非對稱結(jié)構(gòu)的小波壓縮，相對于傳統(tǒng)小波變換，不增加計算復(fù)雜度，也不影響其壓縮后的擴(kuò)展性能。



圖1是本發(fā)明的裝置結(jié)構(gòu)示意圖； 圖2是本發(fā)明的方法流程圖； 圖3是本發(fā)明實(shí)施例中對AVIRIS的Cuprite地形Radiance類第4幅圖的光譜維進(jìn)行一層小波變換后的能量集中特性的局部放大結(jié)果； 圖4是本發(fā)明實(shí)施例中對AVIRIS的Cuprite地形Radiance類第4幅圖的空間維進(jìn)行三層小波變換后的能量集中特性的局部放大結(jié)果； 圖5是本發(fā)明實(shí)施例中超光譜圖像的非對稱小波基的三維離散小波變換的兩層分解變換示意圖； 圖6是本發(fā)明實(shí)施例中取64波段的超光譜圖像基于非對稱小波基變換和傳統(tǒng)小波變換的3D-SPIHT結(jié)果對比圖； 圖7是本發(fā)明實(shí)施例中取128波段的超光譜圖像基于非對稱小波基變換和傳統(tǒng)小波變換的3D-SPIHT結(jié)果對比圖。
圖中 1-小波基選擇與評估模塊；2-非對稱小波變換模塊； 3-小波編碼模塊； 4-壓縮數(shù)據(jù)傳輸存儲模塊；5-小波解碼模塊；6-非對稱小波反變換模塊； 101-熵評估子模塊； 102-廣義增益子模塊 103-量化誤差敏感度測量子模塊； 104-能量集中特性選取子模塊； 105-能量分布特性選取子模塊；
具體實(shí)施例方式 本發(fā)明一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮裝置，如圖1所示，包括小波基選擇與評估模塊1，非對稱小波變換模塊2，小波編碼模塊3，壓縮數(shù)據(jù)傳輸存儲模塊4，小波解碼模塊5，非對稱小波反變換模塊6。
所述的小波基選擇與評估模塊1包括，熵評估子模塊101，廣義增益子模塊102，量化誤差敏感度測量子模塊103，能量集中特性選取子模塊104，能量分布特性選取子模塊105。
從雙正交小波基庫中選取小波基，將這些小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素進(jìn)行小波變換，在空間維對超光譜圖像每個波段的光譜序列進(jìn)行小波變換，分別得到兩組小波系數(shù)。
將兩組小波系數(shù)對應(yīng)輸入到熵評估子模塊101，熵評估子模塊101分別計算出小波系數(shù)在光譜維、空間維的熵，并將所得到的熵分別在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)取代數(shù)平均值，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最小值對應(yīng)的小波基為光譜維、空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基，將兩個小波基作為輸出。
將兩組小波系數(shù)對應(yīng)輸入到廣義增益子模塊102，廣義增益子模塊102計算出小波系數(shù)在光譜維、空間維的廣義編碼增益，并將得到的廣義編碼增益分別在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)取代數(shù)平均值，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為光譜維、空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基，將兩個小波基作為輸出。
將兩組小波系數(shù)對應(yīng)輸入到量化誤差敏感度測量子模塊103，量化誤差敏感度測量子模塊103計算在光譜維、空間維只保留最低頻子帶系數(shù)得到的恢復(fù)數(shù)據(jù)的峰值信噪比，并得到恢復(fù)數(shù)據(jù)峰值信噪比在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)的代數(shù)平均值，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為光譜維數(shù)、空間維下的最優(yōu)基，將兩個小波基作為輸出。
將兩組小波系數(shù)對應(yīng)輸入到能量集中特性選取子模塊104，兩組小波系數(shù)在光譜維、空間維按照絕對值從大到小排列成兩個序列，得到分別對應(yīng)像素和波段的兩個序列，能量集中特性選取子模塊104計算對應(yīng)的序列在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)平均歸一化能量，比較兩組序列各個小波基對應(yīng)的歸一化能量的變換速度，分別取兩組中取隨著序列序號n的增大變換最快的小波基為光譜維、空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基，將兩個小波基作為輸出。
將兩組小波系數(shù)對應(yīng)輸入到能量分布特性選取子模塊105，量分布特性選取子模塊105分別計算光譜維、空間維各子帶系數(shù)占該像素、該波段所有系數(shù)的能量百分比，選擇最高頻子帶的能量較小且數(shù)量級相當(dāng)?shù)膸讉€小波基中最低頻子帶的能量最大的一個，其對應(yīng)的小波基為光譜維、空間維的最優(yōu)小波基，將兩個小波基作為輸出； 熵評估子模塊101，廣義增益子模塊102，量化誤差敏感度測量子模塊103，能量集中特性選取子模塊104，能量分布特性選取子模塊105每個模塊分別會輸出一個光譜維的最優(yōu)小波基、一個空間維的最優(yōu)小波基，比較這些小波基，將出現(xiàn)頻率最多的光譜維的最優(yōu)小波基、空間維的最優(yōu)小波基作為小波基選擇與評估模塊1的輸出。
當(dāng)需要對同一超光譜圖像成像裝置在相似工作環(huán)境下產(chǎn)生的多個圖像進(jìn)行壓縮時，只需要在第一次壓縮時通過小波基選擇與評估模塊1對最優(yōu)小波基進(jìn)行選取，其他的同類圖像可以直接應(yīng)用所得的最優(yōu)小波基進(jìn)行變換。標(biāo)準(zhǔn)的超光譜圖像庫AVIRIS中，某一成像區(qū)域的Radiance類圖像就屬于同類圖像。同樣的，某一成像區(qū)域的Reflection類圖像也屬于同類圖像。
根據(jù)小波基選擇與評估模塊1的輸出的光譜維的最優(yōu)小波基和空間維的最優(yōu)小波基，確定非對稱小波變換模塊2、非對稱小波反變換模塊6的各自的高、低通濾波器。
非對稱小波變換模塊2對超光譜圖像進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波變換，子帶分解結(jié)構(gòu)采用對偶結(jié)構(gòu)，小波變換采用對稱周期延拓，得到三維小波系數(shù)。
小波編碼模塊3對三維小波系數(shù)進(jìn)行編碼壓縮；壓縮數(shù)據(jù)傳輸存儲模塊4對經(jīng)過壓縮編碼的三維小波系數(shù)進(jìn)行傳輸或者存儲；小波解碼模塊5將經(jīng)過壓縮或者存儲的三維小波系數(shù)進(jìn)行解碼，得到三維小波系數(shù)； 非對稱小波反變換模塊6對恢復(fù)的三維小波系數(shù)進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波反變換，子帶分解結(jié)構(gòu)采用對偶結(jié)構(gòu)，小波變換采用對稱周期延拓，得到超光譜圖像的恢復(fù)圖像，完成圖像復(fù)原。
本發(fā)明一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法，流程如圖2所示，具體包括以下步驟 (a)先將待壓縮的超光譜圖像進(jìn)行小波基選擇與評估，待測試的小波基通過熵、編碼增益、量化誤差敏感度、能量集中特性、能量分布特性五項(xiàng)指標(biāo)測試，分別獲得光譜維和空間維的最優(yōu)小波基。
該方法待測試的小波基需要從雙正交小波基庫中選取，一般只需選擇具有代表性和被驗(yàn)證為優(yōu)秀的小波基即可。小波變換采用對稱周期延拓。將五項(xiàng)測試確定為最優(yōu)次數(shù)最多的小波基確定為其對應(yīng)維的最優(yōu)小波。
(b)對超光譜圖像進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波變換，并將步驟(a)獲得的最優(yōu)小波基應(yīng)用于對應(yīng)的光譜維和空間維，得到三維小波系數(shù)。
(c)對步驟(b)中得到三維小波系數(shù)進(jìn)行小波編碼壓縮。
這里的小波編碼壓縮技術(shù)可以采用常用的技術(shù)，如3D-SPIHT、3D-SPECK、AT-3DSPIHT、AT-3DSPECK等。
(d)編碼壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸或存儲。
(e)對傳輸后或存儲的壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，得到三維小波系數(shù)。
(f)對恢復(fù)出的三維小波系數(shù)采用最優(yōu)小波基進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波反變換，并將步驟(a)獲得的最優(yōu)小波基應(yīng)用于對應(yīng)的光譜維和空間維，得到超光譜圖像的恢復(fù)圖像，完成圖像復(fù)原。
所述的的非對稱小波基的三維離散小波變換、反變換，需根據(jù)由步驟(a)得到的最優(yōu)小波基來確定光譜維和空間維變換時所用的高低通濾波器組，在小波基去偶子帶變換結(jié)構(gòu)這一非對稱結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上應(yīng)用非對稱的小波基進(jìn)行超光譜圖像小波變換。小波變換采用對稱周期延拓。
步驟(a)小波基選擇與評估的具體步驟如下 (a1)選取最小平均熵值對應(yīng)的小波基； i.選定一個小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素的光譜序列分別進(jìn)行小波變換，將所得小波系數(shù)作為待測數(shù)據(jù)代入①式，計算出所得系數(shù)的熵，將所得到的熵在所有像素范圍內(nèi)取代數(shù)平均值；然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，直至選定的小波基均計算完畢，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最小值對應(yīng)的小波基為光譜維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基。熵的計算方法如下式 ① 其中，設(shè)待測試數(shù)據(jù)為X＝{xi/i＝0，2，…，n-1}，它們的概率分別為p(i)，i＝0，2，…，n-1，其中n為待測數(shù)據(jù)個數(shù)。
ii.選定一個小波基在空間維對超光譜圖像每個波段分別進(jìn)行小波變換，將所得小波系數(shù)作為待測數(shù)據(jù)代入①式，計算出所得系數(shù)的熵，將得到的熵在所有波段范圍內(nèi)取代數(shù)平均值；然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，直至選定的小波基均計算完畢，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最小值對應(yīng)的小波基為空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基。
(a2)選取最大平均廣義編碼增益對應(yīng)的小波基； i.選定一個小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素的光譜序列分別進(jìn)行小波變換，將所得小波系數(shù)代入②式，計算出所得系數(shù)的廣義編碼增益，將得到的廣義編碼增益在所有像素范圍內(nèi)取代數(shù)平均值；然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為光譜維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基； 計算出所得系數(shù)的廣義編碼增益，如下式 ② 其中，假設(shè)小波系數(shù)為X＝{xi/i＝0，1，…，M-1}為輸入信號，L層小波變換后的輸出信號為小波變換的Y＝{yi/i＝0，1，…，M-1}，則可將Y劃分為P個子帶Yk＝{yi(k)/i＝0，1，…，Mk-1}，k＝0，1，…，L。M、Mk分別為X、Yk中元素個數(shù)，σX2為輸入信號X的方差，σk2為子帶Yk的方差，hk(i)，i＝0，1，…，Nk-1，為子帶Yk對應(yīng)的反變換濾波器的脈沖響應(yīng)，Nk為濾波器hk長度。
ii.選定一個小波基在空間維對超光譜圖像每個波段進(jìn)行小波變換，將所得小波系數(shù)代入②式，其中對應(yīng)的k＝0，1，…，7L，計算出所得系數(shù)的廣義編碼增益，將得到的廣義編碼增益在所有波段范圍內(nèi)取代數(shù)平均值；然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基。
(a3)選取量化誤差敏感度最低的小波基； i.選定一個小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素的光譜序列分別進(jìn)行小波變換，計算只保留最低頻子帶系數(shù)得到的恢復(fù)數(shù)據(jù)的峰值信噪比，計算出恢復(fù)數(shù)據(jù)峰值信噪比在所有像素范圍內(nèi)的代數(shù)平均值，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為光譜維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基； ii.選定一個小波基在空間維對超光譜圖像每個波段進(jìn)行小波變換，計算只保留最低頻子帶系數(shù)得到的恢復(fù)數(shù)據(jù)的峰值信噪比，計算出恢復(fù)數(shù)據(jù)峰值信噪比在所有波段范圍內(nèi)的代數(shù)平均值，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基； (a4)選取能量集中特性強(qiáng)的小波基； i.選定一個小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素的光譜序列分別進(jìn)行小波變換，將得到的小波系數(shù)按照絕對值從大到小排列成一個序列，根據(jù)式③計算該序列在所有像素范圍內(nèi)的平均歸一化能量，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的歸一化能量的變換速度，取隨著序列序號n的增大變換最快的小波基為光譜維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基； 計算該序列在所有像素范圍內(nèi)的平均歸一化能量，如下式 ③ 其中，設(shè)超光譜圖像為X＝{xi，j，k/i＝0，1，…，M-1；j＝0，1，…，N-1；k＝0，1，…，P-1}，其中M、N、P分別為超光譜圖像X的最大行數(shù)、列數(shù)、波段數(shù)，得到的序列為Di，j＝{dki，j/k＝0，1，…，P-1}，n＝1，2，…，P； ii.選定一個小波基在空間維對超光譜圖像每個波段進(jìn)行小波變換，將小波系數(shù)按照絕對值從大到小排列成一個序列，計算該序列在所有波段范圍內(nèi)的平均歸一化能量，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的歸一化能量的變換速度，取隨著序列序號n的增大變換最快的小波基為空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基； 計算該序列在所有波段范圍內(nèi)的平均歸一化能量，如下式 ④ 其中，設(shè)超光譜圖像為X＝{xi，j，k/i＝0，1，…，M-1；j＝0，1，…，N-1；k＝0，1，…，P-1}，其中M、N、P分別為超光譜圖像X的最大行數(shù)、列數(shù)、波段數(shù)，得到的序列為Dk＝{dik/i＝0，1，…，M×N-1}。
(a5)選取能量分布特性優(yōu)秀的小波基； i.選定一個小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素的光譜序列分別進(jìn)行小波變換，計算各子帶系數(shù)占該像素所有系數(shù)的能量百分比，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，選擇最高頻子帶的能量最小的幾個小波基中最低頻子帶的能量最大的一個，其對應(yīng)的小波基為光譜維最優(yōu)小波基； ii.選定一個小波基在空間維對超光譜圖像每個波段進(jìn)行小波變換，計算各層變換的子帶系數(shù)占該波段所有系數(shù)的能量百分比，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，選擇最高頻子帶的能量最小的幾個小波基中最低頻子帶的能量最大的一個，其對應(yīng)的小波基為空間維最優(yōu)小波基； 實(shí)施例測試圖像選取AVIRIS標(biāo)準(zhǔn)超光譜圖像庫中的Cuprite地形Radiance類第4幅圖。小波基庫方面，選用的最具代表性的雙正交小波基具有較接近的濾波器長度的小波基(9-7小波、13-11小波)、雙正交樣條小波(9-3小波、5-3小波)、接近正交的5-7小波、小波基12-4小波。
步驟(a)先將待壓縮的超光譜圖像進(jìn)行小波基選擇與評估，待測試的小波基通過熵、編碼增益、量化誤差敏感度、能量集中特性、能量分布特性五項(xiàng)指標(biāo)測試，分別獲得光譜維和空間維的最優(yōu)小波基。
為了使小波系數(shù)能夠從本質(zhì)上反映小波基的特性，去偶結(jié)構(gòu)的小波變換采用對稱周期延拓。這樣可以避免邊界處理對小波系數(shù)的人為影響，具體步驟如下 (a1)選取最小平均熵值對應(yīng)的小波基； 對超光譜圖像的光譜維進(jìn)行三層小波變換，計算平均熵，結(jié)果如下表 表1光譜維小波基的平均熵 然后對超光譜圖像的空間維進(jìn)行三層小波變換，計算平均熵，結(jié)果如下表 表2空間維小波基的平均熵 結(jié)果表明，在熵概念下，12-4小波為光譜維的最優(yōu)小波，9-7小波為空間維的最優(yōu)小波。
(a2)選取最大平均廣義編碼增益對應(yīng)的小波基； 對超光譜光譜維進(jìn)行一層小波編碼后，計算平均廣義編碼增益，結(jié)果如下表 表3光譜維小波基的平均廣義編碼增益 然后對超光譜空間維進(jìn)行一層小波編碼后，計算平均廣義編碼增益，結(jié)果如下表 表4空間維小波基的平均廣義編碼增益 結(jié)果表明，在光譜維12-4小波的編碼增益最大，在空間維9-7小波的編碼增益最大。
(a3)選取量化誤差敏感度最低的小波基； 對超光譜圖像光譜維進(jìn)行一層小波變換，計算只保留低頻子帶情況下重建圖像的平均峰值信噪比，結(jié)果如下表 表5光譜維小波基的量化誤差敏感度 然后對超光譜圖像空間維進(jìn)行一層小波變換，計算只保留低頻子帶情況下重建圖像的平均峰值信噪比，結(jié)果如下表 表6空間維小波基的量化誤差敏感度 結(jié)果表明，在光譜維12-4小波表現(xiàn)出明顯高于其他小波的抗噪聲性能，空間維13-11小波的抗噪聲性能最強(qiáng)。
(a4)選取能量集中特性強(qiáng)的小波基； 對超光譜圖像在光譜維進(jìn)行一層小波變換后，計算能量集中特性的局部放大結(jié)果，如圖3所示。然后對超光譜圖像在空間維進(jìn)行三層小波變換后，計算能量集中特性的局部放大結(jié)果，如圖4所示。結(jié)果表明，在光譜維12-4小波能用更少的大系數(shù)表示更多的能量，在空間維9-7小波和5-7小波均表現(xiàn)為能量集中特性最優(yōu)。
(a5)選取能量分布特性優(yōu)秀的小波基； 對超光譜圖像在光譜維進(jìn)行一層小波變換，計算相對能量分布的平均比例，然后對超光譜圖像在空間維進(jìn)行三層小波變換，計算相對能量分布的平均比例，結(jié)果如下表 表7光譜維和空間維小波基的能量分布
結(jié)果表明，在光譜維，12-4小波具有最好的能量分布特性；在空間維，9-7小波雖然低頻能量較13-11小波稍小，但最高頻子帶的能量明顯低于13-11小波，因此具有最好的能量分布特性。
綜合上面五項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，在光譜維12-4小波為最優(yōu)小波基，在空間維9-7小波為最優(yōu)小波基。
步驟(b)對超光譜圖像進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波變換，子帶分解結(jié)構(gòu)采用對偶結(jié)構(gòu)，并將步驟a)獲得的最優(yōu)小波基應(yīng)用于對應(yīng)的光譜維和空間維，得到三維小波系數(shù)。
將12-4小波對應(yīng)的低通、高通分解濾波器作為光譜維的最優(yōu)小波基分別用LS’、HS’表示，9-7小波對應(yīng)的低通、高通分解濾波器分別用LX、HX和LY、HY表示，其中下標(biāo)S代表了對應(yīng)光譜維的光譜坐標(biāo)軸，下標(biāo)X、Y分別對應(yīng)空間維的橫坐標(biāo)軸、縱坐標(biāo)軸，如圖5中所示，對原始超光譜圖像I進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波變換，在光譜維的子帶分解與空間維的子帶分解相互獨(dú)立進(jìn)行，且不同維的小波變換采用不同的、相對于該維數(shù)據(jù)最優(yōu)的小波基。變換采用對稱周期延拓方式。
步驟(c)對步驟(b)中得到三維小波系數(shù)進(jìn)行小波編碼壓縮。
選擇3D-SPIHT為小波變換后端的編碼方式，對非對稱小波基變換后得到的系數(shù)進(jìn)行小波編碼壓縮。
步驟(d)編碼壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸或存儲。
步驟(e)對傳輸后或存儲的壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，得到三維小波系數(shù)。
步驟(f)對恢復(fù)出的三維小波系數(shù)采用最優(yōu)小波基進(jìn)行對偶結(jié)構(gòu)的小波反變換，得到超光譜圖像的恢復(fù)圖像，完成圖像復(fù)原。
對恢復(fù)出的三維小波系數(shù)采用與圖5相對應(yīng)的方式進(jìn)行小波反變換，得到超光譜圖像的恢復(fù)圖像，完成圖像復(fù)原。
為了檢驗(yàn)本發(fā)明所提出方法的性能，與傳統(tǒng)小波變換的3D-SPIHT壓縮進(jìn)行比較，圖6、圖7分別為在該超光譜圖像中取64個波段、128個波段情況下兩種方法的結(jié)果比較。從圖6、圖7中可以看出，在相同的壓縮率下，本發(fā)明所述方法對應(yīng)圖中第一高度的曲線，與3D-SPIHT壓縮進(jìn)行比較，即使都選用小波基中最優(yōu)的9-7小波，圖中對應(yīng)第二高度的曲線，本方法也能高出其最大接近1個dB的恢復(fù)圖像質(zhì)量(PSNR性能)，相對其他的一致小波基則優(yōu)勢更加明顯。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用本發(fā)明提出的基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法能夠進(jìn)一步逼近超光譜圖像特征，進(jìn)而有效提高超光譜圖像小波變換性能。即使同傳統(tǒng)最優(yōu)的9-7對稱小波變換相比，壓縮能力的改善也是明顯的。
權(quán)利要求
1、一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法，其特征在于，包括如下步驟
a)待測試的小波基通過熵、編碼增益、量化誤差敏感度、能量集中特性、能量分布特性五項(xiàng)指標(biāo)測試，對超光譜圖像進(jìn)行小波基選擇與評估，分別獲得每項(xiàng)指標(biāo)在光譜維和空間維的最優(yōu)小波基，然后將在五項(xiàng)指標(biāo)中出現(xiàn)次數(shù)最多的最優(yōu)小波基確定為對應(yīng)光譜維、空間維的最優(yōu)小波基；
b)對超光譜圖像進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波變換，子帶分解結(jié)構(gòu)采用對偶結(jié)構(gòu)，并將步驟a)獲得的最優(yōu)小波基應(yīng)用于對應(yīng)的光譜維和空間維，得到三維小波系數(shù)；
c)對步驟b)中得到三維小波系數(shù)進(jìn)行小波編碼壓縮；
d)編碼壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸或存儲；
e)對傳輸后或存儲的壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，得到三維小波系數(shù)；
f)對恢復(fù)出的三維小波系數(shù)采用最優(yōu)小波基進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波反變換，并將步驟a)獲得的最優(yōu)小波基應(yīng)用于對應(yīng)的光譜維和空間維，得到超光譜圖像的恢復(fù)圖像，完成圖像復(fù)原；
所述的非對稱小波基的三維離散小波變換、反變換，需根據(jù)由步驟a)得到的最優(yōu)小波基來確定光譜維和空間維變換時所用的高低通濾波器組，在小波基去偶子帶變換結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上應(yīng)用非對稱的小波基進(jìn)行超光譜圖像小波變換。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法，其特征在于，步驟a)中對超光譜圖像光譜維和空間維的熵性能測試，用于選取最小平均熵值對應(yīng)的小波基，具體步驟如下
i.選定一個小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素的光譜序列分別進(jìn)行小波變換，將所得小波系數(shù)作為待測數(shù)據(jù)代入①式，計算出所得系數(shù)的熵，將所得到的熵在所有像素范圍內(nèi)取代數(shù)平均值；然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，直至選定的小波基均計算完畢，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最小值對應(yīng)的小波基為光譜維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基；熵的計算方法如下式
①
其中，設(shè)待測試數(shù)據(jù)為X＝{xi/i＝0，2，…，n-1}，它們的概率分別為p(i)，i＝0，2，…，n-1，其中n為待測數(shù)據(jù)個數(shù)；
ii.選定一個小波基在空間維對超光譜圖像每個波段分別進(jìn)行小波變換，將所得小波系數(shù)作為待測數(shù)據(jù)代入①式，計算出所得系數(shù)的熵，將得到的熵在所有波段范圍內(nèi)取代數(shù)平均值；然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，直至選定的小波基均計算完畢，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最小值對應(yīng)的小波基為空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基。
3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法，其特征在于，步驟a)中對超光譜圖像光譜維和空間維的廣義編碼增益性能測試，用于選取最大平均廣義編碼增益對應(yīng)的小波基，具體步驟如下
i.選定一個小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素的光譜序列分別進(jìn)行小波變換，將所得小波系數(shù)代入②式，計算出所得系數(shù)的廣義編碼增益，將得到的廣義編碼增益在所有像素范圍內(nèi)取代數(shù)平均值；然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為光譜維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基；
計算出所得系數(shù)的廣義編碼增益，如下式
②
其中，假設(shè)小波系數(shù)X＝{xi/i＝0，1，…，M-1}為輸入信號，L層小波變換后的輸出信號為小波變換的Y＝{yi/i＝0，1，…，M-1}，則將Y劃分為P個子帶Yk＝{yi(k)/i＝0，1，…，Mk-1}，k＝0，1，…，L；M、Mk分別為X、Yk中元素個數(shù)，σX2為輸入信號X的方差，σk2為子帶Yk的方差，hk(i)，i＝0，1，…，Nk-1，為子帶Yk對應(yīng)的反變換濾波器的脈沖響應(yīng)，Nk為濾波器hk長度；
ii.選定一個小波基在空間維對超光譜圖像每個波段進(jìn)行小波變換，將所得小波系數(shù)代入②式，其中對應(yīng)的k＝0，1，…，7L，計算出所得系數(shù)的廣義編碼增益，將得到的廣義編碼增益在所有波段范圍內(nèi)取代數(shù)平均值；然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基。
4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法，其特征在于，步驟a)中對超光譜圖像光譜維和空間維的量化誤差敏感度性能測試，用于選取量化誤差敏感度最低的小波基，具體步驟如下
i.選定一個小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素的光譜序列分別進(jìn)行小波變換，計算只保留最低頻子帶系數(shù)得到的恢復(fù)數(shù)據(jù)的峰值信噪比，計算出恢復(fù)數(shù)據(jù)峰值信噪比在所有像素范圍內(nèi)的代數(shù)平均值，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為光譜維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基；
ii.選定一個小波基在空間維對超光譜圖像每個波段進(jìn)行小波變換，計算只保留最低頻子帶系數(shù)得到的恢復(fù)數(shù)據(jù)的峰值信噪比，計算出恢復(fù)數(shù)據(jù)峰值信噪比在所有波段范圍內(nèi)的代數(shù)平均值，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基。
5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法，其特征在于，步驟a)中對超光譜圖像光譜維和空間維的能量集中特性測試，用于選取能量集中特性強(qiáng)的小波基，具體步驟如下
i.選定一個小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素的光譜序列分別進(jìn)行小波變換，將得到的小波系數(shù)按照絕對值從大到小排列成一個序列，根據(jù)式③計算該序列在所有像素范圍內(nèi)的平均歸一化能量，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的歸一化能量的變換速度，取隨著序列序號n的增大變換最快的小波基為光譜維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基；
計算該序列在所有像素范圍內(nèi)的平均歸一化能量，如下式
③
其中，設(shè)超光譜圖像為X＝{xi，j，k/i＝0，1，…，M-1；j＝0，1，…，N-1；k＝0，1，…，P-1}，其中M、N、P分別為超光譜圖像X的最大行數(shù)、列數(shù)、波段數(shù)，得到的序列為n＝1，2，…，P；
ii.選定-個小波基在空間維對超光譜圖像每個波段進(jìn)行小波變換，將小波系數(shù)按照絕對值從大到小排列成一個序列，計算該序列在所有波段范圍內(nèi)的平均歸一化能量，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，比較各個小波基對應(yīng)的歸一化能量的變換速度，取隨著序列序號n的增大變換最快的小波基為空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基；
計算該序列在所有波段范圍內(nèi)的平均歸一化能量，如下式
④
其中，設(shè)超光譜圖像為X＝{xi，j，k/i＝0，1，…，M-1；j＝0，1，…，N-1；k＝0，1，…，P-1}，其中M、N、P分別為超光譜圖像X的最大行數(shù)、列數(shù)、波段數(shù)，得到的序列為
6、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法，其特征在于，步驟a)中對超光譜圖像光譜維和空間維的能量分布特性測試，用于選取能量分布特性優(yōu)秀的小波基，具體步驟如下
i.選定一個小波基在光譜維對超光譜圖像每個像素的光譜序列分別進(jìn)行小波變換，計算各子帶系數(shù)占該像素所有系數(shù)的能量百分比，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，選擇最高頻子帶的能量最小的幾個小波基中最低頻子帶的能量最大的一個，其對應(yīng)的小波基為光譜維最優(yōu)小波基；
ii.選定一個小波基在空間維對超光譜圖像每個波段進(jìn)行小波變換，計算各層變換的子帶系數(shù)占該波段所有系數(shù)的能量百分比，然后換選定的另外的小波基重復(fù)上述過程，選擇最高頻子帶的能量最小的幾個小波基中最低頻子帶的能量最大的一個，其對應(yīng)的小波基為空間維最優(yōu)小波基。
7、根據(jù)權(quán)利要求1、或2、或3、或4、或5、或6所述的一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法，其特征在于待測試的小波基從雙正交小波基庫中選取，小波變換過程在不同的維選取最優(yōu)的小波基與對偶結(jié)構(gòu)結(jié)合使用，并采用對稱周期延拓方式。
8、一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮裝置，其特征在于，包括小波基選擇與評估模塊、非對稱小波變換模塊、小波編碼模塊、壓縮數(shù)據(jù)傳輸存儲模塊、小波解碼模塊，非對稱小波反變換模塊；
小波基選擇與評估模塊對待測試的小波基通過熵、編碼增益、量化誤差敏感度、能量集中特性、能量分布特性五項(xiàng)指標(biāo)測試，對超光譜圖像進(jìn)行小波基選擇與評估；
根據(jù)小波基選擇與評估模塊的輸出的光譜維的最優(yōu)小波基和空間維的最優(yōu)小波基，確定非對稱小波變換模塊、非對稱小波反變換模塊各自的高、低通濾波器；
非對稱小波變換模塊對超光譜圖像進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波變換，子帶分解結(jié)構(gòu)采用對偶結(jié)構(gòu)，小波變換采用對稱周期延拓，得到三維小波系數(shù)；
小波編碼模塊對三維小波系數(shù)進(jìn)行編碼壓縮；壓縮數(shù)據(jù)傳輸存儲模塊對經(jīng)過壓縮編碼的三維小波系數(shù)進(jìn)行傳輸或者存儲；小波解碼模塊將經(jīng)過壓縮或者存儲的三維小波系數(shù)進(jìn)行解碼，得到三維小波系數(shù)；
非對稱小波反變換模塊對恢復(fù)的三維小波系數(shù)進(jìn)行非對稱小波基的三維離散小波反變換，子帶分解結(jié)構(gòu)采用對偶結(jié)構(gòu)，小波變換采用對稱周期延拓，得到超光譜圖像的恢復(fù)圖像，完成圖像復(fù)原；
所述裝置在相似工作環(huán)境下產(chǎn)生的多個圖像進(jìn)行壓縮時，小波基選擇與評估模塊只需要在第一次壓縮時通過對最優(yōu)小波基進(jìn)行選取，其他的同類圖像直接應(yīng)用所得的最優(yōu)小波基進(jìn)行變換。
9、根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮裝置，其特征在于，所述的小波基選擇與評估模塊包括，熵評估子模塊、廣義增益子模塊、量化誤差敏感度測量子模塊、能量集中特性選取子模塊、能量分布特性選取子模塊；
從雙正交小波基庫中選取小波基，在光譜維對超光譜圖像每個像素對應(yīng)的光譜序列進(jìn)行小波變換，在空間維對超光譜圖像每個波段對應(yīng)的二維子圖像進(jìn)行小波變換，得到兩組小波系數(shù)；
熵評估子模塊分別計算出小波系數(shù)在光譜維、空間維的熵，并將所得到的熵分別在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)取代數(shù)平均值，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最小值對應(yīng)的小波基為光譜維、空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基；
廣義增益子模塊計算出小波系數(shù)在光譜維、空間維的廣義編碼增益，并將得到的廣義編碼增益分別在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)取代數(shù)平均值，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為光譜維、空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基；
量化誤差敏感度測量子模塊計算在光譜維、空間維只保留最低頻子帶系數(shù)得到的恢復(fù)數(shù)據(jù)的峰值信噪比，并得到恢復(fù)數(shù)據(jù)峰值信噪比在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)的代數(shù)平均值，比較各個小波基對應(yīng)的平均值，取最大值對應(yīng)的小波基為光譜維數(shù)、空間維下的最優(yōu)基；
將兩組小波系數(shù)對應(yīng)輸入到能量集中特性選取子模塊，兩組小波系數(shù)在光譜維、空間維按照絕對值從大到小各自排列成序列，分別得到對應(yīng)像素和波段的兩個序列，能量集中特性選取子模塊計算對應(yīng)的序列在所有像素范圍內(nèi)、波段范圍內(nèi)平均歸一化能量，比較兩組序列各個小波基對應(yīng)的歸一化能量的變換速度，分別取兩組中取隨著序列序號n的增大變換最快的小波基為光譜維、空間維數(shù)據(jù)下的最優(yōu)基；
能量分布特性選取子模塊分別計算光譜維、空間維各子帶系數(shù)占該像素、該波段所有系數(shù)的能量百分比，選擇最高頻子帶的能量小且數(shù)量級相當(dāng)?shù)膸讉€小波基中最低頻子帶的能量最大的一個，其對應(yīng)的小波基為光譜維、空間維的最優(yōu)小波基。
10、根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮裝置，其特征在于，熵評估子模塊、廣義增益子模塊、量化誤差敏感度測量子模塊、能量集中特性選取子模塊、能量分布特性選取子模塊每個模塊會分別輸出一個光譜維的最優(yōu)小波基、一個空間維的最優(yōu)小波基，比較這些小波基，將出現(xiàn)頻率最多的光譜維的最優(yōu)小波基、空間維的最優(yōu)小波基作為小波基選擇與評估模塊的輸出，應(yīng)用于非一致小波變換模塊的對應(yīng)維。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于非對稱小波基的超光譜圖像小波壓縮方法及裝置，所述裝置包括小波基選擇與評估模塊，非對稱小波變換模塊，小波編碼模塊，壓縮數(shù)據(jù)傳輸存儲模塊，小波解碼模塊，非對稱小波反變換模塊。所述方法在去偶小波變換結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，對光譜維和空間維數(shù)據(jù)分別采用不同小波基進(jìn)行變換，采用降維的小波基選擇與評估機(jī)制來確定超光譜圖像光譜維和空間維的最優(yōu)小波基。本發(fā)明所述方法及裝置能夠使小波變換后的系數(shù)特征增強(qiáng)，從而提高小波編碼的壓縮性能，采用非對稱的小波基和非對稱結(jié)構(gòu)的小波壓縮，相對于傳統(tǒng)小波變換，不增加計算復(fù)雜度，也不影響其壓縮后的擴(kuò)展性能。
文檔編號H04N7/26GK101527048SQ200910080649
公開日2009年9月9日 申請日期2009年3月23日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月23日
發(fā)明者張曉林, 雷 陳, 楊維松 申請人:北京航空航天大學(xué)