專利名稱：一種超譜信號的快速壓縮編碼方法及圖像壓縮方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像壓縮編碼技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于矢量量化數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的超譜圖像壓縮。
背景技術(shù)：
隨著遙感技術(shù)在地球資源管理、環(huán)境檢測、軍事偵測等應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴大，以往的多光譜圖像數(shù)據(jù)由于僅僅在空間分辨率上有所提高，己經(jīng)不能滿足人們?nèi)找嬖鲩L的科研和生產(chǎn)需求，而成像光譜儀的問世使能獲取超譜分辨率的圖像數(shù)據(jù)成為可能。超譜圖像具有較高的波段數(shù)(其波段數(shù)一般都為幾百個)和大數(shù)據(jù)量的特點，典型AVIRIS圖像的大小為614X512，成像波段數(shù)為224，如果每像素灰度值以兩個字節(jié)存儲，一組圖像的數(shù)據(jù)量則約為140M字節(jié)，如此海量的超譜數(shù)據(jù)給有限帶寬的通信系統(tǒng)帶來了傳輸、存儲和管理帶來了巨大的困難，尋求一種有效的壓縮技術(shù)具有重要的意義。由成像光譜儀在獲取地物空間分布信息的同時，對每一個像元形成一條地物光譜曲線。根據(jù)像元的光譜曲線可以確定像元處物體的特性。所謂像元是指采樣單位，它是與分辨率相關(guān)的，假設(shè)分辨率為1千米，像元就代表地面1千米Xi千米的面積，僅超譜圖像上的一個像元就描述了一大塊地面信息。對超譜圖像壓縮的同時，又必須考慮圖像的質(zhì)量， 即壓縮后的超譜圖像必須能夠得到清晰的地物光譜曲線以供分析人員使用。超譜圖像具有兩種相關(guān)性空間相關(guān)性和譜間相關(guān)性?？臻g相關(guān)性是指每個譜段內(nèi)某一像元與其相鄰像元間的相似性。譜間相關(guān)性是指相鄰波段間對應(yīng)位置的像元具有較強的相關(guān)性，譜間相關(guān)性又分為譜間統(tǒng)計相關(guān)性和譜間結(jié)構(gòu)相關(guān)性。矢量量化技術(shù)是一種有效的有損壓縮技術(shù)，具有壓縮比大、編解碼簡單、失真較小的優(yōu)點，不僅廣泛應(yīng)用到圖像和語音壓縮編碼等領(lǐng)域，也被廣泛應(yīng)用于其它眾多領(lǐng)域，包括移動通信、圖像檢索、語音識別、遙感分類等方面。它的基本原理就是將一個包含多個矢量的對象分成若干個區(qū)域，然后將這個區(qū)域劃分為若干個區(qū)域，通過尋找各個區(qū)域中最能匹配此區(qū)域的一個矢量來代替這個區(qū)域，編碼完成后，發(fā)送這些矢量的索引，接收端通過查找碼表來獲得此區(qū)域的匹配點，最終以較低的失真恢復(fù)這個對象。在發(fā)送端只需發(fā)送匹配矢量的索引，相比數(shù)據(jù)的發(fā)送，可以有效的提高壓縮比。將矢量量化這種聚類技術(shù)應(yīng)用于超譜圖像領(lǐng)域中，可以有效的消除超譜圖像空間和譜間相關(guān)性，達到高壓縮比的要求。碼書設(shè)計和碼字搜索是矢量量化的核心，優(yōu)越的碼書能夠使圖像獲得較好的圖像質(zhì)量，快速的碼字搜索則能夠提高搜索最佳匹配碼字的速度，從而提高搜索效率，降低運算復(fù)雜度。由Linde、Buzo和Gray提出的LBG算法(也叫做GLA算法)，是矢量量化發(fā)展的基石，它是在每一輪迭代中將訓(xùn)練矢量放入各個胞腔，然后取胞腔的質(zhì)心作為碼書中的碼字。LBG算法是一種基于初始碼書的迭代算法，一個不合理的初始碼書容易使最終碼書陷入局部最優(yōu)，而且迭代多次后，效果微乎其微。而優(yōu)越的碼書可以使LBG算法的最終碼書接近全局最優(yōu)。在LBG迭代過程中始終滿足最鄰近條件和質(zhì)心條件。其具體步驟如下初始化。設(shè)初始碼書= = …，約，#為碼字個數(shù)，失真閾值，一個訓(xùn)練序列ΡΟ;·/ = ν··，Α -1}，平均失真D_1 = 00 ;用碼書7ω中的各個碼字作為聚類中心，根據(jù)最佳劃分準(zhǔn)則把訓(xùn)練矢量集劃分為#個胞腔C⑷=[SiJ = X-,N], 其中5； = (XyJiXj,Y^j = Tamd(XjtYl)),對任意/ e (1，2,...,均成立。計算平均失真
；如果相對誤差滿足 停止運算，一即為最終碼
書。否則轉(zhuǎn)入下一步。計算每個最小失真劃分的質(zhì)心=^Σ式·，由這些新質(zhì)心組成新
權(quán)利要求
1.一種超譜圖像壓縮方法，其特征在于，讀取超譜圖像數(shù)據(jù)，選取每個波段中的一段圖像塊作為矢量量化的輸入信源，根據(jù)圖像尺寸和波段數(shù)構(gòu)建3維矩陣，將3維矩陣的各列首尾相接轉(zhuǎn)化為2維矩陣；將2維矩陣轉(zhuǎn)換為具有2的整數(shù)冪次的行矢量的矩陣B’ ；對矩陣 B'的行進行哈達瑪變換，并按照第一列分量重新進行行排序，記錄這時的排序索引J1，然后對行排序后的矩陣E按行平均分組，依次選擇每組第一個訓(xùn)練矢量生成初始碼書；設(shè)定訓(xùn)練矢量的胞腔索引矩陣/，將初始碼書中訓(xùn)練矢量歸屬到相應(yīng)的胞腔中；利用排除算法快速搜索當(dāng)前最佳匹配碼字，將當(dāng)前訓(xùn)練矢量劃分到當(dāng)前最佳匹配碼字所對應(yīng)的胞腔，訓(xùn)練完所有的訓(xùn)練矢量，以胞腔的質(zhì)心更新作為當(dāng)前最佳匹配碼字；形成新的碼書7;以排序索引J1重新排序編碼索引/，獲得新的編碼索引I2,該索引對應(yīng)排序前矩陣C的每行待編碼矢量編碼后的對應(yīng)碼字的標(biāo)號，經(jīng)哈達瑪反變換后，將碼書/以及編碼索引I2作為超譜數(shù)據(jù)塊的壓縮數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的超譜圖像壓縮方法，其特征在于，所述排除算法具體為選定當(dāng)前匹配碼字&，計算訓(xùn)練矢量I和碼字的歐式距離，將其作為當(dāng)前最小失真Alin，對于進一步搜索的碼字廠，根據(jù)公式^=CT1 - 77 )2計算距離餌，如果餌彡Alin，可排除碼字Ty ；否則，根據(jù)公式込=(I1 -Yj1)2+(Kx-Fj)2計算距離叢，如果込^Dain,排除碼字Fy ；獲得當(dāng)前訓(xùn)練矢量的最佳匹配碼字的索引/(i)，將訓(xùn)練矢量I劃分到第/(i)個胞腔中。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的超譜圖像壓縮方法，其特征在于，算法模塊根據(jù)公式Dq-I7ji)2計算訓(xùn)練矢量Z與碼字&的部分失真么，一旦滿足么彡Dmin,則排除碼字2-1Yj,否則繼續(xù)累計部分失真，直到q=k，此時若々(不Yj) =Dg<DaiD，今Daia=D,更新訓(xùn)練矢量的編碼索引值/(i)為當(dāng)前最近的碼字的標(biāo)號J·，其中7為不大于A維的整數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的超譜圖像壓縮方法，其特征在于，對于當(dāng)前碼字Ty，如果 D1彡Alin，且當(dāng)不彡Yjl時，排除碼字V1,i=l,…，J·，當(dāng)不彡Vjl時，排除碼字Ypi=J,…見其中，J為當(dāng)前搜索碼字的標(biāo)號，#為碼書的大小。
5.一種超譜信號的快速編碼方法，其特征在于，讀取超譜圖像數(shù)據(jù)，選取每個波段中的一段圖像塊作為矢量量化的輸入信源，根據(jù)圖像尺寸和波段數(shù)構(gòu)建3維矩陣，將3維矩陣的各列首尾相接轉(zhuǎn)化為2維矩陣；將2維矩陣轉(zhuǎn)換為具有2的整數(shù)冪次的行矢量的矩陣 B'；對矩陣B'的行進行哈達瑪變換，并按照第一列分量重新進行行排序，記錄這時的排序索引J1，然后對行排序后的矩陣E按行平均分組，依次選擇每組第一個訓(xùn)練矢量生成初始碼書；設(shè)定訓(xùn)練矢量的胞腔索引矩陣/，將初始碼書中訓(xùn)練矢量歸屬到相應(yīng)的胞腔中；利用排除算法快速搜索當(dāng)前最佳匹配碼字，將當(dāng)前訓(xùn)練矢量劃分到當(dāng)前最佳匹配碼字所對應(yīng)的胞腔，訓(xùn)練完所有的訓(xùn)練矢量，以胞腔的質(zhì)心更新作為當(dāng)前最佳匹配碼字；形成新的碼書7。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的快速編碼方法，其特征在于，所述排除算法具體為選定當(dāng)前匹配碼字??；，計算訓(xùn)練矢量I和碼字的歐式距離，將其作為當(dāng)前最小失真凡in，對于進一步搜索的碼字T7，根據(jù)公式^=CT1 - T71)2計算距離仏，如果仏彡凡in，可排除碼字T7 ；否則，根據(jù)公式込=(A -^+(Vx-Vj)2計算距離込，如果叢^Dmin,排除碼字Kj ；獲得當(dāng)前訓(xùn)練矢量的最佳匹配碼字的索引/(i)，將訓(xùn)練矢量I劃分到第/(i)個胞腔中。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的快速編碼方法，其特征在于，算法模塊根據(jù)公式D9 ^(Xi-Fj5-)2計算訓(xùn)練矢量I與碼字Kf的部分失真么，一旦滿足么彡Dmin,則排除碼字 2-1Yj,否則繼續(xù)累計部分失真，直到q=k，此時若々(不Yj) =Dg<DaiD，今Daia=D,更新訓(xùn)練矢量的編碼索引值/(i)為當(dāng)前最近的碼字的標(biāo)號J·，其中7為不大于A維的整數(shù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的快速編碼方法，其特征在于，對于當(dāng)前碼字T7.,如果仏^Dmio, 且當(dāng)不彡Yjl時，排除碼字I^i=I,…，J·，當(dāng)不(Yjl時，排除碼字7y，i= 乂…見其中，J·為當(dāng)前搜索碼字的標(biāo)號，#為碼書的大小。
全文摘要
本發(fā)明針對超譜圖像巨大的數(shù)據(jù)量，提出了一種快速的超譜信號壓縮方案。壓縮編碼方案采用矢量量化聚類技術(shù)消除超譜圖像的空間相關(guān)性和譜間相關(guān)性，結(jié)合傳統(tǒng)的LBG聚類算法以及快速碼字搜索算法生成優(yōu)越的碼書，并同時完成編碼。對輸入矢量進行哈達瑪變換，然后在哈達瑪域中，構(gòu)造初始碼書，同時利用3步排除不等式，實施快速聚類，高效生成最終碼書和編碼。本發(fā)明提供的超譜圖像壓縮方案，結(jié)合哈達瑪變換性質(zhì)和矢量量化的特點，能夠以較小的圖像質(zhì)量損失來換取較大的壓縮比，達到快速編碼的目的。
文檔編號H04N7/26GK102300095SQ20111027230
公開日2011年12月28日 申請日期2011年9月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月15日
發(fā)明者吳立彬, 周淑賢, 姚小鳳, 王佳果, 陳善學(xué) 申請人:重慶郵電大學(xué)