本發(fā)明涉及計算機(jī)信息技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及圖像壓縮傳輸、遙感圖像星載應(yīng)用領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

隨著航天技術(shù)的發(fā)展，遙感圖像數(shù)據(jù)急劇增加。為了節(jié)省存儲空間和信道帶寬，遙感圖像必須在從空間飛行器發(fā)射前被壓縮。然而，空間條件給圖像壓縮平臺帶來了很大的制約，如有限存儲器和圖像壓縮算法的低復(fù)雜度。由于星載圖像接入速率和傳輸限制，遙感圖像需要被壓縮。與常規(guī)靜止圖像壓縮相比，遙感圖像的相關(guān)性較弱，熵較高，冗余較小。所有這些特性提高了圖像壓縮的難度。一些成熟的圖像壓縮算法如forecast，arithmetic、run length等等作為無損壓縮方法，壓縮效率并不理想。作為靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，JPEG2000具有高的壓縮效率，但是計算復(fù)雜性也很高，這不適合遙感圖像的星載應(yīng)用程序。在計算復(fù)雜性適中的前提下，發(fā)現(xiàn)具有高的壓縮效率的壓縮方法是研究遙感圖像壓縮的意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對上述不足，本發(fā)明提供了一種新的圖像壓縮方法。

本發(fā)明的目的是使算法不僅能夠應(yīng)用于一般圖像的無損壓縮，也能應(yīng)用于遙感圖像星載應(yīng)用領(lǐng)域，使圖像能夠高保真壓縮，并且使壓縮后的圖像所占內(nèi)存小。

本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的，所采用的的技術(shù)方案是：1、采用以重疊塊為處理單位的高級小波變換方法,，在變換中采用多級并行分解；2、對重疊塊提升小波變換后的子帶進(jìn)行統(tǒng)計分析；3、再對每個塊使用DPCM與SPIHT相結(jié)合的方法。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明采用重疊的圖像塊作為處理單位，在取得了D5/3高級小波變換后，再對每個塊使用DPCM結(jié)合SPIHT的量化方法。使得該方法不僅具有塊效應(yīng)，并且比直接使用DPCM結(jié)合SPIHT的方法能獲得更高的圖像存儲質(zhì)量。與此同時，它極大地減少了編碼器的存儲器需求，并且更適合于遙感圖像的星載應(yīng)用。

附圖說明

圖1表示本發(fā)明的流程圖

圖2表示重疊塊的三種邊界擴(kuò)展類型

圖3表示圖像信號分解流程圖

具體實(shí)施方式

本發(fā)明采用以重疊塊為處理單位的高級小波變換，在變換中采用多級并行分解的方法，再對每個塊使用DPCM與SPIHT相結(jié)合的方法。本發(fā)明不僅能應(yīng)用于一般圖像壓縮領(lǐng)域也能應(yīng)用于遙感圖像的星載應(yīng)用，該不僅能提高壓縮質(zhì)量，還能減小編碼器的存儲器要求。

下面，結(jié)合附圖，對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。

一種基于重疊分區(qū)高級小波變換技術(shù)的圖像壓縮方法，該方法的實(shí)現(xiàn)步驟

結(jié)合圖1，如下：

步驟1：低頻無損編碼

先將一幅原始圖象轉(zhuǎn)換為自己的色彩系統(tǒng),按照人眼特點(diǎn)對其中各個色彩分量取不同的向量集,經(jīng)DCT轉(zhuǎn)換從時域變?yōu)轭l域,接著將變換后的數(shù)據(jù)量化以丟棄無用信息,然后用哈夫曼算術(shù)公式對量化后的系數(shù)進(jìn)行計算得到壓縮數(shù)據(jù),最后將色彩分量信息,量化表,編碼表和各個色彩分量的壓縮數(shù)據(jù)等混合成一個整體數(shù)據(jù)流,即低頻無損編碼。

步驟2：DPCM子帶編碼

將步驟1得到的數(shù)據(jù)流基于一個包括3個鄰域像素的模板，根據(jù)這3個鄰值的組合提供了7種常見的預(yù)測器模式：預(yù)測器1、2和3稱為“1維的”，而預(yù)測器4、5、6和7則是“2維的”。選擇預(yù)測器對圖像進(jìn)行處理。設(shè)一幅分辨率為M×N的圖像F，首先保留圖像矩陣的第一行的灰度值p。

e(1,j)＝p(1,j)-p(1,j-1) for j＝N,N-1,...,2,1

e(1,j)＝p(i,1)-p(i-1,1) for i＝M,M-1,...,2,1

步驟3：馬爾科夫模型預(yù)測

獲取灰度值P后，根據(jù)圖像中連續(xù)相同的像素值，使用一個起始像素代表具有相同值的一連續(xù)像素串，用一整數(shù)代表這個串的長度，游程分為定長游程和變長游程，若灰度連續(xù)相同的個數(shù)超過了固定位數(shù)所能表示的最大值，則進(jìn)入下一輪游程；變長游程編碼是指對不同范圍的游程使用不同位數(shù)的編碼。將輸入字符串映射成定長的碼子輸出，把數(shù)字圖像當(dāng)作一個一維的比特串，算法在產(chǎn)生輸出串的同時動態(tài)地更新編碼表。

步驟4：線性預(yù)測

對步驟3產(chǎn)生的馬爾科夫輸出比特串P1,P2,P3進(jìn)行線性預(yù)測，按照如下線性預(yù)測公式得到線性回歸值P：

P＝0.4P1+0.3P2+0.3P3

步驟5：SPIHT零樹濾波

在獲得線性回歸值P后，采用零樹結(jié)構(gòu)，輸入信號被采樣以恒定的取樣頻率(兩次輸入頻率和回歸值P相乘得到)。然后這些示例使用PAM進(jìn)程被調(diào)整。這時，DPCM進(jìn)程接管。被采樣的輸入信號存儲稱為預(yù)報器。預(yù)報器采取存儲的示例信號并且通過微分器發(fā)送它，然后此區(qū)別信號被添加到示例信號中并存儲在預(yù)報器和寄發(fā)到重建原始輸入信號的低通濾波器。

步驟6：重疊分區(qū)技術(shù)劃分圖像

重疊分塊方法把低通濾波器中512×512的圖像過濾信號劃分為256個32×32的重疊塊,對每個小塊都分別采用D5/3高級小波3級分解,分解中采用了重疊分塊的邊界延拓技術(shù)及多級并行分解技術(shù)。每個小圖像塊分解后都得到的10個小波子帶,隨機(jī)選出16個小圖像塊,計算其對應(yīng)子帶的小波系數(shù)范圍、能量比、行自相關(guān)系數(shù)、列自相關(guān)系數(shù),然后再求出單圖像塊10個小波子帶統(tǒng)計數(shù)據(jù)的平均值。

步驟7：位平面無損壓縮

根據(jù)小波子帶的系數(shù)范圍、能量比、行自相關(guān)系數(shù)、列自相關(guān)系數(shù)、平均值等參數(shù)，對10小波子帶進(jìn)行位平面壓縮，其中的每個比特可看作表示了1個二值的平面，將當(dāng)前平面劃分為一個以上的圖像平面，并將每個像素的三原色(RGB)格式統(tǒng)一為指定的RGB格式。判斷是否有未壓縮圖像塊，如果沒有，則將壓縮后的數(shù)據(jù)順序打包并加入含有圖像塊編碼指示標(biāo)識的圖像格式信息，并發(fā)送該數(shù)據(jù)包。此時數(shù)據(jù)包中的內(nèi)容就包含原始圖像壓縮后的數(shù)據(jù)。結(jié)合圖1到到圖3，對本發(fā)明詳細(xì)說明。

一、所述高級小波變換，結(jié)合圖1，是一種新的實(shí)現(xiàn)小波變換的方法，即第二代小波變換。與第一代小波變換相比，它不僅具有很多優(yōu)勢，還能夠?qū)崿F(xiàn)就地計算和整個逆變換。

高級小波變換包括三個步驟：

1、分離：分離通常使用惰性小波變換，其分解原始信號成偶數(shù)序列和奇數(shù)序列

2、預(yù)測：預(yù)測也被稱為雙變換是由于偶數(shù)序列和奇數(shù)序列的高關(guān)聯(lián)性。首先，它使用鄰近奇數(shù)點(diǎn)的偶數(shù)點(diǎn)的線性組合來預(yù)測奇數(shù)，然后得到奇數(shù)點(diǎn)和預(yù)測值之間的差

3、更新。更新也被稱為使用預(yù)測誤差的線性組合的原始提升來修正偶數(shù)序列。預(yù)測和更新可根據(jù)具體情況執(zhí)行多次，這被稱為乘積提升。

最后，我們可以分別使用調(diào)節(jié)因子來調(diào)節(jié)偶數(shù)序列和奇數(shù)序列。D5/3提升小波變換在本發(fā)明被采取，并用三電平變換。為每個級別的分解，我們通過線前柱法將其轉(zhuǎn)化的一維信號的分辨率。原始信號變成偶數(shù)序列和奇數(shù)編號序列通過惰性小波變換。在一步提升之后，通過調(diào)整因子我們可以得到低頻小波系數(shù)C(n)和高頻小波系數(shù)D(n)。

二、所述多級并行分解，考慮到計算的復(fù)雜性，本發(fā)明選擇了D5/3高級小波實(shí)現(xiàn)小波分解的三級阻斷圖像，創(chuàng)建10個子帶。LL3表示最低的頻率信息；HLi表示垂直高頻信息；LHi表示水平高頻率的信息。HHi表示對角的高頻信息(1≤i≤3)。為了分析對圖像質(zhì)量的每個級別的小波子帶是多么重要，我們基于三個層次，為每個級別分解幾個遙感圖像并分析直方圖的小波系數(shù)。從遙感圖像的子帶直方圖可以發(fā)現(xiàn)，十子帶系數(shù)陣列可以分為兩種，包括最低頻率子帶系數(shù)數(shù)組1≤i≤3和高頻系數(shù)數(shù)組HLi、LHi、HHi。最低頻率子帶系數(shù)數(shù)組包含原始圖像的大部分信息并占有最重要的地位，在各子帶中，應(yīng)盡力減少信息缺失的子帶，并且在同一時間的子帶熵太大不適合做有損壓縮。子帶系數(shù)的數(shù)目是小的，僅僅占總10子帶系數(shù)的1/64。所以本發(fā)明采用最低頻率子帶無損編碼方法。高頻子帶系數(shù)占總10子帶系數(shù)的63/64，包括許多系數(shù)接近于零。他們是被壓縮的主要對象。同時，熵隨著頻率的增加呈下降趨勢。最高頻率系數(shù)的熵是最不能夠被輕易壓縮的。因此，本發(fā)明采用一種基于位平面的高頻子帶系數(shù)的無損壓縮方法。

三、所述重疊分區(qū)技術(shù)，如今，大多數(shù)的圖像壓縮算法基于小波變換。他們通常使用整幅圖像作為處理單元，這需要大量的內(nèi)存來保存整個圖像，并且會影響一些優(yōu)秀算法的實(shí)際應(yīng)用。如果當(dāng)我們改變每個圖像塊時我們采用相互獨(dú)立的對稱擴(kuò)展模式，根據(jù)不同的壓縮比率，在不同程度上恢復(fù)的圖像將生成阻塞效應(yīng)，這隨著壓縮比的增加而更明顯，因?yàn)槊總€小圖像塊不會利用其他小圖像的信息塊。在遙感圖像壓縮中，數(shù)據(jù)的傳輸模式通常是逐行掃描。。當(dāng)我們在圖像重建中處理小波逆變換時，對于重疊塊圖像變換方法，值得注意的是我們應(yīng)直到相鄰塊的系數(shù)被塊需要的反變換重建之后才繼續(xù)。如果沒有特別的需求，最簡單的方法是在所有的塊系數(shù)重建之后，反變換回某一時刻。因?yàn)橥ǔ＿b感圖像重建是在地球上，對實(shí)時性和內(nèi)存沒有嚴(yán)格要求，反變換是可接受的。重疊塊小波變換的關(guān)鍵就是要處理好內(nèi)外邊界的延拓問題,使其變換后的子帶經(jīng)過重新組合后得到與對整幅圖像直接作小波變換相同的子帶圖。

每個小塊的邊界延拓方式根據(jù)位置不同而被分為9種類型,這9種類型包括了個小圖像塊可能遇到的所有邊界延拓方式,編程實(shí)現(xiàn)時應(yīng)區(qū)別對待。根據(jù)每個小塊擁有外邊界的數(shù)量,這9種類型可進(jìn)一步分為三種類型,其中1、3,7,9為端點(diǎn)型,有兩個外邊界,2、8、4、6為一般邊界型,分別有上、下、左、右一個外邊界,5為中間型,位于圖像內(nèi)部,沒有外邊界。本發(fā)明采用D5/3提升(高級)小波變換,按照延拓長度公式每個圖像塊的左、上需要延拓的數(shù)據(jù)長度為28個像素點(diǎn),每個圖像塊的右、下需要延拓的數(shù)據(jù)長度為21個像素點(diǎn),對于外邊界的數(shù)據(jù)延拓采用對稱延拓方法,而對于內(nèi)邊界的數(shù)據(jù)延拓則采用數(shù)據(jù)向延拓方向的直接延伸。

上述結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施例作了詳細(xì)描述，應(yīng)該理解上述只是示例性的，因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)當(dāng)由所附的權(quán)利要求書的內(nèi)容確定。