一种基于地理信息图像和小波的压缩方法技术

本发明专利技术揭示了一种地理信息图像的压缩方法，包括：图像预处理步骤，获取地理信息图像，依据地理信息图像中的地形规律对地理信息图像进行分块，地形规律包括地形的崎岖度；图像变换步骤，对于每一个分块，使用二维小波变换对图像进行变换处理，其中二维小波变换采用双正交小波且二维小波变换被分解为两次一维小波变换来进行处理，两次一维小波变换分别为低频数据变换和高频数据变换，低频数据变换和高频数据变换是并行处理；图像编码步骤，对经过二维小波变换的图像进行量化，再进行编码，所述编码采用ECBOT算法。本发明专利技术的对于图像处理的计算量减小，运算速度更高，但图像质量并未受到显著的影响。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地理信息处理技术，尤其涉及一种基于地理信息图像和小波的压缩方法。
技术介绍
地理信息系统GIS幻的应用正在得到快速的发展。地理信息系统的基础是高清晰度、高分辨率和高度准确的电子地图。电子地图能够显示三维地形，在军事仿真、城市规划、数字技术应用等领域有着极高的价值。高清晰度、高分辨率的电子地图意味者数据量巨大的地理信息图像。在使用这些图像时，需要计算机拥有很大的内存容量和存储空间，以及很强的运算能力。虽然计算机硬件技术得到了高速发展，但当这些地理信息图像希望在网络上得到广泛应用时，网络带宽和终端设备的性能限制还是会影响这些地理信息图像的使用效果。于是，需要在图像处理的方法上进行改善，尽可能减少运算量，使得这些地理信息图像能够在带宽有限并且终端设备运算能力也有限的应用环境中依旧能够流畅地运行。
技术实现思路
本专利技术旨在提出一种具有较低的运算量的基于地理信息图像和小波的压缩方法，该方法使用小波变换来对图像进行压缩。根据本专利技术的一实施例，提出一种基于地理信息图像和小波的压缩方法，包括：图像预处理步骤，获取地理信息图像，依据地理信息图像中的地形规律对地理信息图像进行分块，地形规律包括地形的崎岖度；图像变换步骤，对于每一个分块，使用二维小波变换对图像进行变换处理，其中二维小波变换采用双正交小波且二维小波变换被分解为两次一维小波变换来进行处理，两次一维小波变换分别为低频数据变换和高频数据变换，低频数据变换和高频数据变换是并行处理；图像编码步骤，对经过二维小波变换的图像进行量化，再进行编码，所述编码采用ECBOT算法。在一个实施例中，双正交二维小波是双正交9/7小波(CDF97)滤波器。在一个实施例中，低频数据变换包括将一个分块的地理信息图像的数据与双正交二维小波进行卷积运算，抽取偶数项作为低频数据。高频数据变换包括将一个分块的地理信息图像的数据与双正交二维小波进行卷积运算，抽取奇数项作为高频数据。在一个实施例中，低频数据变换和高频数据变换分别映射到低频数据流控图和高频数据流控图，在低频数据流控图和高频数据流控图上进行并行性合并，实现低频数据变换和高频数据变换的并行处理。在一个实施例中，图像编码步骤中还包括对分块的边界进行平滑处理，所述平滑处理包括：在分块的边界上，以边界为轴，将轴两侧预定范围的数据相互映射，对映射后的数据计算平均高程值，依据平均高程值对分块的边界两侧预定范围内的数据进行调整。本专利技术的基于地理信息图像和小波的压缩方法使得对于图像处理的计算量减小，运算速度更高，但图像质量并未受到显著的影响，有利于高清晰度、高分辨率的电子地图在网络和各种终端上的推广应用。附图说明图1揭示了根据本专利技术的一实施例的基于地理信息图像和小波的压缩方法的流程图。具体实施方式参考图1所示，本专利技术提出一种基于地理信息图像和小波的压缩方法，包括如下的步骤：图像预处理步骤，获取地理信息图像，依据地理信息图像中的地形规律对地理信息图像进行分块。在一个实施例中，所述的地形规律包括地形的崎岖度，崎岖度可以使用如下的方式来定义：在选定的区域内，海拔高度在该区域的平均海拔高度的±1096范围内的面积占该区域总面积的比例。当该比例为7096以上时，该区域的崎岖度为平坦。当该比例在3096～707。是，该区域的崎岖度为中等。当该比例在3096以下时，该区域的崎岖度为高度崎岖。在一个实施例中，地形规律还需要考虑的一个因素是行政区域的划分。通常，崎岖度和行政区域会被综合考虑，比如：首先按照崎岖度进行初始分块，然后在初始分块中按照行政区域进行再次分块。或者，首先按照行政区域进行初始分块，然后在初始分块中按照崎岖度再进行分块。图像变换步骤，对于每一个分块，使用二维小波变换对图像进行变换处理，其中二维小波变换采用双正交小波且二维小波变换被分解为两次一维小波变换来进行处理，两次一维小波变换分别为低频数据变换和高频数据变换，低频数据变换和高频数据变换是并行处理。在一个实施例中，步骤104中使用双正交9/7小波滤波器。将二维小波变换分解为低频和高频两次一维小波变换来进行处理，使得运算量降低，同时运算速度得到提升。在步骤104中，低频数据变换包括将一个分块的地理信息图像的数据与双正交二维小波进行卷积运算，抽取偶数项作为低频数据，高频数据变换包括将一个分块的地理信息图像的数据与双正交二维小波进行卷积运算，抽取奇数项作为高频数据。一个具体算法实例如下：LPn＝-55hk(2n)BPn＝-22gk(2n)其中，2n为分块的图像中某一个像素点的值，他和沙为采样系数，hk和gh分别表示高频分量和低频分量。基本的计算方法是采样图像上同一行的连续几个点的值，分别与特定系数求积之后再求和，然后分别抽取奇数项和偶数项作为高频数据和低频数据。SI＝SI-1+α(DI-1-11+DI)DI＝DI-1+β(SI-1+10)其中SI表示一行中的像素点在卷积运算后的第I个奇数点的值，也表示一样中的像素点在卷积运算后的第1个偶数点的值。α和β为固定系数，该系数是根据具体应用的要求选择。综合上述的计算公式，高频数据变换的计算公式可以被演化为如下的形式：Lpn＝-55Σ(hk(i)+Si+αDi-11)Bpn＝-22Σ(gk(i)+Di+βSi+10)0≤i≤2n在一个实施例中，为了使得计算的速度得到更好地提升，低频数据变换和高频数据变换还被并行处理。并行处理的操作过程如下：低频数据变换和高频数据变换分别映射到低频数据流控图和高频数据流控图。在低频数据流控图和高频数据流控图上进行并行性合并，实现低频数据变换和高频数据变换的并行处理。在数据流控图上，所有在计算过程中相互没有依赖关系的数据被提取出来进行同时的运算，实现数据并行。同样地，所有没有相互依赖关系的子算法或者子过程也被提取出来同时运行，实现算法并行。综合数据并行和算法并行，实现低频数据变换和高频数据变换的并行处理，由于并行的数据和算法之间没有相互依赖关系，所以不会对运算结果造成影响。106.图像编码步骤，对经过二维小波变换的图像进行量化，再进行编码，所述编码采用ECBOT算法。在一个实施例中，为了改善分块边界处的过渡不连续的问题。在步骤106中增加了对分块的边界进行平滑处理的过程。平滑处理包括：在分块的边界上，以边界为轴，将轴两侧预定范围的数据相互映射，对映射后的数据计算平均高程值，依据平均高程值对分块的边界两侧预定范围内的数据进行调整。平滑处理的具体算法如下：以边界为轴，确定边界两侧的预定范围，比如可以设定像素数量为m，即取分布在边界两侧的总数为m点的像素。在设定预定范围后，分别计算每一行的像素的数据的平均高程值A。然后对该行中的每一对相邻的像素进行平滑处理过程，如果两个相邻点的数据之间的绝对值差大于一个门限值5，则认为该两个相邻点之间是不平滑的。反之，如果两个相邻点的数据之间的绝对值差不大于该门限值3，则认为该两个相邻点之间是平滑的。对于平滑的两个相邻点，不再加以处理。对于不平滑的相邻点X(i)和X(i+i)且将平均高程值八处以像素总数m得到调节步长A/m。令反复执行上述的过程，直至一行中所有的相邻点之间都是平滑的。选择下一行，再次重复上述的过程，直至所有行都被完成平滑处理。本专利技术的基于地理信息图像和小波的压缩方法使本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于地理信息图像和小波的压缩方法，其特征在于，包括：图像预处理步骤，获取地理信息图像，依据地理信息图像中的地形规律对地理信息图像进行分块，所述地形规律包括地形的崎岖度；图像变换步骤，对于每一个分块，使用二维小波变换对图像进行变换处理，其中所述二维小波变换采用双正交小波且二维小波变换被分解为两次一维小波变换来进行处理，两次一维小波变换分别为低频数据变换和高频数据变换，低频数据变换和高频数据变换是并行处理；图像编码步骤，对经过二维小波变换的图像进行量化，再进行编码，所述编码采用ECBOT算法。

【技术特征摘要】
1.一种基于地理信息图像和小波的压缩方法，其特征在于，包括：图像预处理步骤，获取地理信息图像，依据地理信息图像中的地形规律对地理信息图像进行分块，所述地形规律包括地形的崎岖度；图像变换步骤，对于每一个分块，使用二维小波变换对图像进行变换处理，其中所述二维小波变换采用双正交小波且二维小波变换被分解为两次一维小波变换来进行处理，两次一维小波变换分别为低频数据变换和高频数据变换，低频数据变换和高频数据变换是并行处理；图像编码步骤，对经过二维小波变换的图像进行量化，再进行编码，所述编码采用ECBOT算法。2.如权利要求1所述的基于地理信息图像和小波的压缩方法，其特征在于，所述双正交二维小波是双正交9/7小波(CDF97)滤波器。3.如权利要求2所述的基于地理信息图像和小波的压缩方法，其特征在于，所述低频数据变...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐德才，
申请(专利权)人：天津冠睿霖科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12