星载超光谱干涉条纹图像准无损实时压缩方法技术

星载超光谱干涉条纹图像准无损实时压缩方法，本发明专利技术利用谱间去相关和熵编码方法求出干涉条纹图像的相关性特征，根据该类图像的相关性特征，对光程差大的干涉条纹图像进行谱间去相关处理，得到谱间去相关处理差值图像，然后根据差值图像的数据分布概率设计一个适合此类图像的量化编码表，对于出现概率大于等于６０％的数值进行无损量化，对于出现概率小于６０％的数值进行有损非均匀量化，最后采用低压缩比的ＤＰＣＭ压缩。本发明专利技术压缩解压缩后的干涉条纹图像失真度小，压缩解压缩处理速度快，实时性好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种星载超光语干涉条紋图像准无损实时压缩方法。
技术介绍
目前，我国卫星上搭载了一种新型遥感器——超光语成像仪，该遥感器有L ( L>100)个光谱谱段，对于地面每个像素点能够产生N ( N>L)个光谱数值， 由此产生的干涉条紋图像数据量较大，只有对其进行实时、可靠小压缩比压缩， 才能满足信道传输的要求。由于此类图像与一般遥感图像不同，不能用常规的 压缩方法对其进行压缩。现在星载超光镨成像仪的数据压缩技术，有法国人提出的基于自回归AR 模型的方法，该方法属于有损压缩，其首先建立干涉图的参量模型，解算出一 组表征干涉图的参量。模型化只是表示干涉图的一种方法，用这种方法相比用 未经处理的样本直接表示的方法更为简洁，但在压缩的同时会产生失真。采用 AR模型方法的缺点是运算过程复杂，运算速度慢，尤其作为星上产品，用硬 件实现的难度很大，可靠性差。而由中国科学院西安光学精密机械研究所申请 的《干涉型超光镨成像仪数据压缩方法》，其申请号为03134516.6，该方法首 先对干涉图进行分割，分割为零光程差附近信息较大的干涉图信号和光程差大 的干涉图信号，然后将零光程差附近信息较大的干涉图信号分离出来保持不动 直接下传，而对光程差大的干涉信号进行压缩后下传，最后对压缩后的干涉图 信号进行解压缩，将其与直接下传的干涉图信号重构，实现数据压缩传输。该 方法相比AR模型方法提高了运算速度，降低了硬件实现的难度，压缩解压缩 后的失真度小，但该方法只给出了原理性的介绍，未提出具体的压缩手段。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是克服现有技术的不足，提供一种星载超光谱干 涉条紋图像准无损实时压缩方法，本专利技术根据干涉条紋图像的相关性特征，对3光程差较大的干涉条紋图像进行谱间去相关处理得到去相关差值图像，然后根 据差值图像的数据分布概率设计量化编码表实现对干涉条紋图像的准无损压 缩，本专利技术压缩解压缩后的干涉条紋图像失真度小，压缩解压缩处理速度快， 实时性好。本专利技术的技术解决方案是星载超光谱干涉条紋图像准无损实时压缩方法， 包括以下步骤(1 )对超光镨成像仪产生的干涉条紋图像进行分割，分割为零光程差附近 信息量较大的干涉条紋图像和光程差大的干涉条紋图像；(2) 将零光程差附近信息量较大的干涉条紋图像分离出来，保持不变，直 接下传；对光程差大的干涉条紋图像进行谱间去相关处理，得到谱间去相关处理差值图像；(3) 对步骤(2)得到差值图像进行压缩比小于等于2的准无损压缩，然 后下传，准无损压缩的过程为对差值图像进行概率分布统计得到差值图像的 概率分布数据，对出现概率大于等于60。/。的光i普数据，采用无损量化编码压缩， 对于出现概率小于60%的光谱数据，采用非均匀量化编码压缩；(4) 对步骤(3)压缩后的干涉条紋图像进行解压缩，将解压缩后的干涉 条紋图像与步骤(2)直接下传的干涉条紋图像重新合并，重构成完整的干涉条 紋图像。所述步骤(3)中的准无损压缩方法采用DPCM法。 所述步骤(3)中准无损压缩算法的编码阶层为21^， K为干涉条紋图像的 输入比特。本专利技术与现有技术相比的优点在于本专利技术提出 一种利用谱间去相关和熵 编码方法求出干涉条紋图像的相关性特征，根据该类图像的相关性特征，对光 程差大的干涉条紋图像进行谱间去相关处理，得到镨间去相关处理差值图像， 目的在于减小图像信息熵，利于量化编码，然后根据差值图像的数据分布概率 设计一个适合此类图像的量化编码表，对于出现概率大于等于60%的数值进行 无损量化，对于出现概率小于60。/。的数值进行有损非均匀量化，这样既能保证4压缩比，又能保证图像的失真率趋向最小，然后采用低压缩比的DPCM压缩， 从而减小了干涉条紋压缩图像的失真度，提高了干涉条紋压缩解压缩处理的速 度，提高了实时性。附图说明图1为超光谱干涉条紋图像RQE指标评价框图2为超光谱干涉条紋图像直方图，其中图2 (a)为超光谱干涉条紋图像 原图平均直方图，图2(b)为超光谱干涉条紋图像谙间去相关差值图象直方图， 图2(c)为超光谱干涉条紋图像空间去相关差值图象直方图，图2(d)为超光谱干 涉条紋图像谱空间去相关差值图象直方图。 具体实施例方式超光语干涉图像压缩算法性能的评价可以由光语相对均方误差RQE来衡 量，RQE即原始光谗和恢复光镨经过特定的数学运算得到的数值，RQE值越 小，恢复光傳越真实。超光语图像指标评价框图如图1所示，原始光i普是由干 涉条紋图像产生，而恢复光镨是由解压缩后的干涉条紋图像产生；另一指标峰 值信噪比PSNR是由原始的干涉条紋图像和解压缩后的干涉条紋图像经过运算 得到的。光语相对均方误差RQE的定义为<formula>formula see original document page 5</formula>式中S(/)为原始光i普，S(/)为经过压缩后重建的光语<formula>formula see original document page 5</formula>去为归一化义/e频率(0〈/〈0.5),义为波长，义为采样频率。 峰值信噪比的定义PSNR<formula>formula see original document page 5</formula>式中爿为峰值，即如果采用12bit量化，峰值为4095, iVl 、 W2分别为干涉条紋图像的行数、列数，x为原始图像，y为压缩解压缩后的图像。通过对超光i普千涉图像进行仿真，仿真结果表明某些干涉条紋图像经过 压缩解压缩后的峰值信噪比PSNR非常高，但是恢复i普图的RQE指标却^f艮不 好；相反，某些干涉条紋图像的PSNR较差，但是恢复语图的RQE指标却很 好。干涉图像压缩带来的失真对恢复语图失真的影响不是线性的，经过大量图 像和压缩方法分析，N个光谙数值的前u个光诰值的失真度对指标有最大的影 响，也就是前u个光语值对应的干涉信号分布在零光程差附近，而后N-u个光 谙值对指标有较小的影响，后N-u个光谱值对应的干涉信号具有较大的光程 差。因此压缩时，对前u个光i普值不进行压缩，后N-u个光镨值进行有损压缩。 对于该类超光傳干涉条紋图像，对于语段方向，如果把前u个光谱数值中任意 一个加1或减1,恢复光谱后计算RQE指标，发现指标较差，而把后N-u个 光语值加或减一个大于或远大于1的数，恢复光i普后RQE指标基本没有多大 变化。下面结合附图对后N-u个光谱值对应的干涉图像的压缩方法进行描述。 (1)利用i普间去相关对光程差大的超光谱干涉条紋图像进行去相关处理。 一般的多光谱或超光镨图像，是地面景物在各个不同镨段产生的反射值。 超光镨干涉图像产生的原理是面阵CCD光敏感器件通过卫星推扫产生的，地 面上的每一个像素点在L个谱段上经过采样得到N个数值，因而地面上一行像 素(每行像素有M个点)对应于星上的一幅千涉条紋图像(NxM), —般图像 采用相关系数公式求得傳段间的平均相关性大小，而超光谱干涉图像却不适合 用此公式。超光语干涉条紋图像具有二维相关性，即空间像素相关和镨间数值 相关，但是相关性大小不同。本专利技术对每幅干涉条紋图像做3种不同的差值图 像然后本文档来自技高网...

【技术保护点】
星载超光谱干涉条纹图像准无损实时压缩方法，其特征在于包括以下步骤：　（１）对超光谱成像仪产生的干涉条纹图像进行分割，分割为零光程差附近信息量较大的干涉条纹图像和光程差大的干涉条纹图像；　（２）将零光程差附近信息量较大的干涉条纹图像分离出来，保持不变，直接下传；对光程差大的干涉条纹图像进行谱间去相关处理，得到谱间去相关处理差值图像；　（３）对步骤（２）得到差值图像进行压缩比小于等于２的准无损压缩，然后下传，准无损压缩的过程为：对差值图像进行概率分布统计得到差值图像的概率分布数据，对出现概率大于等于６０％的光谱数据，采用无损量化编码压缩，对于出现概率小于６０％的光谱数据，采用非均匀量化编码压缩；　（４）对步骤（３）压缩后的干涉条纹图像进行解压缩，将解压缩后的干涉条纹图像与步骤（２）直接下传的干涉条纹图像重新合并，重构成完整的干涉条纹图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王菊花，吴增印，
申请(专利权)人：西安空间无线电技术研究所，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]