[发明专利]基于数据库在线学习更新的有限速率下遥感图像传输系统

说明书

技术领域

本发明提供了一种基于数据库在线学习更新的有限速率下遥感图像传输系统，属于无线通信与数字图像分析的交叉技术领域。本发明特别涉及一种通过引入先验信息数据库，并采用在线字典学习进行数据库更新的方法，为海量遥感图像数据提供速率受限信道下高性能传输服务的通信系统。

背景技术

二十世纪以来，遥感技术得到了快速而深入的发展，并在地理信息、资源勘探、天气监测、军事情报、救灾抢险等诸多方面得到了重要的应用。数十年内，遥感图像采集能力不断提升：由灰度图像到全彩色图像，再到多光谱图像；图像分辨率由米级到分米级，再到厘米级；量化精度由8比特到11比特，并有进一步扩展的趋势。

不断提升的遥感图像采集能力，带来的是不断膨胀的遥感图像数据量，以及对星地传输链路所构成的巨大压力。以我国于2012年发射升空的资源三号遥感测绘卫星为例，该卫星具有4部米级分辨率的相机，每天传输数据量约1790GB，空天数传链路码率约为900Mbps。对于军事领域及其他特殊领域的遥感应用，厘米级遥感图像的数据规模将是上述数据量的10⁴倍，而空天数传链路码率不可能获得同等幅度的扩展。因此，在速率受限信道下进行高性能海量遥感图像数据传输，是未来遥感技术发展与应用所必须解决的基础问题。

为实现有限通信速率下的海量数据传输，当前的遥感应用系统采用图像压缩方法减少实际需要传输的数据规模。遥感系统常用的数据压缩方法有基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）的JPEG通用图像压缩标准以及基于离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）的JPEG2000通用图像压缩标准。JPEG及JPEG2000作为通用图像压缩标准，针对自然图像具有较为理想的压缩性能。但是，由于遥感应用对于遥感图像的失真度具有严格限制，通常仅能使用低压缩率（2:1到8:1之间）的JPEG/JPEG2000实现方案以保证遥感图像的还原可信度；对于军事情报等特殊应用场合，需要使用无损JPEG/JPEG2000实现方案，所能够获得的压缩率更为有限。

与此同时，迅猛增长的遥感数据正在对空天传输链路构成前所未有压力，而由于发射机功率、星地链路条件等实际因素的限制，星地传输链路所能够支持的数据传输速率难以以相同的速度增长。因此，如何在有限的星地链路数据传输能力条件下，实现海量遥感数据的高性能传输，是未来遥感技术发展需要解决的具有基础意义的重要问题。

已有的基于特征配准的低速率遥感图像传输系统，虽然考虑了时间上的冗余特性，但往往由于配准精度不够和光照，噪声等因素的影响，以及拍摄周期长等原因，差分方法不能有效降低码率，而且参考数据不能更新。本发明提出了一种基于数据库在线学习更新的有限速率下遥感图像传输系统，机器学习与数字图像处理技术引入无线通信领域，发掘并利用相同目标(语义上)区域遥感数据的基本特征，采用基于在线学习方法的数据库更新技术，通过对不同目标区域的特征提取和学习，提高目标的识别准确率。将现有的通用图像压缩编码传输方案转化为面向自动目标识别和分层的图像编码传输方案，通过提高重要目标的检测准确率并自适应调节其重要性系数，大幅降低图像的传输速率。同已有的基于特征配准的低速率遥感图像传输系统相比，将先验信息数据库的在线字典学习技术引入通信过程，克服了固定数据库适应性较差的缺点，能更充分地对数字图像内容进行分析，并通过分层编码和码率控制技术，利用计算、存储能力换取通信能力，在满足遥感图像失真度要求的前提下，能够在速率受限的传输信道上大幅度提升系统对遥感数据的实际传输能力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于数据库在线学习更新的有限速率下遥感图像传输系统。该系统针对遥感信息数据规模迅速增加的实际问题，结合机器学习和数字图像分析方法，在遥感图像分析及特征提取、学习的基础上，对不同对象进行分层传输，从而提供速率受限信道下的高性能海量遥感图像传输服务。

本发明特征在于含有航天遥感部分，空天传输部分以及地面接收部分，其中：

航天遥感部分包括：至少一组遥感图像采集设备；至少一个先验信息数据库；至少一个基于特征的目标检测单元；至少一个基于感兴趣区域的有限速率遥感图像编码单元；

遥感图像采集设备含有：遥感图像设备的类型信息，包括镜头类型、分辨率以及传感器量化精度；应用需求信息，至少包括资源探测、气候监测、军事情报；输出：所述的遥感图像采集设备类型信息和应用需求信息，拍摄位置及姿态，以矩阵或高维数组形式组织的遥感图像像素点信息，简称遥感图像信息。