[发明专利]一种基于人眼视觉与自适应扫描的遥感图像压缩方法

权利要求书

1.一种基于人眼视觉与自适应扫描的遥感图像压缩方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

步骤一、建立基于视网膜的小波域视觉敏感度模型；

步骤二、完成步骤一后，结合人眼与遥感图像观测距离的概率密度函数，生成重要性加权掩模，并对小波变换图像进行加权；

步骤三、计算加权后各小波子带能量，并按照能量的降序排列确定子带间的扫描顺序；

步骤四、根据子带的特性，确定子带内的扫描顺序；

步骤五、根据步骤三和步骤四确定的子带间扫描顺序和子带内扫描顺序，对加权后的变换图像X_w进行自适应扫描，生成一维系数序列；

步骤六、采用二叉树编码方法对步骤五生成的一维系数序列编码。

2.根据权利要求1所述的一种基于人眼视觉与自适应扫描的遥感图像压缩方法，其特征在于步骤一所述的建立基于视网膜的视觉敏感度模型的具体过程为：

步骤一一、建立基于空域的视觉敏感度模型；

步骤一二、建立小波域的视觉敏感度模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于人眼视觉与自适应扫描的遥感图像压缩方法，其特征在于步骤一一所述的建立基于空域的视觉敏感度模型的具体过程为：

对于一幅遥感图像，空域的对比度阈值函数为

CT(f,e)=CT0exp(αfe+e2e2)---(1)]]>

其中f表示空间频率，e表示视网膜偏心率，CT₀表示最小对比度阈值，α表示空间频率衰减常数，e₂表示半分辨率偏心率常数，CT(f,e)表示视觉对比度阈值，且为f和e的函数；

对给定的偏心率e，利用公式(1)得到对应的视觉截止频率f_c，令CT(f,e)＝1，得到截止频率f_c如下：

fc=e2ln(1CT0)α(e+e2)---(2)]]>

假设遥感图像的宽度是N个像素，黄斑中心凹对应的图像位置为其中，表示像素点p_f对应的横坐标，表示像素点p_f对应的纵坐标，从人眼到图像的观测距离v是已知的，按像素计量，点p到点p_f的距离为d(p)＝||p-p^f||₂，则按图像宽度计量，点p到点p_f的距离u为u＝d(p)/N，则偏心率为

e(v,p)=tan-1(d(p)Nv)---(3)]]>

最大视觉感知分辨率受到显示分辨率r的限制，即

r=πNv180---(4)]]>

根据采样定理，显示器能表示的无混叠的最高频率，即奈奎斯特频率为

fd=r2=πNv360---(5)]]>

根据(2)和(5),对任意位置p，最终的视觉截止频率为

fm(p)=min(fc,fd)=min(e2ln(1CT0)α(e+e2),πNv360)---(6)]]>

基于空域的视觉敏感度模型为

Sf(v,f,p)=CT(f,0)CT(f,e)=exp(-0.0461f·e)f≤fm(p)0f>fm(p)---(7).]]>