[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

说明书

技术领域

本发明涉及一种遥感图像压缩方法，特别涉及一种基于人眼视觉与自适应扫描的遥感图像压缩方法，属于遥感图像在线浏览技术领域。

背景技术

随着传感器技术的发展，遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率得到了极大的加强，这为遥感图像的应用带来了很大的便利。另一方面，丰富的数据是以巨大的数据量为代价的。最新的航天卫星每天都产生数以T计的高维遥感数据，这为数据的存储和传输带来了极大的挑战，这种情况可通过采用一些传统的压缩技术得到缓解，参见文献EZW[1]、SPIHT[2]、SPECK[3]、JPEG2000[4]，或对它们的一些改进，参见文献[30]～[36]。通常，这些压缩方法一般是在均方误差准则下衡量压缩效果的，也就是说，相同条件下，能够提供更小的均方误差的压缩方法，被认为是更好的压缩方法。然而，对于一幅重建图像，较小的均方误差并不意味着该图像适合所有的应用。事实上，对压缩方法的评价应取决于对应的应用。随着遥感图像的普及，大量的应用均与遥感图像的在线浏览有关。此外，当前的一个研究热点，数字地球，也需要一些视觉效果较好的遥感图像对其进行覆盖。在这种情况下，结合人眼视觉系统(HVS)进行设计的压缩方法更能满足应用需求。HVS是一个复杂的系统，其已被证明并不与均方误差准则相一致，参见文献[5]。因此，有必要从人眼的视觉机理出发，对遥感图像的压缩方法进行研究。

人眼的视觉感知一直是某些研究的焦点，参见文献[5]。将视觉感知与编码方法融合有几种方法。一种是基于离散余弦变换(DCT)的方法，参见文献[6]-[8]；另一种是基于离散小波变换(DWT)的方法，参见文献[9]～[12]。一些编码方法是结合最小辨别误差(JND)模型进行设计的，该种方法是利用图像中一些微小变化并不能被人眼察觉这一特点，对压缩方法进行设计，参见文献[13][14]。此外，一些与视觉有关的压缩方法是基于JPEG2000进行设计的，参见文献[16][17]。近来，一些基于HVS的编码方法从信息论的角度进行设计，例如，文献[15]提出了一种基于视觉感知的编码方法,目的是保留自然图像中的二阶尺度不变特征，通过这种方法保证重建图像的视觉质量。文献18]建立了一些与HVS有关的新模型，并推导出了在特定场合下，能达到视觉无损的理论压缩极限。然而，所有这些方法都是针对自然图像进行设计的，并没有考虑到遥感图像的独特性质。

对自然图像来说，小波变换以后，能够得到信号的紧凑表达，这有助于得到好的编码结果。然而，与自然图像相比，遥感图像有着独特的性质。遥感图像通常包含大量的地物信息，这使得遥感图像的细节极为丰富，如几何信息，边缘及纹理等，甚至是小目标的轮廓。因此，对遥感图像而言，好的压缩方法应能保留更多的细节信息。

近年来，一些专门用于遥感图像的压缩方法被提出，参见文献[19]～[22]。这些压缩方法从几个方面对图像进行压缩，如方向小波变换(OWT)或稀疏表达。由于遥感图像通常是传感器以推扫的方式获得的且尺寸很大，因此，基于扫描的压缩方法受到了关注。文献[23]提出了一种基于扫描的方法，用JPEG2000以推扫的方式获取数据。然而，JPEG2000的高编码性能是以复杂的设计为代价的。空间数据系统咨询委员会(CCSDS)针对星上压缩，发布了一个标准，该CCSDS标准是一种基于扫描的方法，但不允许交互式解码，且小波分解层数固定为3。2009年，Vílchez等文献[24]对CCSDS标准进行了扩展，使其支持任意层数的小波分解，且允许几种形式的解码。然而，所有这些方法都是基于固定扫描，没有考虑到图像的内容。

2012年，文献[25]提出了一种最新的基于扫描的方法，称作自适应二叉树编码(binary tree coding adaptively，BTCA)，该方法是针对遥感图像的压缩设计的。该方法能够明显提高编码性能。然而，尽管该方法在某种程度上与图像内容有关，但在建立二叉树之前，对变换图像的扫描依然采用固定的扫描方式。众所周知，不同的图像具有不同的内容。换句话说，对不同的遥感图像，重要系数的分布是不同的。因此，从扫描的角度，采用固定的扫描顺序并不能得到好的编码性能。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于人眼视觉与自适应扫描的遥感图像压缩方法，在几乎不增加比特开销的基础上，能够提高重建遥感图像的视觉效果，解决了现有一般压缩方法虽然能够提供均方误差意义下质量较好的重建图像，但重建图像视觉效果并不理想的问题。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：