[发明专利]一种图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及图像处理中的遥感图像的小目标 图像压缩的方法。

背景技术

随着航天技术和遥感技术的发展，遥感图像在生活、生产和航空航天领域 得到了越来越广泛的应用。然而，随着星载传感器分辨率的提高，多光谱、高 光谱遥感的应用，遥感图像的采集速率和采集容量远远超过了数据传输的吞吐 速率，遥感图像压缩成为必不可少的途径。近几年，遥感图像压缩技术取得了 飞速的发展，目前使用比较广泛的是基于小波变换的、基于空间重采样的和基 于结构描述的遥感图像压缩方法，基于小波变换的压缩技术在图像压缩领域逐 步完善，它已应用于MPEG-4和JPEG2000压缩标准中，而基于空间重采样 的压缩算法在较低压缩比时(压缩比为4左右)具有很好的压缩质量，基于结 构描述的压缩算法在压缩质量上相对其他算法具有显著的提升。

面向星载应用的高分辨遥感图像压缩，这三种方法存在一个最大的缺点： 在压缩过程中容易丢失图像中某些小目标的细节特征，但是这种信息又比较重 要，往往具有重要的运用价值。

虽然小波在表示信号的点奇异性方面具有最优的逼近性能，它在图像压缩 领域有了较大的应用，但是由于小波变换在方向性和各向异性方面的不足，导 致JPEG2000并不能有效地保护图像边缘和纹理等几何信息。尽管有以小波变 换的多层迭代分解实现以及其基函数的紧支撑特性，使得其在图像压缩应用中 可以兼顾能量集中以及奇异点特征的稀疏表示。但是也注意到，在高分辨遥感 图像压缩等特殊应用领域，小波变换还是存在以下不足：(1)多级小波分解的 系数矩阵中基函数过长，在低比特率情况下，压缩的图像块中会出现较严重的 虚影现象，同时还造成了图像中边缘处的模糊和孤立斑点对附近区域的污染， 引起图像畸变。(2)例如常用小波尺度函数是按二进制变化的，因此在高频部 分其频率分辨率较差，而遥感图像中高频信息丰富，且通常对应着重要目标。 (3)通过张量积实现的二维小波变换不能有效表示图像中具有方向性的边缘 特征目标。另外小波变换的算法流程也决定了其压缩方法在小目标信息保持上 具有某种劣势：首先，基于小波变换的图像压缩方法中会舍弃一部分频域段的 信息，而舍弃某些部分的频域段就有可能会造成小目标信息的丢失。在基于小 波变换的图像压缩过程中，为了保证一定的图像压缩比，在每一级小波变换之 后都只保留某些频域段对其进行下一级小波变换的迭代。其次，小波变换自身 的一些缺陷也会对图像压缩的质量产生影响，尤其是多级小波分解的系数矩阵 的基函数过长会造成低比特率的图像压缩中出现较严重的虚影现象或者图像 边缘处引起图像畸变，常用小波尺度函数按二进制变化的也会导致其在高频部 分的频率分辨率变差，影响遥感图像压缩中的高频信息(例如图像的边缘、突 起等特征)的压缩质量。其他的压缩算法例如基于空间重采样的压缩算法不太 实用于高压缩比的应用，当压缩比提升时，其压缩质量会受到较大的影响；基 于结构描述的方式对于纹理的分类描述还不能覆盖图像的所有纹理。

因此，如何提供一种新型的变换理论来表示和处理图像等高维空间数据， 具有目标保持特性的新型图像压缩算法成为目前图像压缩设备提升面临的技 术问题。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明改进了现有技术的通过优化压缩算 法来提高小目标清晰度的方法，提供了一种针对小目标区域进行单独无损或者 小压缩比的压缩，目的在于有效解决以往方法在小目标保持上的畸变或重要细 节信息丢失的不足，提高遥感图像压缩在小目标跟踪、小目标侦查等对小目标 信息保真性比较敏感等场合的应用。

为实现上述发明目的，本技术发明提供以下技术方案：

根据全局图像进行目标提取，获取小目标图像，所述小目标图像包括小目 标图像位置和小目标图像像素；分别对全局图像和小目标图像进行压缩，得到 压缩全局图像和压缩小目标图像；对压缩全局图像和压缩小目标图像进行编 码，合成编码结果；接收编码结果，对压缩全局图像编码和压缩小目标图像编 码进行逆变换解码，得到解码全局图像和解码小目标图像，所述解码小目标图 像包括解码小目标位置和解码小目标图像像素，根据解码小目标位置对解码全 局图像的相同位置进行解码小目标图像像素替换之后，进行图像恢复得到遥感 图像。