[发明专利]一种面向线列扫描红外成像非均匀性残差的无损压缩方法

说明书

本发明公开了一种面向线列扫描红外成像非均匀性残差的无损压缩方法，包括如下步骤：使用傅立叶分解提取出图像每列的直流分量并取整，得到图像列直流分量数组DC；将每列中的每个像素都减去直流分量数组DC中相应列的值，得到去除了像元在列向非均匀性的图像；对去列向非均匀性图像做分块动态范围自适应判别的预测压缩编码；对列直流分量向量DC进行无损一维预测压缩编码；分别对上述两种压缩码流进行传输。本发明使用傅里叶分解方法提取图像中像元在列向上的非均匀性，降低了图像的非均匀性残差，对非均匀成分和去除非均匀性的图像做无损压缩，并将压缩码流分别传输，有效提升了压缩比率，缓解了带宽受限的问题。

技术领域

本发明属于航天航空星载图像压缩领域，更具体地，涉及一种面向线列扫描红外成像非均匀性残差的无损压缩方法。

背景技术

星载图像幅面宽、数据量大，必须使用压缩技术降低数据传输量，缓解传输带宽受限与传输数据量大的矛盾。卫星图像中若存在高危高价值目标，则为了不损失目标信息，必须使用无损压缩技术。相比有损压缩，无损压缩能达到的压缩比非常有限，其压缩性能主要取决于图像本身的相关性和数据的有效动态范围。图像的相关性越强，图像数据有效动态范围越小，则无损压缩性能就会越好。

非均匀性残差经常出现在基于线列像元扫描成像的卫星图像中，其主要形成原因是线列光、电传感器器件在扫描成像过程中线列上各像元的非均匀性响应存在差异，造成了图像数据在一定方向上出现的灰度值连续偏高或偏低的现象，使得图像中存在“条带”现象。线列各像元的非均匀性残差掩盖了真实世界中场景经常连续变化的信息，降低了像素间本来的相关性，使用现有无损压缩技术无法充分利用相关性进行预测编码而提高压缩比率，对有限带宽的数据传输产生不利影响。

现有的各种无损压缩方法一方面没有考虑图像本身的退化特性对图像内部像素间相关性的影响，另一方面没有考虑图像数据自身的特点，采用固定位宽的模式，不能自适应的调整预测编码时所使用的位宽，从而无法有效的对图像数据进行无损压缩，因此压缩比低，带宽受限的问题得不到缓解。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种面向线列扫描红外成像非均匀性残差的无损压缩方法，其目的在于，降低图像中对压缩有干扰和影响的列向非均匀残差，提升像素在行方向上的相关性，利用去除非均匀性后图像数据动态范围缩小的特性，从提升图像相关性和缩小数据有效位宽两方面提高对线列扫描红外图像的无损压缩比率。

为实现上述目的，本发明提供了一种面向线列扫描红外成像非均匀性残差的无损压缩方法，包括如下步骤：

(1)提取大小为M×N的图像中的一列，得到长度为M的一维信号分量f，其中每一个像素记为f(x),x＝0,1,...,M-1，对一维信号分量f进行离散傅里叶变换，得到长度为M的频率数据序列F，序列F中每一个元素的计算公式如下：

其中，u为频率变量；序列F中第n个点对应的频率为其中，F_s为采样频率，

(2)取序列F的首个数据等于a₁+b₁·i，计算得到一维信号分量f的直流分量为并对直流分量dc取整；

(3)依次提取图像中的每一列，得到对应的一维信号分量，并重复执行步骤(1)～步骤(2)直到获得长度为N的直流分量数组DC；直流分量数组DC中每一个元素为图像的一列数据所对应的取整后的直流分量；

(4)依次获取图像中每一列对应的一维信号分量，减去直流分量数组DC中该列所对应的取整后的直流分量，得到去除了列向非均匀性的图像，图像大小为M×N；步骤(1)～步骤(4)的操作，去除了图像在列方向上的非均匀性，降低了图像在行方向上的非均匀性残差，提升了图像在行方向上像素间的相关性，同时降低了原始数据的动态范围；