光学遥感图像分级压缩方法研究

发布时间：2018-02-11 13:50

本文关键词： 光学遥感图像分级压缩图像表示自适应扫描视觉敏感度模型　出处：《哈尔滨工业大学》2016年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：随着对地观测技术的发展,遥感平台和传感器更加多样化,遥感图像的分辨率不断提高,使得获取的遥感图像数据量剧增。因此,高效的压缩技术在遥感领域变得越来越重要。此外,随着光学遥感图像应用的普及,许多应用不仅要求压缩技术具有较好的压缩性能,还要求支持光学遥感图像的渐进传输和显示。在这种情况下,需要对光学遥感图像进行高效的分级压缩。现有的分级压缩方法多是针对自然图像进行设计的,并没有考虑到光学遥感图像自身的特点。对于获得的大量的光学遥感数据,如何结合光学遥感图像的特点,对其进行灵活、高效的分级压缩,以满足快速传输、处理,以及有效显示的需求,成为目前遥感图像压缩领域面临的一个重要问题。本文围绕光学遥感图像的分级压缩展开研究。图像压缩的核心在于能否对图像数据进行更加集中和有效的表示,故一种好的图像表示方法至关重要。论文先研究了适合光学遥感图像的表示方法,然后从数据组织的角度,研究了适合光学遥感图像的自适应扫描方法。接着,针对大范围场景的光学遥感图像有效显示的需求,研究了基于视觉重要信息保护的编码方法。最后,设计了一套面向可视化应用的光学遥感图像压缩与渐进传输系统。本文的研究对于光学遥感图像分级压缩技术的发展,尤其是对于面向可视化应用的压缩,具有重要的研究意义。首先,从图像表示的角度,针对光学遥感图像通常细节信息较为丰富,难以有效描述的问题,从多尺度几何分析入手,对适合光学遥感图像的表示方法进行了深入研究。先从方向小波基出发,利用了Tetrolet变换对图像细节保持较好这一特点,结合张量积小波变换对平滑图像能够最优逼近这一性质,提出了一种基于混合变换的遥感图像表示方法,实验表明该方法能够更好的对光学遥感图像进行表示。进而,研究了基于自适应方向提升的变换方法,该方法能够自适应的调整滤波器的方向,并对滤波中可能用到的分数像素采用方向插值,能够对光学遥感图像进行有效的稀疏。相比于当前主流的方向提升方法,提出的方法具有更低的复杂度,且降低了边信息的开销。将该表示方法与基于“零树”的编码方法结合后,结果证明能够显著提高光学遥感图像的压缩性能。其次,从数据组织的角度,对适合光学遥感图像的扫描方法进行了深入研究,旨在提高面向渐进传输的数据组织效率。通常,每幅图像都有其自身的内容和分布特点,一概采用固定扫描难以使其得到好的压缩性能。此外,与自然图像相比,光学遥感图像变换后,高频子带内包含的信息更多,且不同子带间信息量相差往往更大,这就导致了固定扫描方式对光学遥感图像的压缩性能影响更大。为了解决该问题,在分析现有扫描方法的基础上,结合光学遥感图像特性,提出了一种自适应扫描方法。该方法同时考虑了图像内容和小波子带特性,经分析后给出不同的子带间扫描顺序和子带内扫描方法,在保证按照重要性扫描的同时,能够尽可能保留光学遥感图像的纹理信息。用扫描后生成的系数序列建立二叉树,并采用二叉树编码器进行编码。结果表明,提出的方法能有效提高分级压缩的性能,且算法复杂度低,证明了提出的自适应扫描方法的有效性。再次,针对大场景光学遥感图像有效显示的需求,在考虑人眼视觉的基础上,对光学遥感图像的分级压缩方法展开了研究。现有的绝大多数遥感图像压缩方法均是在均方误差意义下设计的,然而,对于与可视化相关的应用,统计意义下的好的压缩性能并不意味着好的视觉质量。因此,在分级压缩过程中,应对视觉重要的信息进行保护,优先编码并传输这些信息。首先研究了基于视网膜的视觉敏感度模型,根据该模型进行基于像素的视觉敏感程度分析,并结合各小波子带的误差检测阈值,得到变换域的视觉敏感度模型。接着,计算变换域的视觉加权掩膜。最后,对于视觉加权后的变换图像,采用提出的自适应扫描方法进行扫描,并进行二叉树编码。经验证,在相同码率下,提出方法能有效改善重建图像的视觉质量,为光学遥感图像可视化提供了可靠保证。最后,针对当前对遥感图像交互式可视化的应用需求,以上面的研究成果为支撑,设计了一套面向可视化的光学遥感图像分级压缩与渐进传输系统。系统重点围绕压缩、解压缩、渐进传输等模块,以及各种接口进行设计。系统采用了离线压缩方式,可实现大量遥感图像入库时的批量压缩,并保证客户端浏览所请求图像的实时性。与传统的基于金字塔结构的方式相比,该系统采用“增量”方式存储码流,降低了需存储的数据量,同时也减少了数据传输时间。此外,研究了断点续传技术,可为大数据量数据传输提供可靠的保障。系统测试结果表明,该系统能够实现客户端请求图像的渐进传输,解码速度快,能较好地满足客户端对光学遥感图像交互式可视化的需求。
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【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751

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