色彩再现的多光谱图像压缩

针对多光谱图像在色度高保真再现等领域的应用, 为提高压缩效率, 进一步存储传输, 提出了WF系列编码方法, 设计了APWS_RA算法, 进而提出了一种低复杂度、光照稳定性好且支持跨设备再现的WF_APWS_RA压缩算法。首先研究了现有的基于光谱均方误差的小波嵌入编码原理, 提出了色感应失真准则和视觉特性矩阵W;同时, 优化了APWS编码算法的码率分配, 形成APWS_RA编码算法;最后, 结合以上技术, 以色度误差准则指导编码, 对视觉加权后的多光谱图像数据进行aPWS_rA编码, 命名为WF_APWS_RA。WF_APWS_RA算法融合人眼视觉特性矩阵W, 利用吸引力传播(Affinity Propagation)聚类挖掘加权图像的谱间冗余, 小波变换去除其空间冗余, 最后结合误差补偿机制和码率分配策略进行小波编码。实验表明, 在相同比特率下, 较现有低复杂度经典编码算法, WF系列编码方法能更有效地保留光谱中的色度信息, APWS_RA算法的重建光谱误差最小, WF_APWS_RA算法的重建色度精度优势明显。     

一种新的高效干涉多光谱图像压缩算法

基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种干涉多光谱图像压缩算法.采用小波域匹配预处理来去除帧间推扫平移带来的数据冗余性,采用基于码率预分配的编码方法,按照预分配到的码率大小控制码块的T1编码深度,减少编码计算量和存储器使用量,易于硬件实现和星上环境的应用.实验数据表明,码率为1 bpp时,该算法提高了恢复光谱的分辨率,满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.     

基于聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法

针对多光谱图像压缩算法现存的时空复杂度高、光谱特性利用不充分等问题,研究了多光谱图像的谱间稀疏等价表示及其聚类实现途径,进而设计了一种基于谱间自适应聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法。算法利用吸引力传播聚类产生多光谱图像的谱间稀疏等价表示、在低复杂度下去除图像的谱间冗余,使用二维小波变换去除稀疏表示成分的空间冗余,采用分层树集合分割排序算法(SPIHT)进行压缩编码,并通过误差补偿机制提高多光谱图像重建质量。实验表明,该算法在保证较低时间和空间复杂度的基础上,较SPIHT等同类经典压缩算法,在相同的压缩比下,明显提高了重建图像的峰值信噪比,是一种通用有效的多光谱图像压缩算法。     

基于运动补偿和码率预分配的干涉多光谱图像压缩算法

提出了一种基于运动补偿的三维小波变换和基于码块预测的码率预分配的图像压缩算法.利用干涉多光谱图像成像推扫平移特性,在小波变换中使用运动补偿来减少帧间相关性,并对图像组中各个图像小波变换和量化后EBCOT编码码块的有效比特平面进行独立的熵估计.以图像估计熵总和指导整个图像组码率预分配,以解决平均分配码率对重建图像质量带来的影响.实验结果表明:该算法在8倍压缩时,图像序列的平均峰值信噪比比3D-SPIHT提高了0.85～1.25 dB,比单帧JPEG2000提高了1.91～4.25 dB, 算法复杂度低,易于硬件实现.     

干涉多光谱卫星图像序列编码

星载干涉多光谱图像序列通过图像匹配实行定位形成光谱序列,相邻图像之间具有很强的相关性,与一般图像序列不同的是,相邻图像之间具有明显的平移特点。为了充分利用这一特点实现有效的图像压缩,同时减少编码系统复杂度,提出了一种新的图像序列编码方法,通过小波域系数匹配算法检测出相邻图像之间的相对位移量,然后对差值图像进行类似于单幅图像的编码,从而提高了总体编码效率。本算法具有与相同单幅图像编码算法相当的低复杂度特点,只需要对单幅图像与模板的差值进行基于小波变换的编码,从而避免了基于三维小波变换的编码算法对系统存储量要求大以及编码延时大的缺陷。仿真结果表明,本算法比基于三维小波变换的编码算法效果更好。     

兼顾色度和光谱精度的多光谱图像LabW2P编解码

针对可见光多光谱图像在通用领域的应用,为提高压缩效率,有效提升重建光谱曲线的色度及光谱精度,进一步存储传输,提出了一种非线性光谱反射率模型,并基于此设计了复杂度适中、光照稳定性好且支持光谱跨设备再现的LabW2P编解码算法。首先根据多光谱图像物理特性,提出非线性光谱反射率模型,将光谱数据表示为线性成分和差别光谱,线性成分由六维变换空间及光谱投影系数组成,差别成分为非线性表示成分,该模型用于光谱数据至不同基变换空间的分解及表示,为算法的构建,光谱及色度重建性能的提升,提供了理论基础;然后,根据人眼视觉系统特征、光照条件,借助CIE标准色度空间转换函数,提取光谱反射率中的三维色度信息Lab,保证重建图像的色度精确性;基于光谱非线性表示模型,采用类视觉曲线的三角函数基,提取线性成分前两维投影系数作为光谱编码的后两维W₁和W₂,用于近似描述CIERGB色度空间中R和G通道,同时有效提高光谱数据的色度和光谱还原度;利用误差补偿机制生成预测差别光谱,采用主成分分析（PCA）法提取其第一维主成分作为编码值P,补偿了线性光谱重建误差,并进一步提升了光谱精确性;最后,组合提取的三部分数据,形成LabW2P编码。LabW2P解码即编码的逆过程。首先,根据Lab及W₁和W₂,结合CIELAB至CIEXYZ色度空间转换函数、光照条件、CIE标准观察者色匹配函数、及三角函数基,采用最小二乘回归,获得变换空间上的重建投影系数,进而重建线性光谱数据;然后,根据P值,采用PCA逆变换,获取重建预测差别数据,最后,结合两部分重建数据,获得光谱重建图像。实验分析显示,LabW2P算法的平均色度精度为0.207 6,较经典的PCA,LabPQR和LabRGB法分别提升了81.54%,55.48%,32.29%,最大平均色差为0.507 0,此外均处于0～0.5之间,达到了视觉难以辨认的可忽略色差的色彩重建水平;平均光谱精度为0.012 7,较PCA性能稍弱,较LabPQR和LabRGB法分别提升了13.01%,6.62%,表明LabW2P编码法的色度和光谱重建性能优势明显。此外该算法可直接用于物体色估计,较PCA和LabPQR法,传输附加信息少,可达压缩比更高。     

感兴趣区域提升幅度确定及编码

基于小波变换的星载图像压缩中，感兴趣区域编码实现面临主要问题之一是如何确定小波域系数提升的幅度.提出了一种比特平面熵估计值计算模型及计算算法，能够有效逼近比特平面编码实际输出码率，同时提出了系数提升幅度的算法，从而解决了基于比特平面提升的感兴趣区域编码中系数提升幅度确定问题，可以保证感兴趣区域重建质量要求的前提下，背景和总体重建质量更好.该算法是根据图像内容和用户要求计算系数提升幅度，不需要进行人工干预，图像的复杂度不同，提升幅度也会不同.该算法适合感兴趣区域确定如干涉高光谱图像这类图像的编码.仿真结果表明，尽管不同图像具有不同的复杂度，本文算法都能够准确确定感兴趣区域系数的提升幅度，从而有效保证了总体编码效果更好.     

环境卫星多光谱图像压缩算法

基于环境卫星多光谱图像特点的分析,提出了一种新的基于三维等级树集合划分算法(3D-SPI HT)和感兴趣区域(ROI)编码相结合的多光谱图像压缩算法。首先在谱间采用两种小波基相结合的三维离散小波变换(3D-DWT),去除多光谱图像在空间和谱间的冗余信息,减少恢复光谱的误差值,然后采用部分三维等级树集合划分算法和小波系数提升的感兴趣区域编码相结合的方法。该方法对小波系数从空间方向树上按对恢复光谱信息的重要性不同进行合理的码率分配,使得恢复光谱具有更好的分辨率,并依据比特平面层中重要系数的统计概率来自适应地进行3种编码模式的选择,提高了编码效率。实验数据结果表明,该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像中的光谱信息,在压缩比为8∶1的情况下,满足了环境卫星多光谱图像压缩系统的要求。     

基于网格编码量化的超光谱图像压缩

提出了一个基于小波网格编码量化的超光谱图像压缩方法。谱间和空间冗余处理构成了超光谱图像压缩算法的主要内容,该算法使用一个谱间差分预测步骤来去除谱间冗余,而后对预测残差图像进行小波变换并利用均匀阈值网格编码量化(trellis-coded quantization)方法来量化各小波子带,最后使用自适应算术编码对量化码字进行熵编码。为使编码器能为所有子带获取率-失真意义上最优的量化阈值,设计了一个基于子带统计特性和网格编码量化器率-失真特性的比特分配算法。在实验中,该算法表现出优良的压缩性能,对于实验的超光谱图像,该方法在压缩比为32时可得到37．1dB的峰值信噪比,这表明本算法能有效压缩超光谱图像,适于超光谱图像压缩应用。     

基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法

提出了一种基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法.二进制小波变换将图像从实数域变换到实数域,消除像素之间的空间冗余性,得到了具有整数准确度的紧致描述.针对传统SPIHT算法解码图像视觉效果差的缺点,提出了改进方法.根据图像分析结果,将二进制小波变换变换系数按视觉重要性重新排序,通过对视觉重要系数优先编码,把量化误差集中在视觉不敏感区域,从而在不影响编码率失真性能的同时,有效地提高了解码图像的视觉效果.实验结果表明,和其它流行的编码算法相比,本文算法对不同性质的图像具有最优的编码性能和视觉效果.     

Comparative Evaluation of Spectral Transforms for Multispectral Image Coding in Terms of Color Degradation

Recently, multispectral images have been utilized for high fidelity color reproduction through visual telecommunication systems and its compression schemes have been required. However multispectral image coding considering color degradation has not been established. This article presents a comparison of four spectral transforms presented before to find out which transform is more suitable to a spectral decorrelation scheme in transform coding of multispectral images. Transforms dealt with in this paper are Karhunen-Loeve transform (KLT), weighted KLT (WKLT), one mode analysis (OMA) and a transform realizing compatibility to the conventional color systems, latter three of which are designed to represent spectral reflectance functions with small number of coefficients having small colorimetric errors. Through the theoretical and experimental comparisons, it is found that WKLT and OMA reduced colorimetric error compared to the others, where OMA is suitable when the rendering illuminations in the color reproduction can be assumed in advance and WKLT is applicable to other situations.     

Multispectral image compression using three-dimensional transform zeroblock coding

This paper proposes a new multispectral image data compression algorithm (KLT/WT-3DEZB). The proposed coding strategy consists of three main steps. Firstly, a wavelet transform (WT) is applied to reduce the spatial redundancies. Then, a Karhunen-Loeve transform (KLT) is used to reduce the redundancies in the spectral domain. Finally, a modified SPECK algorithm-three-dimensional embedded zeroblock (3DEZB) algorithm is proposed and used to encode the transformed coefficients. Numerical experiments show that the reconstructed images using the proposed algorithm exhibite a better quality and a higher compression ratio than those obtained by traditional KLT/WT-3DSPIHT, 3DSPIHT, and 3DSPECK algorithms.     

基于宽带多通道的光谱反射率重建方法研究

复制的多光谱数据获取要求图像数据具有设备无关、场景无关特性,能够真实客观表征物体颜色信息。针对获取系统扰动、噪声误差以及光谱重建中训练样本典型代表性与相关性要求,提出了基于正交回归的光谱重建算法,并通过子空间跟踪的训练样本选择算法,选择重建样本与训练样本集中相关性与代表性最好的样本参与光谱重建。实验通过改造后的仙娜宽带多通道成像系统进行验证,数据表明本文提出的方法,所选训练样本能较好的表征样本空间并具有较好的正交性,在宽带多光谱成像方面,重建光谱平均色度误差为3.6,其光谱精度与色度精度较其他方法具有明显提高。     

基于Karhunen-Loève变换和小波谱特征矢量量化的三维谱像数据压缩

提出了基于Karhunen Lo埁ｖｅ变换的小波谱特征矢量量化三维谱像数据压缩方法耍幔颍瑁酰睿澹?Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化方法应用了Karhunen Lo埁ｖｅ变换的消除谱相关性优良性能 ,应用二维小波变换消除空间相关性 ,在小波变换域内应用二维集分割嵌入块编码和一维谱特征矢量量化对三维谱像数据压缩 ,获得较高的压缩性能。实验结果表明 :Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化编码比Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /改进对块零树编码和Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /快速矢量量化编码方法在同样压缩比条件下 ,峰值信噪比提高 2dB和 1dB以上 ,而速度提高了 1.5和 8倍 ,整体压缩性能有较大的提高     

基于分布式信源编码的干涉多光谱图像压缩

根据干涉多光谱图像的特点.提出一种基于分布式信源编码的干涉多光谱图像压缩箅法.干涉多光谱图像序列的相邻图像之间具有明显的平移特性,编码端通过块匹配算法检测出相邻帧间的相对位移量,联合块匹配算法估计的边信息帧进行比特平面码率估计,采用基于率失真提升的感兴趣区域编码,调整图像不同区域的率失真斜率来进行更合理的码率分配.实验结果表明.该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像的光谱信息,在不同压缩比的情况下.满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.易于硬件实现,更适于星上环境的应用.     

基于直方图变换的多光谱图像3D SPIHT压缩编码算法

提出了新的多光谱图像压缩方案,直方图变换的三维分层树的集划分(3D SPIHT)压缩编码算法。基于多光谱图像的成像特点,在去相关之前,提出一种可逆的直方图变换方法对多光谱各波段图像灰度值进行调整,来提高各波段间的相关性,然后再对变换后的图像利用K_L和二维小波变换去除谱间冗余和空间冗余。小波编码采用两种编码方案:3D_SPIHT以及对它进行改进后的三维位平面的SPIHT算法,并对两者进行了比较。实验表明,采用直方图变换的这两种方法都获得了良好的效果,比没变换前有更好的图像质量和压缩性能。     

基于视觉感知的光谱评估尺度

光谱颜色复现和色度精度是评价光谱重建算法准确的基础。简单而直观的评价指标对颜色复现控制是必不可少。该指标需要同时表征复现颜色的光谱差和色度差。在研究光谱匹配评估的方法基础上,提出基于颜色视觉感知的三种光谱评估指标,通过加权人眼视觉匹配函数,实现颜色光谱差与色度的评估。通过孟塞尔颜色系统的光谱数据,该论文分析与验证三种视觉加权的评估指标的有效性。通过孟塞尔颜色系统数据,这些指标在CIELab均匀色空间中分布均匀而稳定,从而证明加权算法的评估指标是既表征到颜色感知又反映出颜色的光谱相似度。实证结果表明,加权的指标可以实现同时表征实际人眼的颜色感知和颜色光谱差异。基于人眼视觉感知的评估指标解决了颜色的原始光谱和重建光谱的光谱匹配精度的定量评价问题。所提出评价指标通过一个简单而直观的数值实现对复现颜色光谱与色度评估。