An Improved 3D SPIHT Coding for Hyperspectral Imagery Data Compression

In this paper, an improved 3D SPIHT compression coding method, naming 3D BCSPIHT, based on wavelet zero tree compression coding (EZW), is used to exploit redundancy in 3D hyperspectral imagery data. The experimental results show that this method can obtain the compression ratio 200 for 224 spectral band data without any K-L transformation (KLT) to remove the spectral correlation, and the total compression performance of this method is better than the method of KLT and other two dimensional transformation (such as 2D DCT and 2DWT) to remove the spectral correlation and spatial redundancy. To compare with the total compression ratio of KLT+JPEG method and KLT+BBZTC method, this method reaches 200 folds at the average PSNR of 32.531 dB. This method enhances 2～5 dB in PSNR at same compression ratio to KLT+BBZTC method, and the average compression rate improves above 15 fold.     

A Biblock Wavelet Zero Tree Coding for Hyperspectral Imagery Data Compression

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＤｉｇｉｔｉｚｅｄｉｍａｇｅｓｎｅｅｄｓｔｏｒｉｎｇ ,ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ,ａｎｄｄａｔａｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｉｓｕｓｕａｌｌｙｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ ,ｏｂｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｂｉｔｒａｔｅａｎｄｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇａｎａｃｃｅｐｔａｂｌｅｆｉｄｅｌｉｔｙｏｒｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙ .Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｃａｎｂｅａｃｈｉｅｖｅｄｂｙｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｇｔｈｅｄａｔａ,ｐｒｏｊｅｃｔｉｎｇｉｔｏｎａｂａｓｉｓｏｆｆｕｎｃｔｉｏｎｓ…     

A Biblock Wavelet Zero Tree Coding for Hyperspectral Imagery Data Compression

In this paper, a biblock zero tree compression coding (BBZTC) method, based on wavelet zero tree compression coding (ZTC), is used to exploit redundancy in hyperspectral imagery data. Because of ZTC scanning every wavelet zero tree coefficients with low efficiency, BBZTC method outperforms ZTC in the aspects of high compression ratio, simple real-time implementing, and higher coding/decoding speed, and convenient real-time transmission. The experimental results show that this method can obtain the compression ratio 17～40 times of 224 spectral bands to remove the spectral correlation without any coding by using KLT, and the total compression performance of KLT+BBZTC method is better than the method of KLT and other one dimensional transformation (such as DCT) to remove the spectral correlation. To compare with the total compression ratio of KLT+JPEG method and SFCVQ method, this method reaches 180 at the PSNR of 33.6 db. This method is superior to the present any other method at compression rate.     

三维多光谱数据压缩的新方法

提出了一种三维多光谱图像数据压缩的新方法，在对多光变图像数据进行了Ｋａｒｈｕｎｅｎ－Ｌｅｏｖｅ变换Ｋ－Ｌ变换后，再对变换后的多光谱图像数据进行静止图像方法压缩编码，消除谱和空间相关性。     

SFCVQ and EZW coding method based on Karhunen-Loeve transformation and integer wavelet transformation

A new hyperspectral image compression method of spectral feature classification vector quantization (SFCVQ) and embedded zero-tree of wavelet (EZW) based on Karhunen-Loeve transformation (KLT) and integer wavelet transformation is represented. In comparison with the other methods, this method not only keeps the characteristics of high compression ratio and easy real-time transmission, but also has the advantage of high computation speed. After lifting based integer wavelet and SFCVQ coding are introduced, a system of nearly lossless compression of hyperspectral images is designed. KLT is used to remove the correlation of spectral redundancy as one-dimensional (1D) linear transform, and SFCVQ coding is applied to enhance compression ratio. The two-dimensional (2D) integer wavelet transformation is adopted for the decorrelation of 2D spatial redundancy. EZW coding method is applied to compress data in wavelet domain. Experimental results show that in comparison with the method of wavelet SFCVQ (WSFCVQ),the method of improved BiBlock zero tree coding (IBBZTC) and the method of feature spectral vector quantization (FSVQ), the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of this method can enhance over 9 dB, and the total compression performance is improved greatly.     

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     

Multispectral Image Compression Method by Karhunen-Loeve/JPEG Transformation

1.IntroductionThewideincreasingapplicationsofremotesensingmultispectralimagesrequirealotofmethodsforviewing,distributing,transmittingandstoringsuchimagedata.Multi-sPectralimagesneedtoanalyzeovermanysPectralbandsandchancetimedelayiscaused-ThedataflowscollectedbyLandsatThematicMapPer(TM)presentafurtherchallengeinimagedataprocessingwhileterabytes/dayofimageinformationisprocessed.InordertousethefinitebandwidthofsateIlitedown1ink(225Mbps)totransmitthesehugeimagedata,datacompressiononboardmustbe…     

改进的对块零树编码压缩方法对超光谱数据压缩

提出了对块零树的预测二值标量量化压缩编码方法，给出了压缩比公式，并应用此压缩编码实现了对超细光谱数据的压缩，该压缩编码方法既具有小波零树压缩编码高压缩比和宜于实时实现的特点，同时具有编码，解码速度快和易于实时传输等优点，实验结果表明，改进的对块零树编码压缩（IBBZTC）方法在不传输剩余误差的情况下，达到190倍的压缩比时，峰值信噪比仍然在30dB以上，压缩性能优于KL变换－静止图像压缩（KLT－JPEG），小波变换－矢量量化（WT－VQ），小波变换一零树矢量量化（WT－ZTVQ）和对块零树编码压缩方法。     

分组Karhun-Loeve变换/整数小波变换高光谱影像准无损压缩新方法

提出了分组Karhunen-Leove变换(KLT)和整数小波变换(IWT)的高光谱图像数据压缩方法,并采用整数小波变换技术和Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT)压缩编码,实现了对分组Karhun-Loeve变换后的数据压缩。该压缩编码方法与现有压缩方法相比,既保留了Karhun-Loeve变换压缩性能和整数小波变换高压缩比的特点,也宜于实时传输。实验结果表明,分组Karhun-Loeve变换/整数小波变换/SPIHT在相同压缩比下,峰值信噪比比Karhun-Loeve变换/小波变换/WSFCVQ、Karhun-Loeve变换/小波变换/改进的对块零树编码压缩和Karhun-Loeve变换/WT/FSVQ分别提高了6 dB,9 dB和8 dB,运算时间减少一半,整体压缩性能有了较大的提高。     

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。     

ADV212在大视场多光谱TDICCD空间相机中的应用

针对空间多光谱相机中CCD输出数据量大、谱段间冗余小和行频可变等导致常见基于矢量量化、预测和变换编码的整体压缩方案硬件实现困难的问题,提出了一种基于ADV212的空间相机图像压缩方案。依据ADV212工作原理和CCD图像特点,提出了Custom-specific工作模式,在该模式下,使用提出的图像帧和中断处理策略,并以流水线作业的方式实现单片ADV212处理8通道CCD图像;分析了影响图像压缩质量的2个参数,提出了(10,5)量化步长设置方法,使码率控制误差减小了16.385%;使用地检设备对ADV212压缩系统进行了试验验证。结果表明,压缩系统能快速稳定地工作,在压缩比指标2∶1～32∶1内,PSNR均在30dB以上,与传统方法相比,在正常工作压缩比为1bpp时平均PSNR提高了2.49dB。有效的解决了整体压缩方案硬件实现困难的问题。     

基于提升方案的多光谱遥感图像有损压缩算法

在分析多光谱遥感图像谱间和空间数据特点的基础上,提出了一种DPCM线性预测与基于提升方案的整数小波变换相结合的多光谱遥感图像有损压缩算法。在谱间采用DPCM预测去除谱间相关性;在谱内采用整数小波变换去除空间相关性,根据不同子带对目标识别的重要程度,选择不同的量化阈值和量化步长进行量化,并分别对各个子带量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码,实现高效的多光谱遥感图像压缩。实验结果表明,该算法在一定的压缩比下,重构图像具有较高的峰值信噪比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低。     

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。     

基于快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解的干涉高光谱图像光谱信息压缩方法

提出一种基于快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解的高光谱图像光谱信息压缩算法。首先,将干涉高光谱图像光程差方向的三维信息采用三维光程差方向提升小波变换(3D OPT-LDWT)进行分解,将三维小波子带系数看作三阶非负张量,采用快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解(FHALS-NTD)算法对进行分解,得到核心张量和模式矩阵。对每个模式矩阵进行量化,对核心张量采用比特平面重要系数编码算法进行编码,得出最终的压缩码流。结果表明,此压缩算法可以稳定可靠地工作。与传统压缩算法比较,平均信噪比提高了1.23 dB。有效的提高了干涉高光谱图像压缩性能。     

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。     

快速Walsh变换与多视角视频编码

本文针对多视角视频编码提出了一种新的编码方法。在此方法中,结合四维Walsh操作算子,以达到压缩目的。利用4维n阶矩阵Walsh变换,对先前彩色视频流的编码加以扩展,将其应用到八个视角的视频编码中,包括视频序列分块,Walsh正变换及反变换,反分块。这种方法能够利用视频序列之间的相关性并且减少视频序列之间的冗余。本文以VC++6.0为工具,编程实现了基于快速Walsh变换的多视角视频编码,研究了不同压缩比条件下的压缩性能。通过对实验数据的分析,本文提出的方法既保证了视频质量又具有很好的快速压缩性能。实验结果表明:本文方法具有可行性及有效性,且易于在编码端快速实现,为多视角视频的进一步研究奠定了基础。     

基于可逆整数变换的高光谱图像无损压缩

将变换矩阵分解为三角可逆矩阵(TERM)实现的整数Karhunen-Loève变换(IKLT),具有结构简单、完全可逆和同址运算的优点.将整数KLT和整数小波结合(IWT),提出了一种基于可逆整数变换的去相关方法：将KLT用于去除谱间冗余,并在对KLT的变换矩阵进行TERM分解的过程中,提出基于全局最大值选择主元的优化分解方法,保证了IKLT的准确度,同时明显降低了计算量;空间维的去相关变换采用基于提升结构的整数小波变换,同样保证了变换的完全可逆.采用不同编码策略,对不同场景的高光谱图像数据压缩的实验结果表明,基于整数混合变换的去相关方法能明显提高无损压缩比.     

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1+2维小波变换的多光谱图像压缩

提出利用1+2维小波变换技术对多光谱遥感图像进行近无损压缩.使用嵌入式块截断算法压缩谱内图像;谱间变换使用短滤波器进行1维小波变换,去除多光谱图像的谱间冗余.实验证明,加入谱间的1维变换比不加入变换,而仅仅对每个波段图像进行压缩的压缩比提高20%.整个算法是嵌入式的,复杂度适中.编码的比特流具有渐进式特性,可以过渡为高压缩比的有损压缩.     

基于运动估计和ROI编码的干涉多光谱图像压缩

根据干涉多光谱图像的谱间相关性和光谱分布特点,提出一种基于运动估计和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩方法.为了去除多光谱图像的谱间相关性,采用运动估计法,对补偿后的图像(即预测误差)进行小波变换及率失真优化截取内嵌码块编码.同时采用率失真斜率提升的感兴趣区域编码方法,更好地保护光谱信息,使图像在相同的光谱分辨率下具有更好的空间分辨率.实验结果与基于三维小波变换的压缩方法以及比特平面移位的感兴趣区域编码方法相比,本文所提方法能有效改善恢复图像质量,提高编码效率,更好地保护光谱信息.