[发明专利]一种用于多光谱图像的渐进的分布式编解码方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法及装置，更具体地是一种用于多光谱图像的渐进的分布式编解码方法及装置。 

背景技术

随着遥感技术的不断发展，所获取图像的空间分辨率和谱间分辨率越来越高，导致数据量的激增，在从遥感卫星传输到地面接收站的过程中巨大的数据量和有限的带宽之间就会产生矛盾，因此既能节省数据量又能保证图像质量的无损压缩方法就被广泛地应用到遥感图像处理领域中。 

目前，基于Shannon定理的无损压缩编码方案主要分为两步，首先进行预测或变换以挖掘数据相关性去除冗余，然后再采用Huffman编码或者算术编码进行熵编码。最典型的2-D(二维)编码方案是国际标准化组织制定的图像压缩标准JPEG和JPEG2000。然而，遥感卫星获取的多光谱图像是由不同光谱波段对同一区域进行观测捕获而成的图像，存在空间数据冗余和谱间数据冗余，而传统的2-D编码方案仅能去除其中的空间数据冗余，图像压缩效果不够理想，从而促使了能够有效去除空间数据冗余和谱间数据冗余的3-D(三维)编码方案的提出。 

当前的3-D编码方案包括基于3-D预测的方案和基于3-D变换的方案，其典型的代表分别为分类3-D DPCM和3-D DWT。其中，分类3-D DPCM将图像预先分为几类，每类采用一个预测器进行预测，预测误差则采用熵编码进行压缩。而3-D DWT方案采用3-D DWT以去除多光谱图像的谱间相关性和空间相关性，然后对变换系数进行熵编码。实验表明，基于3-DDWT的方案的无损编码效率不如基于3-D预测的方案。上述的3-D方案充分挖掘多光谱图像的空间相关性和谱间相关性，采用复杂有效的去冗余技术和熵编码技术，大大提高了压缩效率。然而，卫星上处理器的计算能力十分有限，而这些3-D方案的编码复杂度很高，不适合卫星应用。

另外，当前分布式编码应用于多光谱图像压缩的相关研究甚少，一个性能比较好的方案为DSC(Distributed Source Coding，分布式信源编码)-CALIC(Context-based Adaptive Lossless Image Codec，基于上下文的自适应无损图像编码)多光谱图像无损编码方案。这种方案采用2-D CALIC梯度自适应的非线性预测技术去除空间冗余，然后对预测误差分比特面编码。该方法在编码端进行空间预测、计算参数、选择编码模式等操作，增加了编码的复杂度；而且其谱间预测过程比较简单，无法获取多光谱图像的谱间相关性的空变特性，而且信源与边信息之间的统计相关模型也比较简单，将会降低图像压缩效率。 

在某些应用场合中，比如在数据浏览时，用户可能希望先浏览低分辨率的图像，了解图像的大致内容，然后再观察感兴趣的图像中具有高分辨率的细节，这就要求重建图像的质量有一个从低到高逐渐变化的过程，也就是说要求图像的压缩码流具有渐进传输特性。 

新一代图像压缩标准——JPEG2000虽然提供了图像的渐进传输特性，但不能有效压缩多光谱图像。而3-D DWT方案作为JPEG2000的扩展，不仅提高了压缩效率，而且继承了JPEG2000的渐进传输特性，但是，3-D DWT对编码器的内存和计算能力提出了很高的要求，超出了卫星的承载能力。因此，上述方法均不适合卫星应用。 

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是要提供一种用于多光谱图像的渐进的分布式编解码方法及装置，能够实现低编码复杂度、高压缩效率、无损或近无损、强抗差错性能及渐进传输的特性以满足星上压缩需求。 

为了实现上述目的，本发明提供了一种用于多光谱图像的渐进的分布式编解码方法，该方法的主要步骤包括：对多个波段图像分别进行编码以形成编码码流；所述多光谱图像的第一个波段图像采用独立编码、独立解码方式，除第一个波段以外的每一个波段图像采用独立编码、联合解码方式； 

其中，所述除第一个波段以外的每一个波段图像采用独立编码、联合解码方式包括以下步骤： 

将当前波段图像采样后划分为若干个大小相等且互相独立的块，并将每块相同位置上的像素分入相同的组； 

将每组像素分解成比特面的形式进行无损压缩编码，并生成累加伴随式； 

计算所述当前波段图像的统计信息； 

传输所述统计信息，并依次传输每组所述编码和所述累加伴随式； 

挖掘数据相关性以生成所述当前波段图像的边信息； 

由所述边信息和所述累加伴随式来对接收到的各组编码进行解码，渐进重建当前波段图像；