[发明专利]一种基于自适应方向预测离散小波变换的遥感影像压缩方法

权利要求书

1.一种基于自适应方向预测离散小波变换的遥感影像压缩方法，该方法用于遥感影像的编码压缩能够有效提高被压缩图像的视觉质量与峰值信噪比，在该方法中：1)将近端整数、分数像素与远端整数像素构成的15个方向联合考虑，构建方向图；2)对遥感影像进行基于自适应方向预测的二维离散小波变换，即利用基于方向一致性的四叉树分割将遥感图像划分为互不重叠的若干图像块，采用新的方向预测模型获得各图像块的最佳变换方向并沿该方向完成提升小波变换；3)对变换后的图像系数进行SPIHT编码，方向信息进行自适应算术编码，获得最终码流；本发明的特征在于，具体包括以下步骤：

步骤一：方向图设计，该图不仅覆盖近端的整数与分数像素，而且覆盖远端整数像素，共包含15个可以选择的提升小波变换方向；

步骤二：构造基于自适应方向预测的二维离散小波变换，即首先根据遥感图像的局部方向特征，利用基于方向一致性的四叉树分割将遥感图像划分为互不重叠的若干图像块，然后采用新的方向预测模型确定划分后图像块的边缘或纹理方向，最后对每个图像块沿着其边缘或纹理方向进行提升小波变换，对获取的低频部分依然进行自适应方向预测离散小波变换，对获取的高频部分由于系数已足够小，则采取传统的提升小波，直到最后一级方向小波分解结束；

步骤三：对变换系数和方向信息进行编码，即对步骤二中得到的小波系数采用多级树集合分裂(SPIHT)算法进行编码，方向信息采用自适应算术编码并放在码流的开头。

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应方向预测离散小波变换的遥感影像压缩方法，其特征在于，所述步骤一中方向图设计方法为：

在垂直变换时，分别选取与水平方向成180°-arctan1、180°-arctan2、180°-arctan3、180°-arctan4、90°、arctan4、arctan3、arctan2、arctan1、以及共15个角度的方向，作为垂直变换时遥感影像的边缘或纹理的备选方向，把这些方向分别标记为1、2、3、7、6、4、5、0、-5、-4、-6、-7、-3、-2、-1，其中0，±1，±2，±3，±4为整数像素方向，±5、±6、±7为分数像素方向，分数像素值由Sinc插值方法得到；

在水平变换时，分别选取与水平方向成0°、以及共15个角度的方向，作为水平变换时的遥感影像边缘或纹理的备选方向，把这些方向分别标记为±3、±2、±1、±7、±6、±4、±5、0，其中0，±1，±2，±3，±4为整数像素方向，±5、±6、±7为分数像素方向，分数像素值由Sinc插值方法得到。

3.根据权利要求1所述的一种基于自适应方向预测离散小波变换的遥感影像压缩方法，其特征在于，所述步骤二的具体过程为：

1)利用基于方向一致性的四叉树分割将遥感图像划分为互不重叠的若干图像块，采用深度遍历递归的方式进行划分，初始输入遥感影像为原始图像块，并作为四叉树的根节点，其四个子节点分别为图像的左上角、右上角、左下角和右下角四块图像数据，并将图像块分割成这四个子节点，如此往复递归地进行分割，当图像块四个子节点的边缘或纹理方向θ₁，θ₂，θ₃，θ₄中有3个方向相同，或该节点中图像块的方向一致性系数Coh满足Coh＞0.7时，则该节点不再往下分割，直至四叉树分割完毕；

2)确定图像块的边缘或纹理方向(方向预测模型)，具体过程如下：

①计算图像块中每一个像素的梯度G_x，G_y，

②估算图像块的局部最佳预测方向θ，

③获得图像块的最佳变换方向θ_opt，方向图中包含的15个可选方向为θ_k(k＝-7，-6，…，6，7)，

if g(θ)＜T，θ_opt＝θ_k，T为所选取阈值，垂直变换时g(θ)＝|90-θ-θ_k|，水平变换时g(θ)＝|θ-θ_k|；

3)基于自适应方向预测的一维离散小波变换：

①分裂：将二维遥感影像数据x[m，n]分为x_e[m，n]和x_o[m，n]奇偶两个子集，

②预测：用相邻的偶数样本来预测奇数样本，将奇数样本减去预测值作为细节系数，

d[m，n]＝x_o[m，n]-P_e[m，n]

P_e[m，n]＝∑_ip_ix_e[m+sign(i-1)tanθ_v，n+i]

③更新：为了能够保留原来样本的全局信息，需进行更新操作，得到近似信息，

c[m，n]＝x_e[m，n]+U_d[m，n]

U_d[m，n]＝∑_ju_jd[m+sign(j)tanθ_v，n+j]

4)基于自适应方向预测的二维离散小波变换：

①利用基于方向一致性的四叉树分割将遥感图像划分为互不重叠的若干图像块，并由方向预测模型获得最佳变换方向，

②沿着最佳变换方向进行基于自适应方向预测的一维离散小波列变换，

③获取的高频子带采用传统提升小波变换继续分解，低频子带采用基于自适应方向预测的一维离散小波行变换继续分解，

④将获取的低频部分作为步骤①中的输入数据，重复①②③过程，直至分解完成。