基於三維小波變換的分布式超光譜圖像編碼及解碼方法
2023-05-25 10:34:41 1
專利名稱：基於三維小波變換的分布式超光譜圖像編碼及解碼方法
技術領域：
本發明屬於超光譜遙感數據壓縮方法，尤其涉及一種可改善現有編碼算法的壓縮效率、適用範圍廣的基於三維小波變換的分布式超光譜圖像編碼及解碼方法。
背景技術：
成像光譜學的快速發展，使遙感技術進入到超光譜遙感階段。空間通信，特別是深空通信，其傳輸信道具有異構、時變、帶寬有限、誤碼率高、資源和星載設備處理能力有限等特點，給超光譜遙感圖像的壓縮和傳輸帶來了巨大的困難一方面，在實際應用中壓縮過程要求在星上完成，而星上能源供應是受限的，因此壓縮算法的複雜度要儘量低，以利於實現實時壓縮；另一方面，必須提高處理、傳輸與存儲超光譜圖像的效率，才能節省傳輸時佔用的信道容量及存儲時佔用的存儲容量。超光譜圖像可以看作是由二維空間維和一維光譜維構成的三維立體圖像，其中每一幅二維圖像描述了地表的空間特徵，而光譜維揭示了圖像每一像素的光譜曲線特徵。超光譜圖像的特性與自然圖像不同，首先，它具有豐富的紋理信息，空間相關性較弱；其次，具有普通圖像所不具有的很高的譜間相關性。若採用針對自然圖像的壓縮方法對各個波段的圖像分別壓縮，雖然運算量小，對編解碼器的配置要求也不高，但是這種獨立編碼、獨立解碼的方式無法解析相鄰波段圖像之間的相關性，不能有效地去除譜間冗餘，以致不能取得較高的編碼效率。去除超光譜圖像譜間冗餘的一種有效方式是聯合編/解碼，如基於三維小波變換的多級樹集合分裂算法3D-SPIHT。然而，這種編碼方法在編碼端的計算量大，複雜度高，對星載編碼器的處理能力、存儲能力以及能源供應提出了較高要求。故而，傳統超光譜圖像的編碼方法尚存在以下不足第一，單純的二維壓縮方法不能利用譜間信息，壓縮效率較低，對下行鏈路帶寬形成很大的壓力；第二，三維編碼方法的編碼複雜度、運算量大、處理時間長，又對星上電源供應和處理器提出了過高要求。分布式信源編碼(DSC)是一種編碼運算簡單、能夠解析譜間冗`餘的方法，它將一組互相關聯的信源進行獨立編碼，再把編碼後的信號送到同一個解碼器進行聯合解碼。這種編碼方法明顯降低了編碼端的計算複雜度，並且有效去除了相關信源之間的信息冗餘，進而提高了編碼效率。目前，分布式信源編碼作為一種適用於互相關信源的編碼方法正日益受到業界的重視，但是，迄今為止還有沒有一種基於三維小波變換的適用超光譜圖像的分布式高效率編碼方法。
發明內容
本發明是為了解決現有技術所存在的上述技術問題，提供一種可改善現有編碼算法的壓縮效率、適用範圍廣的基於三維小波變換的分布式超光譜圖像編碼及解碼方法。本發明的技術解決方案是一種基於三維小波變換的分布式超光譜圖像編碼方法，其特徵在於按如下步驟進行
約定=LIP為不重要係數表；LSP為重要係數表；LIS為示不重要子集表；C表示變換係數集合；a.確定關鍵幀和W-Z幀
以連續的16幀為一組，將視頻序列分成多個圖像組並分別進行4級時間濾波變換，得到低頻部分和高頻部分，變換後的第I波段為關鍵幀，第2到第16波段為W-Z幀；
b.對關鍵幀進行SPIHT編碼，形成碼流
b.1令/ = [Iog2 (max (I C (i, j, k) |))]並將/ 的值加入到壓縮碼流中,令LSP表為空,將LIP初始化為所有(i，j, k) e H的根坐標，將LIS初始化為所有(i，j, k) e H且有子孫的根坐標；
b.2對於LIP和LIS中的每個結點(i，j, k)，依據SPIHT算法對其進行處理；
b.3除步驟b. 2中剛剛加入的那些結點以外，對於LSP中的每一結點(i，j, k)，輸出其係數幅值的二進位表示的第《位有效位；
b.4 n=n 一 1，若已達到預定的壓縮比，則轉向步驟c ;否則，轉向步驟b2 ；
c.對W-Z幀進行空間濾波，經過譜間濾波後，各視頻幀再進行二維9/7小波變換；
d.對空間濾波之後的小波係數進行SPIHT編碼，形成二進位碼流；
e.將編碼後生成的碼流進行Turbo信道編碼，生成的校驗比特流傳輸入加性高斯白噪聲信道
e.1以塊交織方式將輸入信息序列&中的比特位置重置；
e. 2對重置信息RSC編碼， 輸出校驗序列f ；
e. 3利用刪餘技術從校驗序列中周期性的刪除一些校驗位；
e.4刪餘後校驗序列Y與未編碼序列Z通過復用調製後生產Turbo序列X .
f.結束。一種基於三維小波變換的分布式超光譜圖像解碼方法，其特徵在於按如下步驟進
a.對關鍵幀進行SPIHT解碼
a.1解碼獲得；
a.2構造逆量化器；
a.3按照編碼時的掃描和量化方法解碼位流中係數的位置和幅值；
b.利用關鍵幀和時間濾波後的第2幀共同預測W-Z幀，作為聯合解碼的邊信息
b.1利用SPIHT解碼當前圖像組中W-Z幀的第2幀，並將其與關鍵幀一起進行一次4級時間濾波逆變換，得到高光譜圖像；
b. 2對高光譜圖像再進行一次4級時間濾波；
b.3時間濾波之後得到的高頻部分即為預測的W-Z幀，作為聯合解碼的邊信息；
c.把通過AWGN信道的校驗比特流利用軟輸出維特比解碼(SOVA)算法進行Turbo信道解碼
c.1用步驟b生成的邊信息與原碼流進行比較，計算出信道反饋信息；
c.2將信道反饋信息與形成的奇偶校驗碼形成Turbo解碼碼流；
d.符號流與邊信息進行解碼，從而重構出原始小波變換係數；
e.將步驟d得到的數值和步驟a解碼後的信息聯合進行時間逆濾波得到重構的高光譜圖像；f.結束。本發明在編碼端對超光譜圖像進行譜間濾波後，將小波變換之後的信息分成高頻和低頻兩部分，並將低頻部分和高頻部分分別作為關鍵幀和W-Z幀進行獨立的SPIHT編碼，其Wyner-Ziv編碼器採用Turbo編碼機制來提高抗誤碼性。在解碼端，利用低頻信息預測高頻部分並生成邊信息，將其與高頻部分進行聯合解碼。實驗結果表明本發明比原始3D-SPIHT方法具有更好的編碼效率和魯棒性，尤其是當信道受到的幹擾噪聲較大時，本發明的優勢更為明顯。與現有技術相比，本發明具有三個方面優點第一，把譜間濾波後的高低頻分別編碼，保證了編碼端較低的計算複雜度；第二，在解碼端對低頻和高頻採用聯合解碼，充分發掘了超光譜圖像的譜間相關性；第三，採用Turbo信道編碼增強了編碼碼流對信道噪聲的魯棒性，並具有可分級性和靈活性。
圖1為本發明實施例編解碼整體框架圖。圖2為本發明實施例Turbo編碼結構總體架構圖。圖3為本發明實施例解碼高光譜圖像的結果示意圖。
具體實施例方式基於三維小波變換的分布式超光譜圖像編解碼過程如圖1所示
約定=LIP為不重要係數表；LSP為重要係數表；LIS為示不重要子集表；C表示變換係數集合；
a.確定關鍵幀和W-Z幀
以連續的16幀為一組，將視頻序列分成多個圖像組並對每一組超光譜圖像分別進行4級時間濾波變換(譜間濾波)，得到低頻部分和高頻部分，變換後的第I波段為關鍵幀k，第2到第16波段為W-Z幀；
b.對關鍵幀進行SPIHT編碼，形成碼流
b.1令/ = [Iog2 (max (I C (i, j, k) |))]並將/ 的值加入到壓縮碼流中,令LSP表為空,將LIP初始化為所有(i，j, k) e H的根坐標，將LIS初始化為所有(i，j, k) e H且有子孫的根坐標；
b.2對於LIP和LIS中的每個結點(i，j, k)，依據SPIHT算法對其進行處理；
b.3除步驟b. 2中剛剛加入的那些結點以外，對於LSP中的每一結點(i，j, k)，輸出其係數幅值的二進位表示的第《位有效位；
b.4 n=n 一 1，若已達到預定的壓縮比，則轉向步驟c ;否則，轉向步驟b2 ；
c.對W-Z幀進行空間濾波，經過譜間濾波後，各視頻幀再進行二維9/7小波變換；
d.對空間濾波之後的小波係數進行SPIHT編碼，形成二進位碼流；
e.將編碼後生成的碼流進行Turbo信道編碼，生成的校驗比特流傳輸入加性高斯白噪聲信道
e.1以塊交織方式將輸入信息序列uk中的比特位置重置；
e.2對重置信息RSC編碼，輸出校驗序列Xd；
e.3利用刪餘技術從校驗序列中周期性的刪除一些校驗位；e.4刪餘後校驗序列f與未編碼序列Z通過復用調製後生產Turbo序列^
f.結束。 一種基於三維小波變換的分布式超光譜圖像解碼方法，其特徵在於按如下步驟進
a.對關鍵幀進行SPIHT解碼
a.1解碼獲得；
a.2構造逆量化器；
a.3按照編碼時的掃描和量化方法解碼位流中係數的位置和幅值，得到關鍵幀k』 ；
b.利用關鍵幀k』和時間濾波後的第2幀共同預測W-Z幀(高頻)，作為聯合解碼的邊
信息
b.1利用SPIHT解碼當前圖像組中W-Z幀的第2幀，並將其與關鍵幀k』 一起進行一次4級時間濾波逆變換，得到高光譜圖像；
b.2對高光譜圖像再進行一次4級時間濾波；
b.3時間濾波之後得到的高頻部分即為預測的W-Z幀，作為聯合解碼的邊信息；
c.把通過AWGN信道的校驗比特流利用軟輸出維特比解碼(SOVA)算法進行Turbo信道解碼
c.1用步驟b生成的邊信息與原碼流進行比較，計算出信道反饋信息至緩存；
c.2將信道反饋信息與形成的奇偶校驗碼形成Turbo解碼碼流；
d.符號流與邊信息進行解碼，從而重構出原始小波變換係數(W-Z幀』)；
e.將步驟d得到的數值和步驟a解碼後的信息聯合進行時間逆濾波得到重構的高光譜圖像；
f.結束。本發明實施例中Turbo編碼結構總體架構如圖2所示uk經過交織器11，再分別對應經過分量編碼器f M，所得到的X1P、X2P……Xmp經過刪餘矩陣再與Xs復接後輸出。本發明選取AVIRIS航空遙感高光譜圖像「Low Altitude」的第17到第32波段作為測試高光譜圖像進行編碼，採用峰值信噪比(PSNR)來度量通過噪聲信道後的重構高光譜圖像質量。編/解碼程序的運行環境為P4 2. 93GHz, 512Mb內存,Microsoft windows XP作業系統和Visual C++6. O。Turbo信道編碼的碼率為1/3，迭代次數為16，信道的Eb/No分別為1. 8db和2db。圖3為信道信噪比等於2dB,碼率等於512bpp時,採用本發明進行編/解碼後的超光譜圖像解碼圖，其中每一幅子圖依次對應超光譜圖像的第17波段到第24波段的解碼重構圖像。
Eb/No=1. 8 dB和Eb/No=2 dB時，本發明實施例在不同碼率下解碼的高光譜圖像的峰值信噪比如下表所示
權利要求
1.一種基於三維小波變換的分布式超光譜圖像編碼方法，其特徵在於按如下步驟進約定=LIP為不重要係數表；LSP為重要係數表；LIS為示不重要子集表；C表示變換係數集合；a.確定關鍵幀和W-Z幀以連續的16幀為一組，將視頻序列分成多個圖像組並分別進行4級時間濾波變換，得到低頻部分和高頻部分，變換後的第I波段為關鍵幀，第2到第16波段為W-Z幀；b.對關鍵幀進行SPIHT編碼，形成碼流b.l令/ =[log2 (max (I C(i, j, k) |))]並將/ 的值加入到壓縮碼流中,令LSP表為空,將LIP初始化為所有(i，j, k) e H的根坐標，將LIS初始化為所有(i，j, k) e H且有子孫的根坐標；b. 2對於LIP和LIS中的每個結點(i，j, k)，依據SPIHT算法對其進行處理；b.3除步驟b. 2中剛剛加入的那些結點以外，對於LSP中的每一結點(i，j, k)，輸出其係數幅值的二進位表示的第《位有效位；b.4 n=n 一 1，若已達到預定的壓縮比，則轉向步驟c ;否則，轉向步驟b2 ；c.對W-Z幀進行空間濾波，經過譜間濾波後，各視頻幀再進行二維9/7小波變換；d.對空間濾波之後的小波係數進行SPIHT編碼，形成二進位碼流；e.將編碼後生成的碼流進行Turbo信道編碼，生成的校驗比特流傳輸入加性高斯白噪聲信道e.1以塊交織方式將輸入信息序列&中的比特位置重置；e. 2對重置信息RSC編碼，輸出校驗序列f ；e. 3利用刪餘技術從校驗序列中周期性的刪除一些校驗位；e.4刪餘後校驗序列Y與未編碼序列Z通過復用調製後生產Turbo序列X ;f.結束。
2.一種基於三維小波變換的分布式超光譜圖像解碼方法，其特徵在於按如下步驟進a.對關鍵幀進行SPIHT解碼a.1解碼獲得；a.2構造逆量化器；a.3按照編碼時的掃描和量化方法解碼位流中係數的位置和幅值；b.利用關鍵幀和時間濾波後的第2幀共同預測W-Z幀，作為聯合解碼的邊信息b.1利用SPIHT解碼當前圖像組中W-Z幀的第2幀，並將其與關鍵幀一起進行一次4級時間濾波逆變換，得到高光譜圖像；b.2對高光譜圖像再進行一次4級時間濾波；b.3時間濾波之後得到的高頻部分即為預測的W-Z幀，作為聯合解碼的邊信息；c.把通過AWGN信道的校驗比特流利用軟輸出維特比解碼(SOVA)算法進行Turbo信道解碼c.1用步驟b生成的邊信息與原碼流進行比較，計算出信道反饋信息；c.2將信道反饋信息與形成的奇偶校驗碼形成Turbo解碼碼流；d.符號流與邊信息進行解碼，從而重構出原始小波變換係數； e.將步驟d得到的數值和步驟a解碼後的信息聯合進行時間逆濾波得到重構的高光譜圖像；f.結束。
全文摘要
本發明公開一種基於三維小波變換的分布式超光譜圖像編碼及解碼方法，在編碼端對超光譜圖像進行譜間濾波後，將小波變換之後的信息分成高頻和低頻兩部分，並將低頻部分和高頻部分分別作為關鍵幀和W-Z幀進行獨立的SPIHT編碼，其Wyner-Ziv編碼器採用Turbo編碼機制來提高抗誤碼性。在解碼端，利用低頻信息預測高頻部分並生成邊信息，將其與高頻部分進行聯合解碼。把譜間濾波後的高低頻分別編碼，保證了編碼端較低的計算複雜度；在解碼端對低頻和高頻採用聯合解碼，充分發掘了超光譜圖像的譜間相關性；採用Turbo信道編碼增強了編碼碼流對信道噪聲的魯棒性，並具有可分級性和靈活性。
文檔編號H04N7/50GK103067710SQ201210582528
公開日2013年4月24日 申請日期2012年12月28日 優先權日2012年12月28日
發明者宋傳鳴, 王相海, 秦銘爽, 金弋博, 周夏 申請人:遼寧師範大學