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        基于小波變換的遙感圖象編碼研究

        2011-04-13 02:01:44李美珊
        科技傳播 2011年2期
        關(guān)鍵詞:壓縮算法于小波鏈表

        李美珊

        佳木斯大學(xué),黑龍江 佳木斯 154007

        0 引言

        近些年,遙感技術(shù)在不斷的發(fā)展,對于遙感圖象的壓縮效果的要求也逐漸提高,但是由于遙感圖象分辨率高、相關(guān)性弱、紋理豐富復(fù)雜、信息量大、碼速率高 ,為了達(dá)到較好的壓縮比和失真度并滿足數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)的需要,產(chǎn)生了多種壓縮方法,但是各種方法都各有利弊,都不能真正地達(dá)到對壓縮效果的要求,自此,小波變換應(yīng)運(yùn)而生。

        本文在分析了小波變換的特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,充分發(fā)揮小波變換的潛能,并結(jié)合SPIHT算法對分辨力人群、候機(jī)樓等多幅遙感圖象進(jìn)行壓縮。

        1 小波變換

        與以往的壓縮算法編碼過程相比,基于小波變換[1,2]的編碼過程如圖1所示。

        圖1 小波變換編碼過程

        2 壓縮編碼

        目前,常見的小波變換系數(shù)量化方式最為突出的是嵌人編碼方法,包括 EZW[4](Embedded Zero-tree Wavelets)算法、SPIHT[3,5](Set Partitioning In Hierarchical Trees)算法、EBCOT[6](Embedded Block Coding with Optimization Truncation)算法。其中,EZW算法和SPIHT算法都是基于空間小波方向樹的,本文采用SPIHT算法。

        Said和Pearlman于1996年提出了著名的多級樹集合分裂算法(SPIHT),該算法通過一系列的集合分裂來實(shí)現(xiàn)對小波系數(shù)類型的分類,另外還引入鏈表來記錄前面搜索獲得的系數(shù)和集合的信息。SPIHT算法的核心也是基于低頻子帶的系數(shù)相對于某一閾值是次要的,則高頻子帶系數(shù)相對于這一閾值在很大概率上也是次要的這個(gè)假設(shè),所以SPIHT是EZW的一種改進(jìn)。SPIHT方法的基本要素包括:1)依據(jù)系數(shù)幅值對不重要系數(shù)集合進(jìn)行分裂的分類算法;2)位平面的漸進(jìn)有序發(fā)送;3)利用頻帶間的自相似性構(gòu)造零樹。

        在SPIHT算法中,總共需要定義3種鏈表:非重要集合鏈表(LIS)、重要像素鏈表(LSP)、次要像素鏈表(LIP),算法相對于每一個(gè)閾值都需要分兩步:掃描過程和細(xì)化過程。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        實(shí)驗(yàn)對分辨力人群的遙感圖象,大小為256×256。對測試圖像,首先采用3級小波分解,再分別用EZW算法和SPIHT算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

        表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較

        從表1可以看出,無論bpp在多大的情況下,SPIHT算法與EZW算法相比較,峰值信噪比(PSNR)都有得很大提高,最多可提高7.48,平均提高6.57,編碼時(shí)間和解碼時(shí)間也都提高7倍左右。

        4 結(jié)論

        本文采用小波變換與SPIHT算法相結(jié)合,對遙感圖象進(jìn)行壓縮,并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)證明,此方法相對于傳統(tǒng)的小波壓縮算法有較高的PSNR值,壓縮和解壓的時(shí)間都有所提高,而其重構(gòu)圖像的人眼視覺質(zhì)量較好。

        [1]楊建國.小波分析及其工程應(yīng)用[M].機(jī)械工業(yè)出版社,2005:6-33.

        [2]RafaelC.Gonzalez,RichardE.Woods.阮秋琦,阮宇智.數(shù)字圖像處理[M].電子工業(yè)出版社,2003:327-334.

        [3]柯麗.基于小波變換的空間遙感圖像實(shí)時(shí)壓縮方法研究[D].中國科學(xué)院博士論文.

        [4]J.M.Shapiro.Embedded Image Coding Using Zerotrees of Wavelet Coefficients.IEEE Trans.on Signal Processing,1993,41(12):3445-3462.

        [5]A.SaidW,A.Pearlman.A New Fast and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning in.Hierarchical Trees.IEEE Trans on.Circuits and System For Video Technology,1996,6(3):243-248.

        [6]D.Taubman,E.Ordentlin.Embedded Block Coding in JPEG2000.Image Communication.2002,17(1):49-72.

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