魏永旺,羅海波,張承寧,邵楚雯
(1.中國科學(xué)院 沈陽自動化研究所,遼寧 沈陽110016;2.中國科學(xué)院 光電信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,遼寧 沈陽110016;3.遼寧省圖像理解與視覺計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,遼寧 沈陽110016;4.北華大學(xué)電氣信息工程學(xué)院,吉林 吉林132021;5.東南大學(xué) 電氣工程學(xué)院,江蘇 南京210096)
星載遙感圖像是由高空相機(jī)拍攝的物體表面圖像,每個像素的亮度值就代表該像素地物的平均輻射值,在時間和空間上具有一定的相關(guān)性,存在較多的信息冗余,通過對樣本實(shí)際值與預(yù)測值相減得到的差值進(jìn)行編碼則可以使信號的幅度降低,用較少的電平量對其差值量化來表示較多的圖像原始數(shù)據(jù)[1-3]。由于預(yù)處理后結(jié)果的熵值、均值以及均方差的大小對于壓縮有著直接的影響,比如,星載圖像壓縮中的Rice算法,樣本的均值直接影響該幅圖像的壓縮比[4],如果均值越小,則壓縮比通常越高。所以,進(jìn)行合理地預(yù)測、使預(yù)測值更接近于實(shí)際值成為很多預(yù)測方法的目標(biāo)。通常,預(yù)測器的維數(shù)越高、利用已知像素點(diǎn)越多,則預(yù)測值越接近該點(diǎn)的實(shí)際像素值,但由于硬件復(fù)雜度和速度間相互制約,所以在實(shí)際的星載圖像實(shí)時處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,通常采用一維和二維預(yù)測,而三維及更高維預(yù)測很少采用。目前已有的預(yù)測方法有:一維線性預(yù)測(前像素預(yù)測)和JPEG-LS標(biāo)準(zhǔn)的中值邊緣檢測 MED(median edge detector)預(yù)測。文獻(xiàn) [5]提出了一種二維均值Mean預(yù)測方法,通過理論和實(shí)驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn),MED預(yù)測和Mean預(yù)測對不同類別圖像往往各有所長,如果圖像自相關(guān)系數(shù)較大,則用MED預(yù)測預(yù)測能取得較好的效果,同理,如果圖像自相關(guān)系數(shù)較小,Mean預(yù)測則比較合適。所以,通過理論分析和實(shí)驗(yàn)測試,綜合兩種預(yù)測方法的優(yōu)點(diǎn),提出了改進(jìn)的MED預(yù)測,對多種類別的圖像特別是遙感圖像都能夠取得較好的預(yù)測效果。此外,關(guān)于預(yù)測殘差映射目前主要有兩種方法,本文從預(yù)測相關(guān)性、運(yùn)算復(fù)雜度、映射器是否帶有自動誤碼糾偏、誤碼繁殖以及星載圖像無損壓縮中流行的Rice算法獲得的壓縮比等角度進(jìn)行比較和分析,確定了依據(jù)解壓縮圖像質(zhì)量采用可調(diào)預(yù)測方式,為了保證圖像質(zhì)量采用帶誤碼自動糾偏的差值映射器,當(dāng)信號傳輸中存在較多的信源干擾時選取前像素預(yù)測,反之采用改進(jìn)的MED預(yù)測,這樣就可以兼顧抗誤碼和壓縮比方面的追求,且硬件可實(shí)現(xiàn)。
假設(shè)輸入為M×N的8bit灰度圖像,X(i,j)為(i,j)像元的實(shí)際值,X’(i,j)為(i,j)像元對應(yīng)的預(yù)測值。X(i,j-1)、X(i-1,j)為圖像中(i,j)像素點(diǎn)的相鄰像素值,X(i-1,j-1)為圖像中(i,j)像素點(diǎn)的左上角像素值,如圖1所示。
圖1 輸入圖像各像素點(diǎn)分布
只考慮行方向上像素間的相關(guān)性,而忽略列方向上的數(shù)據(jù)也存在聯(lián)系,如果在信號的編碼、傳輸和解碼過程中,仍然保持著這種包與包(行與行)之間的獨(dú)立性,則該種預(yù)測方法能有效地控制誤碼繁殖。對于前像素預(yù)測器其內(nèi)容 為[6-7]
前像素預(yù)測的缺點(diǎn):如果預(yù)測圖像與原始圖像的相關(guān)系數(shù)不夠高,導(dǎo)致編碼后得到的壓縮比不高;包內(nèi)X’(i,j)對X(i-1,j)的依存度(dependence degree)為1,當(dāng)X(i,j-1)發(fā)生誤碼時,解壓縮后X’(i,j)必然會出現(xiàn)誤碼。
Zig-Zag預(yù)測[8]本質(zhì)上也是一維預(yù)測,該方法只考慮在45°方向上的數(shù)據(jù)相關(guān)性,所以比較適合對輸入圖形進(jìn)行分塊的編碼,關(guān)于預(yù)測效果和誤碼的分析同前像素預(yù)測。
LOCO-I的預(yù)測方法是在因果鄰域間檢測水平和垂直方向是否存在邊界,圖像樣本以光柵順序逐一編碼,從圖像的左上角樣本開始,直到右下角結(jié)束。MED預(yù)測方法為
由上式可知,MED預(yù)測值X’(i,j)必然是X(i,j-1)、X(i-1,j)、X(i,j-1)-X(i-1,j-1)+X(i-1,j)中之一,不可能取其它的值。如果輸入圖像的像素灰度值不具有連續(xù)色調(diào)的特點(diǎn),即各像元灰度值的變化并沒有一個明確的梯度方向,如星載遙感圖像的粗糙性、紋理豐富、低冗余度體現(xiàn)在對每個像素點(diǎn)的灰度值都具有一定的隨機(jī)性,其梯度變化規(guī)律并不明顯,因此中值邊緣檢測的方法的預(yù)測結(jié)果不一定取得最優(yōu)結(jié)果。而且在各個像素值等概率的條件下,即P [X(i-1,j-1),max]=0.25,P [X(i-1,j-1),min]=0.25,P [others]=0.5時,X’(i,j)對X(i,j-1)、X(i-1,j)以及X(i-1,j-1)的依存程度不再單獨(dú)地依賴于X(i,j-1)、X(i-1,j)或X(i-1,j-1),而是即使X(i,j-1)、X(i-1,j)以及X(i-1,j-1)中的像素值發(fā)生變化,對于X’(i,j)也不一定完全影響。當(dāng)X(i,j-1)、X(i-1,j)或X(i-1,j-1)發(fā)生誤碼時,解壓縮后X’(i,j)通常會出現(xiàn)誤碼,而且誤碼不僅在行內(nèi)繁殖,在相鄰行間也可能繁殖,且幅度通常不會減小。
均值Mean預(yù)測是依據(jù)空間數(shù)據(jù)間的冗余度較低;不同的地物特征表現(xiàn)為細(xì)小的紋理信息;像素間的梯度變化具有一定的隨機(jī)性等特點(diǎn),只用上一行X(i-1,j)和前一列X(i,j-1)的均值來預(yù)測當(dāng)前像元的像素值,而去除了左上角的X(i-1,j-1)在預(yù)測中的作用。其內(nèi)容如下
由上式可知,在各個像素值等概率的條件下,X’(i,j)對X(i,j-1)和 X(i-1,j)的依存度各為0.5。當(dāng)X(i,j-1)或X(i-1,j)發(fā)生誤碼時,解壓縮后X’(i,j)必然會出現(xiàn)誤碼,且誤碼會逐行向下繁殖,但誤碼幅度通常會減小一半。
通過理論分析和實(shí)驗(yàn)測試發(fā)現(xiàn),MED預(yù)測和Mean預(yù)測對于不同類別的圖像各有所長,當(dāng)圖像自相關(guān)系數(shù)較大時,MED預(yù)測基于更多的已知像素來預(yù)測,所以能取得較好的效果,反之Mean預(yù)測則比較合適。改進(jìn)MED預(yù)測方法是融合了兩種預(yù)測方法的優(yōu)點(diǎn),適用于更大范圍內(nèi)對于多種類別圖像特別是像在遙感圖像。通過從預(yù)測相關(guān)性、抗誤碼以及實(shí)際的Rice算法無損壓縮比等角度進(jìn)行比較和分析,確定了較為合適的改進(jìn)的MED預(yù)測函數(shù)和差值映射器,且易于硬件實(shí)現(xiàn)。內(nèi)容如下
與MED預(yù)測的不同在于,當(dāng)otherwise時,X’(i,j)對X(i,j-1)和X(i-1,j)的依存程度就降為0.5,當(dāng)X(i,j-1)、X(i-1,j)或 X(i-1,j-1)發(fā)生誤碼時,解壓縮后X’(i,j)不一定受影響,即使有影響也僅對X(i,j-1)和X(i-1,j)的誤碼有反映,而且誤碼的幅度通常會減小一半。所以,對于二維預(yù)測方法,改進(jìn)MED預(yù)測具有較好的抗誤碼性能。誠然,二維預(yù)測不可避免地存在著行與行之間的誤碼繁殖問題。
小結(jié):從抗誤碼的角度分析來看,預(yù)測算法的維數(shù)越高則抗誤碼能力越低。即一維線性預(yù)測抗誤碼能力最強(qiáng)。對于二維預(yù)測,改進(jìn)的MED預(yù)測抗誤碼能力較好。
X’(i,j)來預(yù)測 X(i,j),得到的預(yù)測差值 Δi=X(i,j)- X’(i,j)。由于 Δi可能小于零,考慮到浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算速度較慢,所以將預(yù)測差值轉(zhuǎn)換為非負(fù)整數(shù),有利于硬件進(jìn)一步處理。目前,通常采用的映射函數(shù)有:
其優(yōu)點(diǎn)在于運(yùn)算簡單,易于硬件設(shè)計(jì);缺點(diǎn)是有越界的現(xiàn)象。例如,對于8比特?cái)?shù)據(jù),當(dāng)|Δi|>127時,δi會大于255,使映射器的輸出均值和方差都變大,而且在解碼的時候沒有誤碼糾偏能力。為方便后面描述,將這里的映射結(jié)果記為δ1。
仍然以8比特圖像數(shù)據(jù)為例,有如下映射關(guān)系
先確定每個像素點(diǎn)的閾值T,然后通過判斷比較和計(jì)算Δi的幅值和T的大小關(guān)系,確定不同的映射關(guān)系,當(dāng)|Δi|>T時能夠明顯地降低預(yù)測結(jié)果δi的值,對于整個圖像的預(yù)測結(jié)果,熵值、均值以及方差都會減小,更有利于壓縮,將這里的映射結(jié)果記為δ2。此外,令人驚喜的是,當(dāng)壓縮或信號傳輸過程中出現(xiàn)誤碼,在解碼過程中,如果?。|>T時,該映射函數(shù)能夠在一定程度上減小誤碼的幅值,控制誤碼繁殖。令P=X(i,j),L為基準(zhǔn)像素,則Δ=P-L。
3.2.1 減小δi值
因?yàn)棣和T均為整數(shù),所以當(dāng)|Δi|≤T時,δ2=δ1;當(dāng)|Δi|>T時,δ1≥2|Δi|-1≥δ2。所以,帶閾值選擇映射在一定程度上減小了δi值。
3.2.2 誤碼自動糾偏[6]
假設(shè)原始數(shù)據(jù)為L=240,P=220,則 Δ=-20,δ1’=41,T=255-240=15。因?yàn)椋ぃ綯,所以δ2=T+|Δ|=15+20=35。假設(shè)出現(xiàn)了誤碼L’=238,T’=255-238=17,δ2=35>2T’=34,Δ=T’-δ2=-18,所以P’=L’+Δ’=220,誤差e(L)=L-L’=2,e(P)=P-P’=0。這就是實(shí)現(xiàn)了誤碼的自動糾偏。所以,帶閾值選擇的自動誤碼糾偏的映射器在實(shí)際應(yīng)用中更具有實(shí)用價(jià)值。
由表1可見,改進(jìn)的MED預(yù)測運(yùn)算復(fù)雜度比MED預(yù)測并沒有增加。
表1 不同預(yù)測和映射方法的運(yùn)算量比較(一個像素)
實(shí)驗(yàn)1 各類預(yù)測圖像與原始圖像的相關(guān)系數(shù)對比。
如果預(yù)測圖像和原始圖像的對應(yīng)像素點(diǎn)間的相關(guān)系數(shù)越接近于1,則說明該預(yù)測方法去除空域相關(guān)性效果越好
所以下面用相關(guān)系數(shù)作為衡量預(yù)測算法的性能優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。
(1)標(biāo)準(zhǔn)測試圖像的預(yù)測效果比較:由于標(biāo)準(zhǔn)測試圖像有很強(qiáng)的代表性,但標(biāo)準(zhǔn)測試圖像數(shù)量有限,所以在實(shí)驗(yàn)中測試了14幅標(biāo)準(zhǔn)測試圖像,采用不同的預(yù)測方法,對比預(yù)測圖像與原始圖像間的相關(guān)系數(shù),結(jié)果見表2。
表2 標(biāo)準(zhǔn)測試圖像基于不同預(yù)測方法相關(guān)系數(shù)對比
標(biāo)準(zhǔn)測試圖像與預(yù)測圖像的相關(guān)系數(shù)越大則說明預(yù)測效果越好,殘差圖像的熵就越低,越有利于壓縮。由表1可知,對標(biāo)準(zhǔn)測試圖像,Mean預(yù)測、MED預(yù)測和改進(jìn)的MED預(yù)測明顯優(yōu)于其它兩種;Mean預(yù)測和MED預(yù)測的相關(guān)系數(shù)對于不同的圖像各有千秋,MED預(yù)測稍好。并且綜合比較可知,改進(jìn)的MED預(yù)測能夠?qū)^大多數(shù)圖像獲得比較不錯的預(yù)測效果,雖然對某一幅圖像的預(yù)測可能不是最優(yōu),但綜合而言,對于各類標(biāo)準(zhǔn)測試圖像,其預(yù)測效果能夠保證次優(yōu),且接近于最優(yōu)。
(2)空間數(shù)據(jù)圖像的預(yù)測效果比較:為了比較ImMED預(yù)測與其它預(yù)測方法的優(yōu)劣,特選取美國南加州大學(xué)信號與圖像處理研究所網(wǎng)頁提供的38幅空間數(shù)據(jù)圖像高海拔空間數(shù) 據(jù) 圖 像(http://SIPI.usc.edu/dbase.cgi?volume=aerials)作為測試對象進(jìn)行驗(yàn)證,由于一維線性預(yù)測的預(yù)測效果較差,為了便于觀察,圖2只給出了MED預(yù)測、改進(jìn)的MED預(yù)測和Mean預(yù)測圖像與原始圖像的相關(guān)系數(shù)結(jié)果,如圖2所示。
圖2 空間數(shù)據(jù)圖像不同預(yù)測方法的相關(guān)系數(shù)比較
由圖2可知,對于這組高海拔空間數(shù)據(jù)圖像,預(yù)測圖像與原始圖像的相關(guān)系數(shù)偏低,只有0.9左右,說明該類圖像的紋理復(fù)雜邊緣豐富,數(shù)據(jù)冗余度較低,相鄰像素間的存在較多的跳變,即梯度變化有一定的隨機(jī)性,所以均值Mean預(yù)測能夠取得較好的效果,而改進(jìn)的二維MED預(yù)測效果次之,MED預(yù)測最差。
(3)衛(wèi)星圖片的預(yù)測效果比較:對該類圖像特選取了Landsat-5、SPOT5和IRS-P6這3個衛(wèi)星的星載圖片(截取1024×1024,如圖3所示),數(shù)據(jù)進(jìn)行了測試,相關(guān)系數(shù)對比結(jié)果見表3。
圖3 Landsat-5、SPOT5和IRS-P6衛(wèi)星圖片
表3 16幅衛(wèi)星圖像不同預(yù)測方法的相關(guān)系數(shù)對比
實(shí)驗(yàn)2 選用殘差映射方法2出現(xiàn)誤碼時的不同預(yù)測方式的解壓縮圖像與原始圖像的對比。
由于Rice無損壓縮算法輸出碼流的格式為樣本分裂方式后直接鏈接各像素點(diǎn)壓縮數(shù)據(jù),所以樣本分裂方式稱為關(guān)鍵數(shù)據(jù),各像素點(diǎn)壓縮數(shù)據(jù)稱為重要數(shù)據(jù),即圖像各像素點(diǎn)的灰度值。其中關(guān)鍵數(shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)量的比例很小,通常低于10%。測試圖像為lena.bmp(256×256)。
(1)關(guān)鍵數(shù)據(jù)位置發(fā)生了誤碼:取Rice算法中建議的J=16,第7包數(shù)據(jù)(第1行、第97-112列圖像數(shù)據(jù))的分裂方式為(000)2,假設(shè)誤碼發(fā)生,變?yōu)榱耍?00)2,則圖4為各種預(yù)測方式的解壓縮表現(xiàn)。
圖4 當(dāng)分裂方式標(biāo)識位出現(xiàn)誤碼時的解壓縮圖像
(2)重要數(shù)據(jù)位置發(fā)生了誤碼:取Rice算法中建議的J=16,第6包數(shù)據(jù)(第1行、第80-96列圖像數(shù)據(jù))的分裂方式為000,假設(shè)最后3位數(shù)據(jù)發(fā)生了誤碼,由000變?yōu)榱?00,則圖5為各種預(yù)測方式的解壓縮表現(xiàn)。
實(shí)驗(yàn)3 各類預(yù)測與映射方法用Rice算法壓縮得到的性能對比。
圖5 非分裂方式標(biāo)識位出現(xiàn)誤碼時的解壓縮圖像
由于不同的預(yù)測和映射對同一幅圖像得到的預(yù)測結(jié)果的不同,必然會引起編碼數(shù)據(jù)的均值和熵的差異,所以表4從星載圖像無損壓縮領(lǐng)域中經(jīng)典Rice算法(每組中16個數(shù)據(jù))的壓縮比角度對各種預(yù)測方法和映射器進(jìn)行比較分析,測試圖像為lena.bmp(256×256)的灰度圖像,這里的時間為仿真運(yùn)行環(huán)境為:Windows XP,Matlab2010a,Intel(R)Pentium(R)Dual T2390 @1.86GHz,1.00GB 的Matlab仿真時間(s)。
表4 不同預(yù)處理方法壓縮性能比較
針對星載圖像無損壓縮領(lǐng)域中的預(yù)處理過程,本文提出了改進(jìn)MED預(yù)測,通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像的預(yù)測值相關(guān)系數(shù)對比、與一維預(yù)測和JPEG-LS標(biāo)準(zhǔn)中的MED預(yù)測以及Mean預(yù)測多方面對比,有如下結(jié)論:①雖然采用帶誤碼糾偏的映射方式計(jì)算量增加,但在壓縮比和抗誤碼方面都有明顯的優(yōu)勢。②在抗誤碼方面:采用一維線性預(yù)測最優(yōu),改進(jìn)的MED預(yù)測次之。③在壓縮比方面:對于Rice壓縮算法,采用MED預(yù)測或均值Mean預(yù)測得到的壓縮比最優(yōu),而一維線性預(yù)測則較差。但是,對多種類別圖像,ImMED預(yù)測都保證能夠取得次優(yōu)的效果,因此更具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。所以,采用帶誤碼自動糾偏的差值映射器,當(dāng)信號傳輸中存在較多的信源干擾時選取一維前像素預(yù)測,反之選用MED或ImMED預(yù)測,這樣就可以兼顧抗誤碼和壓縮比兩方面,且硬件可實(shí)現(xiàn)。
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