石翠萍，張鈞萍，曲海成，張曄

（1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，黑龍江哈爾濱150001；2.齊齊哈爾大學(xué)通信與電子工程學(xué)院，黑龍江齊齊哈爾161000）

網(wǎng)絡(luò)下遙感影像實(shí)時(shí)壓縮及漸進(jìn)傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)

石翠萍1，2，張鈞萍1，曲海成1，張曄1

（1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，黑龍江哈爾濱150001；2.齊齊哈爾大學(xué)通信與電子工程學(xué)院，黑龍江齊齊哈爾161000）

∶為了使遙感影像在虛擬地球平臺(tái)快速、平滑地發(fā)布，提出了一個(gè)實(shí)時(shí)壓縮及漸進(jìn)傳輸系統(tǒng)。論證了金字塔模型中最佳瓦片大小，對客戶端請求區(qū)域的每個(gè)瓦片，服務(wù)器采用SPIHT算法進(jìn)行實(shí)時(shí)壓縮，碼流每達(dá)到一定長度則立即打包發(fā)送，同時(shí)壓縮繼續(xù)進(jìn)行?？蛻舳嗣渴盏揭粋€(gè)包則立即解壓，并對已顯示圖像動(dòng)態(tài)更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明∶該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)壓縮、傳輸、解壓、顯示同步進(jìn)行，客戶端看到的圖像能夠快速平滑過渡至最清晰，克服了傳統(tǒng)方法中圖像“階躍”顯示的問題。關(guān)鍵詞∶圖像壓縮；漸進(jìn)傳輸系統(tǒng)；實(shí)時(shí)壓縮；實(shí)時(shí)系統(tǒng)；遙感影像；瓦片

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們從網(wǎng)上獲取地理信息的需求在日益增長。很多如百度、谷歌等網(wǎng)站都提供電子地圖服務(wù)。地理數(shù)據(jù)服務(wù)軟件Google Earth，以及我國在2010年發(fā)布的“天地圖”網(wǎng)站，均說明地理信息行業(yè)正向著公眾服務(wù)的方向邁進(jìn)［1-3］。為了實(shí)現(xiàn)遙感影像在Internet上的快速發(fā)布，現(xiàn)有方法通常是將影像重采樣，并將金字塔各層切割成瓦片，建立影像金字塔存儲(chǔ)模型［4-5］。文獻(xiàn)［6-8］，提出了不同的對紋理瓦片壓縮的方法，并將壓縮后的瓦片存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。然而，這些都是基于對瓦片事先壓縮好的方法，當(dāng)用戶需要金字塔某一層對應(yīng)的某個(gè)區(qū)域時(shí)，服務(wù)器端將該區(qū)域覆蓋的所有瓦片發(fā)送出去，接收端將這些瓦片數(shù)據(jù)全接收完畢后，才可以解壓縮并顯示。這種方法在多用戶請求或網(wǎng)絡(luò)狀況不好時(shí)，容易使用戶等待時(shí)間過長。為了降低用戶的等待感覺，在傳統(tǒng)金字塔模型的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)實(shí)時(shí)壓縮、實(shí)時(shí)傳輸、實(shí)時(shí)解壓的系統(tǒng)，能夠使壓縮碼流在信道中漸進(jìn)式傳輸。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測試，客戶端先看到影像的概貌，然后影像細(xì)節(jié)不斷快速增加直至得到最清晰的影像。這種質(zhì)量遞增的流式數(shù)據(jù)傳輸模式，非常適合遙感數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)發(fā)布。在低帶寬的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，效果尤為明顯。

1 影像壓縮及漸進(jìn)傳輸系統(tǒng)總體框架

本文設(shè)計(jì)了一個(gè)能實(shí)現(xiàn)遙感影像分級壓縮并漸進(jìn)傳輸?shù)南到y(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的實(shí)時(shí)壓縮、實(shí)時(shí)傳輸、實(shí)時(shí)解壓、實(shí)時(shí)顯示，即壓縮、傳輸、解壓縮、顯示同步進(jìn)行。系統(tǒng)共分為3個(gè)部分設(shè)計(jì)，分別是發(fā)送端、傳輸模塊和接收端。系統(tǒng)總體框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體框圖Fig.1 The general block diagram of system

對原始遙感影像，先構(gòu)建金字塔，并對各層進(jìn)行瓦片切割。對用戶請求的每一個(gè)瓦片，進(jìn)行下面操作∶發(fā)送端預(yù)先分配一個(gè)緩沖區(qū)，然后對該瓦片進(jìn)行SPIHT（set partitioning in hierarchical trees）編碼。每生成一位編碼，則立即送入緩沖區(qū)。當(dāng)緩沖區(qū)的碼流達(dá)到一定長度，則加入包頭并打包傳送。同時(shí)，壓縮繼續(xù)進(jìn)行。接收端收到該包后，根據(jù)包頭信息確定包內(nèi)的碼流長度，并分配對應(yīng)大小的緩存，將碼流寫入緩存，寫入完畢后立即解壓并顯示，然后釋放對應(yīng)緩存。通過這種方式，后面?zhèn)鬏數(shù)臄?shù)據(jù)是前面已接收數(shù)據(jù)的增量，每次根據(jù)新解壓的數(shù)據(jù)對已顯示影像實(shí)時(shí)更新，實(shí)現(xiàn)了影像顯示的快速平滑過渡。

2 遙感影像的分塊及壓縮

2.1 分塊策略研究

對于遙感影像，目前最普遍的全球地形數(shù)據(jù)組織方法是金字塔模型。為了測試不同大小的瓦片對壓縮／重構(gòu)性能的影響，采用多幅遙感圖像，分別在不同分塊大?。?4×64、128×128、256×256、512× 512、1 024×1 024），不同壓縮倍率（1∶10，1∶80）下進(jìn)行壓縮和重構(gòu)，以得到最佳分塊大小。由于不同的遙感圖像得出的結(jié)果類似，這里只給出2幅遙感圖像的結(jié)果。

圖2為2幅遙感圖像，大小分別為1 024× 1 024和2 048×2 048，對于圖2（b），為了更好地看出分塊對性能的影響，最大的塊取2 048×2 048，即原始圖像大小。

圖2 采用的原始遙感圖像Fig.2 The adopted original remote sensing image

圖3 給出了JPEG2000壓縮方法下，對于不同分塊大小的重建圖像質(zhì)量。由圖3可以看出，重構(gòu)圖像的質(zhì)量隨著分塊尺寸的增大而增大，且尺寸為256×256的分塊是一個(gè)重要拐點(diǎn)。對于小于該尺寸的分塊，隨著塊尺寸的減小，重建圖像信噪比急劇下降。而對大于該尺寸的塊，雖然重建圖像的PSNR值單調(diào)遞增，但增加的幅度很小，且隨著圖像尺寸的增大，計(jì)算量會(huì)大大增加。因此，從重建質(zhì)量上看，選用256×256的分塊大小最為合理。

圖3 不同分塊尺寸下重建圖像質(zhì)量Fig.3 The quality of reconstructed image under different tile sizes

圖4 給出了在TCP／IP協(xié)議下，不同壓縮比（本文選取10∶1和80∶1）和不同分塊大小的情況下圖像傳輸?shù)男?。總耗時(shí)越小，表明系統(tǒng)效率越高。其中，系統(tǒng)總耗時(shí)為圖像分塊時(shí)間，壓縮時(shí)間和傳輸時(shí)間3項(xiàng)的總和。

圖4 TCP／IP協(xié)議下不同分塊尺寸的算法的復(fù)雜度Fig.4 The algorithm's complexity of different sizes of tiles under the TCP／IP protocol

由圖4可以看出，仿真曲線都經(jīng)歷了先降再升的過程，即對于不同圖像大小的情況，系統(tǒng)的總時(shí)耗都有一個(gè)最小值。根據(jù)仿真結(jié)果，系統(tǒng)性能在分塊大小為256×256時(shí)達(dá)到最佳。

綜合上面仿真結(jié)果，對于一般遙感圖像，無論是從重建圖像質(zhì)量還是系統(tǒng)總的計(jì)算復(fù)雜度上講，采取256×256均為最佳分塊策略。

2.2 采用的壓縮算法

漸進(jìn)式圖像傳輸（progressive image transmission，PIT）通常用在低帶寬的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，該技術(shù)可將數(shù)據(jù)分為幾個(gè)階段傳輸［9-10］。PIT技術(shù)應(yīng)滿足2個(gè)基本條件∶1）在前期傳輸?shù)慕茍D像應(yīng)盡可能清晰，即重要信息先傳輸。2）在前幾個(gè)階段接收的數(shù)據(jù)應(yīng)能夠與后面?zhèn)鱽淼膱D像疊加，即后接收的數(shù)據(jù)是對已有數(shù)據(jù)的細(xì)化。

由于SPIHT算法［11］是一種嵌入式編碼，它按照位平面自上而下的順序編碼，保證了重要的信息在前。此外，該種編碼方式能夠在任意位置進(jìn)行解碼，這為碼流的分階段傳輸和顯示提供了極大的方便。故采用SPIHT算法作為遙感影像瓦片的編碼方法。

SPIHT算法通過3個(gè)鏈表，把所有像素點(diǎn)按空間方向樹的結(jié)構(gòu)組織起來進(jìn)行編碼。這3個(gè)鏈表分別是∶重要像素點(diǎn)鏈表LSP（list of significant sets）、不重要像素點(diǎn)鏈表LIP（list of insignificant pixels）、不重要像素集合鏈表LIS（list of insignificant sets）。SPIHT編碼流程如圖5所示。

圖5 SPIHT編碼流程圖Fig.5 The flow chart of SPIHT encoding

3 影像壓縮及漸進(jìn)傳輸系統(tǒng)

3.1 包的數(shù)目及數(shù)據(jù)組織策略

瓦片圖像經(jīng)小波變換后，采用SPIHT逐個(gè)位平面進(jìn)行編碼，將每個(gè)位平面對應(yīng)的碼流生成一個(gè)包，每個(gè)包在傳輸過程中均需一個(gè)頭文件。頭文件記錄了2種信息∶1）該包的序號(hào)，以保證按順序解壓；2）該包中碼流的長度，根據(jù)該長度預(yù)先分配動(dòng)態(tài)內(nèi)存，以存儲(chǔ)該包的碼流文件。記錄碼流長度的另一個(gè)作用是供解碼端確定解碼的終止位，當(dāng)解碼至該包的最后一位時(shí)，進(jìn)行圖像顯示。

對于一個(gè)位平面，將包頭和壓縮碼流分為2個(gè)包發(fā)送。設(shè)有p個(gè)位平面，則生成2p個(gè)包。由于接收方對壓縮碼流解碼前必須預(yù)先知道一些圖像信息，故將這些信息放在一起作為第0個(gè)包單獨(dú)傳送，這個(gè)包稱為SPIHT頭文件。故包的總數(shù)為2p＋1個(gè)。

下面對各包的數(shù)據(jù)組織進(jìn)行簡要說明。

第0個(gè)包∶SPIHT解壓縮需要的頭文件。包括圖像長度、寬度、小波分解級數(shù)、小波分解系數(shù)最大值。包頭P0，h的長度等于包編號(hào)（8 bit）。包內(nèi)容P0，c的長度為16＋16＋8＋16＝56 bit。故第0個(gè)包的總長度為64位，如圖6所示。Length為圖像長度，Width為圖像寬度，Level為小波分解級數(shù)，MaxValue為小波系數(shù)最大值。

圖6 第0個(gè)包的數(shù)據(jù)組織Fig.6 The data organization of the 0th packet

第i個(gè)位平面對應(yīng)2個(gè)包∶包頭Pi，h的長度等于包編號(hào)（8 bit）＋碼流總長度（32 bit）＝40 bit。包內(nèi)容Pi，c的長度等于具體的碼流。包頭和包內(nèi)容的數(shù)據(jù)組織如圖7所示。

圖7 第i個(gè)位平面對應(yīng)的包頭和包內(nèi)容Fig.7 The head and content of the packet corresponding to the i th bit plane

圖7 中，灰色部分為包頭的內(nèi)容，Num指包編號(hào)，Code_Len指碼流總長度的二進(jìn)制表示，Code_ stream指壓縮碼流數(shù)據(jù)。

3.2 發(fā)送模塊的設(shè)計(jì)

發(fā)送端的功能是進(jìn)行壓縮并實(shí)時(shí)傳輸。設(shè)原始圖像大小為A，壓縮比為Cr，則在發(fā)送端預(yù)先開辟大小為A／Cr的總緩沖區(qū)。首先傳輸?shù)?個(gè)包，即SPIHT頭文件，為解壓端提供壓縮所必須的信息。然后對位平面進(jìn)行SPIHT壓縮，壓縮過程中生成的二進(jìn)制位不斷寫入總緩沖區(qū)。當(dāng)壓縮完一個(gè)位平面，則先將包頭寫入預(yù)先分配好的內(nèi)存中（5 byte），然后根據(jù)包頭提供的碼流長度，臨時(shí)分配動(dòng)態(tài)內(nèi)存，將緩存中的壓縮碼流寫入該內(nèi)存中，等待信道進(jìn)行傳輸。信道每傳輸完一個(gè)包，則將對應(yīng)的內(nèi)存釋放，繼續(xù)讀取下一個(gè)包。需注意，在傳輸過程中，編碼端的壓縮還在進(jìn)行。壓縮和傳輸各分配一個(gè)線程，2個(gè)線程同步并獨(dú)立進(jìn)行工作，從而實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)壓縮并傳輸。過程如圖8所示。

圖8 發(fā)送模塊的設(shè)計(jì)Fig.8 The design of sending module

3.3 傳輸模塊的設(shè)計(jì)

采用Socket，在標(biāo)準(zhǔn)的TCP／IP協(xié)議下，在以太網(wǎng)上進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。在傳輸信道，為了盡量使通信不丟包，采用雙工通信的方式。每傳輸完一個(gè)包，則接收端向發(fā)送端發(fā)出一個(gè)確認(rèn)指令，發(fā)送端接收該指令后，再發(fā)送下一個(gè)包。

3.4 接收模塊的設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)過程如圖9所示。預(yù)先開辟一個(gè)大小為8 bit的動(dòng)態(tài)內(nèi)存，以及2p個(gè)大小為5 byte的動(dòng)態(tài)內(nèi)存。8 byte的內(nèi)存用來接收SPIHT頭文件，為后面的SPIHT解壓縮做準(zhǔn)備。接收并解譯第0個(gè)包后，將該內(nèi)存釋放。當(dāng)接收到第1個(gè)包時(shí)，即最高位平面對應(yīng)的包頭，將其放入下一個(gè)動(dòng)態(tài)內(nèi)存中，解譯后得到對應(yīng)的碼流長度。然后根據(jù)該長度臨時(shí)開辟動(dòng)態(tài)內(nèi)存，并接收碼流（第2個(gè)包的信息）。接收完畢后，將碼流解壓縮并顯示，然后釋放包1和包2對應(yīng)的內(nèi)存。在解壓縮期間，信道傳來的包繼續(xù)放入下一塊內(nèi)存中，等待進(jìn)行相同的操作。隨著接收數(shù)據(jù)的增多，疊加在已有數(shù)據(jù)上的細(xì)節(jié)越來越多，圖像逐漸變得更清晰。

圖9 接收模塊的設(shè)計(jì)Fig.9 The design of receiving module

4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

為了驗(yàn)證分級壓縮和漸進(jìn)傳輸?shù)男Ч鶕?jù)以上分析與設(shè)計(jì)，采用一副大小為2 048×2 048的遙感影像，分割瓦片大小為256×256。硬件環(huán)境為2臺(tái)電腦，其中壓縮和傳輸一臺(tái)電腦，解壓和顯示一臺(tái)電腦。配置為Pentium 4處理器，2G內(nèi)存，Windows 2000系統(tǒng)。軟件環(huán)境為Visual Studio 2010，OpenCV 2.4，編程語言為C＋＋。

實(shí)時(shí)壓縮及漸進(jìn)傳輸系統(tǒng)的工作過程如下∶

首先，服務(wù)器對客戶端進(jìn)行監(jiān)聽，當(dāng)客戶端請求某一圖像時(shí)，馬上根據(jù)索引找到圖像存放位置并讀取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)壓縮。生成的碼流每達(dá)到一定的長度則打包傳輸至接收端。服務(wù)器端進(jìn)行壓縮和傳輸過程如圖10所示。

對于客戶端，每收到一個(gè)包，則先解譯包頭信息，得到對應(yīng)的碼流長度，然后根據(jù)該長度臨時(shí)開辟動(dòng)態(tài)內(nèi)存，該內(nèi)存用來存放碼流。當(dāng)碼流接收完畢后，解壓縮并顯示。隨著接收數(shù)據(jù)包的增多，顯示圖像不斷更新，圖像迅速平滑過渡至更清晰?？蛻舳嗽诓煌A段的解壓縮和顯示過程如圖11所示。

圖10 服務(wù)器端進(jìn)行壓縮和傳輸?shù)倪^程Fig.10 The process of compression and transmission for the server

從圖10、11的結(jié)果可以看出，發(fā)送端壓縮并打包發(fā)送碼流后，解碼端能夠?qū)崟r(shí)接收并解壓收到的包，解壓完畢立即進(jìn)行顯示。隨著包的傳送，影像細(xì)節(jié)迅速增加，可以平滑的過渡到最好的質(zhì)量。這種漸進(jìn)傳輸?shù)姆绞皆诘蛶挼木W(wǎng)絡(luò)環(huán)境下尤為有利。

圖11 客戶端進(jìn)行解壓縮和顯示的過程Fig.11 The process of decompression and display for the client

與本文提出的實(shí)時(shí)壓縮及漸進(jìn)傳輸系統(tǒng)相比，另一種廣為采用的壓縮方法是離線壓縮方法。離線壓縮的好處是所有圖像瓦片都提前壓縮好，需要的時(shí)候直接調(diào)用即可，對客戶端請求傳輸?shù)膱D像來說，節(jié)省了壓縮時(shí)間。但離線壓縮方法的缺點(diǎn)是，事先壓縮好的瓦片必須都存在服務(wù)器端，而對服務(wù)器端來講，海量遙感數(shù)據(jù)所占空間本身就是巨大的，再對所有數(shù)據(jù)的壓縮結(jié)果進(jìn)行存儲(chǔ)，其存儲(chǔ)負(fù)擔(dān)可想而知。因此，離線壓縮只適用于數(shù)據(jù)量不是特別巨大的場合。而對實(shí)時(shí)壓縮來講，只有客戶端請求的瓦片才被壓縮，而且壓縮后的碼流直接傳輸，并不用存儲(chǔ)在服務(wù)器中，大大減少了存儲(chǔ)器負(fù)擔(dān)。另一方面，由于是壓縮、傳輸、解壓縮同時(shí)進(jìn)行，故總時(shí)間一定小于單獨(dú)的壓縮時(shí)間、傳輸時(shí)間、解壓縮時(shí)間之和，這使得離線壓縮的優(yōu)勢進(jìn)一步降低?？梢?，提出的實(shí)時(shí)壓縮及漸進(jìn)傳輸系統(tǒng)是非常有意義的。

5 結(jié)束語

本文針對傳統(tǒng)影像金字塔模型下，將所有被請求的瓦片全傳輸完再解壓的問題，提出了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下遙感影像實(shí)時(shí)壓縮及漸進(jìn)傳輸系統(tǒng)，并對系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了詳細(xì)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用戶端看到的圖像能夠快速平滑過渡至最清晰，克服了傳統(tǒng)方法中影像顯示的“階躍”效應(yīng)，有效的解決了用戶主觀感覺等待時(shí)間過長問題。這種質(zhì)量的流式數(shù)據(jù)傳輸模式，降低了對網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求，非常適合遙感數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)發(fā)布，對進(jìn)一步提高虛擬地球平臺(tái)的遙感影像金字塔調(diào)度效率提供了較好的解決辦法。

當(dāng)然，該系統(tǒng)也有一定的局限性，就是當(dāng)大量用戶并發(fā)請求時(shí)，需占用的服務(wù)器計(jì)算資源較多，該問題可通過多線程技術(shù)得到緩解，這將作為下一步工作繼續(xù)研究。

參考文獻(xiàn)∶

［1］任娜，朱長青，任樹敬.瓦片數(shù)據(jù)版權(quán)保護(hù)方法及應(yīng)用研究［J］.地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2012，14（6）：693-697.REN Na，ZHU Changqing，REN Shujing.Research on method and applications of copyright protection for tile data［J］.Journal of Geo-Information Science，2012，14（6）：693-697.

［2］李志剛，蔣捷，翟永，等.面向分布式服務(wù)聚合的“天地圖”總體技術(shù)架構(gòu)［J］.測繪地理信息，2012，37（5）：13-15.LI Zhigang，JIANG Jie，ZHAI Yong，et al.“TIANDITU”Technical architecture for supporting distributed service aggregation［J］.Journal of Geomatics，2012，37（5）：13-15.

［3］李京偉.關(guān)于天地圖合作建設(shè)與商業(yè)運(yùn)營模式的思考［J］.地理信息世界，2011，8（4）：33-34.LI Jingwei.On cooperation and business modes of Tianditu［J］.Geomatics World，2011，8（4）：33-34.

［4］YANG Chaowei，WONG D W，YANG Ruixin，et al.Performance-improving techniques in web-based GIS［J］.International Journal of Geographical Information Science，2005，19（3）：319-342.

［5］劉鵬，畢建濤，曹彥榮，等.遙感影像數(shù)據(jù)庫引擎設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.地球信息科學(xué)，2005，7（2）：105-110.LIU Peng，BI Jiantao，CAO Yanrong，et al.Research on remote sensing image database engine［J］.Geo-Information Science，2005，7（2）：105-110.

［6］張軍，成禮智，楊海濱，等.基于紋理的自適應(yīng)提升小波變換圖像壓縮［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2010，33（1）：184-192.ZHANG Jun，CHENG Lizhi，YANG Haibin，et al.Adaptive lifting wavelet transform and image compression via texture［J］.Chinese Journal of Computers，2010，33（1）：184-192.

［7］霍亮，楊耀東，劉小勇，等.瓦片金字塔模型技術(shù)的研究與實(shí)踐［J］.測繪科學(xué)，2012，11（37）：144-146.HUO Liang，YANG Yaodong，LIU Xiaoyong，et al.Research and practice of tiles pyramid model technology［J］.Science of Surveying and Mapping，2012，11（37）：144-146.

［8］李艷紅，龐小平，李海亭.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的遙感影像金字塔紋理壓縮算法與實(shí)驗(yàn)［J］.地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2012（14）：109-115.LI Yanhong，PANG Xiaoping，LI Haiting.Research of remote sensing pyramid texture compression in network［J］.Journal of Geo-Information Science，2012（14）：109-115.

［9］ALTMAN E，SASSATELLI L，DE PELLEGRINI F.Dynamic control of coding for progressive packet arrivals in DTNs［J］.IEEE Transactions on Wireless Communications，2013，12：725-735.

［10］LIM N K，KIM D Y，LEE H.Interactive progressive image transmisson for ealtime applications［J］.IEEE Transactions on Consumer Electronics，2010，56：2438-2444.

［11］SAID A，PEARLMAN W A.A new，fast，and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees［J］.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，1996，6：243-250.

Design on the real-time compression and progressive transmission system of remote sensing image based on the network

SHI Cuiping1，2，ZHANG Junping1，QU Haicheng1，ZHANG Ye1
（1.School of Electronic and Information Engineering，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China；2.Department of Communication and Electronic Engineering，Qiqihar University，Qiqihar 161000，China）

∶In order to make the remote sensing image released quickly and smoothly，a real-time compression and progressive transmission system is proposed in this paper.Firstly，the optimum size of tile of the pyramid model is deduced.Secondly，each tile requested by the user is compressed by SPIHT（set partitioning in hierarchical trees）at the server.Next，the code stream is packed in a package and sent to the client as soon as the length of the code stream reaches the given length.In the meanwhile，the compression in the server is continued.For the client，it would be decompressed immediately when a packet is

and the image on the display would be updated dynamically.The experimental results showed that the compression，transmission，decompression，and display in the system can operate simultaneously.The image can be seen from coarse to very fine smoothly and quickly in the client.So the problem that image display＂jumps＂in the client is resolved.

∶image compression；progressive transmission system；real-time compression；real time systems；remote sensing image；tile

10.3969／j.issn.1006-7043.201307028

∶http：／／www.cnki.net／kcms／doi／10.3969／j.issn.1006-7043.201307028.html

∶TP751.1

∶A

∶1006-7043（2014）11-1434-07

∶2013-07-11.網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間∶2014-09-18.

∶國家863計(jì)劃資助項(xiàng)目（2012AA12A405）；黑龍江省教育廳基金資助項(xiàng)目（12521614）.

∶石翠萍（1980-），女，博士研究生；張鈞萍（1970-），女，教授，博士生導(dǎo)師.

∶張鈞萍，E-mail∶zhangjp＠hit.edu.cn.