[发明专利]一种基于非对称小波基的超光谱图像小波压缩方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于非对称小波基的超光谱图像小波压缩方法及装置，属于遥感信号处理领域。

背景技术

二十世纪八十年代光电探测领域最重要的发展之一就是超光谱探测手段的兴起。目前，超光谱技术21世纪遥感技术领域最重要的发展方向之一和主要数据源。超光谱图像是通过光谱学和成像技术的交叉融合后所形成的成像光谱技术，在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，获取的光谱近似连续的图像数据。对大量的地球表面物质的光谱测量表明，不同的物体会表现出不同的光谱反射和辐射特征，这种特征引起的吸收峰和反射峰的波长宽度(深度一半处的宽度)在20nm～40nm左右，其物理内涵是不同的分子、原子和离子的晶格振动，引起不同波长的光谱发射和吸收，从而产生了不同的光谱特征。由于超光谱图像的波段宽度一般在10nm以内，因此这种数据能以足够的光谱分辨率区分出那些具有诊断性光谱特征的地表物质。其过程是将超光谱图像上任何一个像元或像元组合所对应的近乎连续的光谱曲线，对应已经建立的反映地球物质特性的光谱特征数据库，经过计算机的图像处理，就能达到快速区分和识别目标物质特性的目的。因此，超光谱图像包含了丰富的空间和光谱信息，其最主要的特点是在获取地表空间图像的同时，得到每个地物的连续光谱信息，从而实现依据地物光谱特征的地物成份信息反演与地物识别。

由于超光谱图像所特有的超光谱分辨率的性质，其潜在的可用性受到人们的广泛关注。超光谱图像数据在军事侦查、土地利用、灾害监测、地形测绘、地质探矿、污染监测、生态环境研究等方面有着广泛的应用前景。这些领域的应用对于促进国民经济的持续发展具有十分重要的意义。很多国家对该技术倾注了大量资金和人力，推进了该技术的应用水平。

随着成像光谱技术的普及、发展和应用，超光谱图像不仅展示出更好的谱分辨率，而且还有更优的空间分辨率、更高的辐射精度、更宽的地面覆盖范围。所有这些都将给超光谱图像的传输和存储带来更大挑战。以标准的超光谱AVIRIS图像为例，有224个谱带，每个谱带图像的空间分辨率为512×612×16bit，一幅图像的数据量就达到百兆字节。为了能够快速传输和处理这些数据并减少存储空间，必须对其海量数据进行有效的压缩。如果没有有效的压缩方法，势必会限制超光谱数据的普及应用。

国内外对超光谱图像的压缩研究主要有变换压缩技术、矢量量化技术和预测编码技术。由于矢量量化技术的编码复杂性过高，其计算量随着矢量维数的增加而呈指数增长，且一般码本固定，改变码率困难，对训练集选取也比较敏感，所以在超光谱压缩应用中受到限制，尤其不适于实时计算的应用。预测技术则需要针对每幅超光谱图像设计最优的预测器，才可以得到最好的预测结果，且还要传递或存储大量空间维和光谱维上的预测系数，使得压缩性能有限。以上原因使得变换编码成为超光谱图像压缩的主要技术方法。然而在变换编码技术中，由于卡胡南-列夫变换(KLT)的复杂度过高、离散余弦变换(DCT)的块状效应使得它们的应用受到限制。只有小波变换表现出了优良的特性，使得超光谱图像的压缩性能一再提升。显然，研究高效的超光谱图像小波压缩方法对于超光谱图像的应用有着特别重要的意义。

超光谱图像的小波压缩方法的主要思想是选取一个固定的小波基，在图像各维作分离的小波分解，然后在小波域内进行量化、扫描、熵编码等图像编码处理。其中，小波分解部分一般是在不同维度空间采用对称的子带结构、对称的小波基分别进行一维小波变换，即对称小波基的传统三维离散小波变换。由于图像编码处理部分主要是利用小波系数的特征来进行压缩，而小波系数的特征是否明显主要取决于小波基与图像数据的匹配程度。已有的实验和研究结果显示，超光谱图像的光谱维和空间维具有不同的特征和统计特性。因此传统的超光谱图像小波压缩的对称小波基和子带结构不能够对各维数据同时达到最佳匹配。此外，在超光谱图像小波压缩的小波基选择和评估环节也一直没有形成一套成熟的方法，无法准确确定超光谱图像小波压缩的最优基。以上两个原因限制了超光谱图像小波压缩的效率。

发明内容