[发明专利]一种基于信噪分离的成像光谱图像快速矢量量化编码方法

权利要求书

1.一种基于信噪分离的成像光谱图像快速矢量量化编码方法，由成像光谱仪完成成像光谱数据的采集，并将待压缩图像的光学信号转化为数字图像信号，存储于采集设备存储器中；通过USB、红外接口读入图像，在处理器中进行基于信噪分离的成像光谱图像快速矢量量化有损压缩；其特征在于：压缩结果直接存储在本地硬盘，或通过网络存储设备进行网络存储；包括对原始数据进行信噪分离步骤，采用基于特征值的波段截取方法截取高信噪比波段步骤，利用快速矢量量化方法对所截取的波段进行压缩编码步骤；

所述的信噪分离步骤中，采用噪声自适应主成分变换方法，变换后的波段将图像中的有效信息集中在靠前的少数波段中；

所述的基于特征值的波段截取中，利用噪声自适应主成分变换后得到的一组描述了变换后对应波段信噪比高低的特征值，该特征值依据其一定范围内均值的相对减小量确定波段截取的位置；

所述的快速矢量量化中，将变换后所截取的图像数据以单个像素点为单位，每个像素点为一个像素矢量，之后采用快速矢量量化方法进行压缩；

成像光谱图像压缩还包括下述步骤：

计算机从存储设备读入成像光谱图像，整个图像用一个三维数组的形式进行表示；

对原始图像进行噪声自适应主成分变换，并将变换矩阵写入压缩码流，同时将所得到的特征值序列存入一个一维矩阵；

依据所提出的基于特征值的波段截取方法从变换后波段中提取信噪比高的波段；

对所提取的波段进行快速矢量量化，并将所得到的码书写入压缩码流，同时使用低复杂度无损压缩算法对所得到的码字索引进行无损压缩；

压缩后的数据输出到缓存器，直接存储在本地硬盘或通过网络储存设备进行网络存储；

以上操作结束后，关闭成像光谱图像文件。

2.根据权利要求1所述的基于信噪分离的成像光谱图像快速矢量量化编码方法，其特征在于：所述的信噪分离步骤包括：

读入成像光谱图像数据；

提取原始图像的噪声，对噪声分量进行第一次主成分分析，并使所得到特征值矩阵单位化，得到变换矩阵P；

将原始图像与P相乘后进行第二次主成分分析，得到变换矩阵Q，之后将P与Q相乘 得到噪声自适应主成分变换矩阵T_MNF；

将原始图像与T_MNF相乘后得到噪声自适应主成分变换后数据，同时将变换矩阵写入压缩码流，并且将第二次主成分分析所得到的特征值序列存入一个一维数组中。

3.根据权利要求1所述的基于信噪分离的成像光谱图像快速矢量量化编码方法，其特征在于：所述的采用基于特征值的波段截取方法截取信噪比高的波段步骤包括：

设定阈值T；

计算特征值在一定范围内的均值，计算方法如下式：

V(i)表示变换后每个波段所对应的特征值，其中i表示波段数；首先将V按先后顺序每n个分为一组，之后计算所有组中V的均值，V_mean(j)表示第j组V的均值；

计算连续两个V_mean之间的相对减少量R_d，计算方法如下式：

确定变换后图像波段截断位置，通过所设定阈值T，当R_d值小于T时，则确定截断点为(n+1)×j。

4.根据权利要求1所述的基于信噪分离的成像光谱图像快速矢量量化编码方法，其特征在于：所述的采用快速矢量量化方法进行压缩，其矢量量化采用快速码书设计方法：

设定判别条件如下式：

表示在k-1次迭代过程中训练矢量X_i的最小平方误差， 表示X_i到k-1次迭代后更新的第J个码字 的平方误差，平方误差的计算方法如下式：

满足式(3)时，认为Y_J仍然为训练矢量X_i的最优匹配，则无需寻找其最优的胞腔划分；

若不满足，对于每个训练矢量X_i，需要重新计算该矢量到更新后各码字的平方误差以寻找最优的胞腔划分，此时采用一种部分距离计算方法进一步降低了每次平方误差的计算； 

在进行部分距离计算时，将最小部分距离初始值d_partial设定为 

矢量量化算法的具体步骤如下：

读入经过噪声自适应主成分变换和波段截取的图像数据；

设定码书大小N并初始化码书和训练矢量，同时设定迭代次数和相对误差门限ε；

依据训练矢量，采用改进的快速码书设计算法训练矢量量化码书；

根据所得到的码书，为每一个像素矢量依据最小平方误差准则搜索最优匹配码字，并形成码字索引；

使用一种低复杂度无损压缩算法对码字索引进行压缩；

将压缩后的码字索引和上述步骤中得到的码书写入压缩码流。