[发明专利]一种基于分形和H.264的高光谱图像压缩方法

权利要求书

1.一种基于分形和H.264的高光谱图像压缩方法，其特征在于如下步骤：

步骤一：将高光谱图像立方体数据转换成YUV格式的视频；

步骤二：若为高光谱视频的I帧（第一帧必须为I帧，其它帧可以设置是否为I帧），使用基于宏块平坦度的H.264快速帧内预测模式判别方法进行帧内预测模式选择，预测宏块，完成所有块的预测后可以得到I帧的预测帧。通过原始帧和预测帧之差得到编码端残差帧，转入步骤四编码残差；若为高光谱视频的P帧，转到步骤三；

步骤三：若为高光谱视频的P帧，依次对当前帧的所有宏块进行分形编码。在参考帧中的搜索窗内对当前宏块进行块匹配，子块的位置作为父块的起始搜索点，父块的大小与子块的大小相同。对每个宏块进行树状结构分块，即分块从大到小可分为16×16、16×8、8×16、8×8，8×8往下（亚宏块分割）可以分为8×4，4×8，4×4。首先对编码宏块的各种树状结构分块由MSE准则寻找最佳匹配块，确定各块的迭代函数系统系数即IFS系数；然后比较所有块划分方式的率失真代价；最后将率失真代价最小的块划分方式作为最终的帧间编码模式。记录最终的IFS系数，转入步骤五得到本块的重建块。如果当前帧所有的宏块都已编码完毕，所有的重建块组成重建图像（即下一帧的参考帧），通过原始图像与重建图像之差得到编码端残差图像，转到步骤四编码残差。所述搜索窗为在参考帧中的矩形搜索区域；所述IFS系数包括父块与子块的位置偏移，即运动矢量(x,y)和比例因子s、偏移因子o；

步骤四：残差图像的数据经过DCT、量化之后的系数一方面进行Zig-Zag扫描，然后用熵编码CABAC进行编码写入码流；另一方面经过反量化、反DCT变换后得到解码端残差帧。由预测帧和解码端残差帧之和得到重建帧（即下一帧的参考帧）。如果是P帧则还要对所有IFS系数进行CABAC熵编码。判断当前帧是否为最后一帧，如果是最后一帧结束编码；否则，返回步骤二继续处理下一帧图像；

步骤五：通过保存的IFS系数代入解码方程式

r_i=s·d_i+o                     (1)

计算得到预测值，由原始块和预测块之差得到编码端残差块，编码端残差块经过DCT变换、量化、反量化和反DCT变换得到解码端残差块，再由预测块和解码端残差块之和得到重建块。转入步骤三编码深度图序列P帧下一宏块。式中r_i为预测块的像素值，d_i为参考帧相应父块的像素值。

2.根据权利要求1所述一种基于分形和H.264的高光谱图像压缩方法，其特征在于：所述步骤一中将高光谱图像立方体数据转换成YUV格式的视频包括以下两个步骤：

1)高光谱图像数据归一化至[0,255]区间内的整数。高光谱图像数据表示地物的光谱反射率，其位深度一般为16比特/像素，需要转换成8比特/像素。转换方法为首先将光谱反射率的值归一化至[0,255]区间，然后将其转换为无符号8比特的整数，最终的数值为[0,255]区间的整数；

2)将高光谱图像数据的每个波段作为一帧，每个波段的归一化后的反射系数作为该帧的亮度元素（Y分量），色度分量Cb和Cr均设为中值128。循环执行步骤2)直到高光谱图像的所有波段处理完毕。所有帧即组成一个YUV格式的视频文件。