[发明专利]基于JPEG2000标准的贝尔图像压缩方法

说明书

本发明公开了一种基于JPEG2000标准的贝尔Bayer图像压缩方法，本发明的具体实现步骤如下：(1)输入待压缩贝尔Bayer图像；(2)计算目标码率；(3)分离颜色分量；(4)离散余弦变换；(5)小波变换；(6)量化；(7)T1编码；(8)计算率失真斜率门限；(9)联合截取码率；(10)计算总的截断码率；(11)判断截断码率和目标码率大小(12)组织码流；(13)输出压缩文件。本发明利用1×4整型离散余弦变换和联合截取码率有效克服了现有技术中压缩性能较低的问题，利用T1编码克服了现有技术中抗误码性较差的问题，可用于遥感卫星中对贝尔Bayer图像进行压缩编码。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及图像压缩技术领域中的一种基于JPEG2000标准的贝尔图像压缩方法。本发明可用于遥感卫星中对贝尔图像进行压缩编码。

背景技术

由卫星相机获得的遥感图像分为黑白和彩色两种，目前卫星相机大多是轻小型低功耗面阵CMOS相机，该相机通过CMOS传感器上的贝尔滤波阵列获取红绿蓝三个谱段图像，再通过插值估计恢复成彩色图像。早期应用于遥感卫星CMOS相机贝尔Bayer图像压缩采用先压缩图像，后复原为彩色图像的方法，但压缩时却提取Bayer图像中的红绿蓝各分量分别进行压缩，没有考虑三色分量之间的颜色相关性，对分量中的冗余信息进行编码，压缩效率不高。许多研究人员针对这一问题，提出了一些算法，通过各种途径提高压缩效率。

北京空间机电研究所在其申请的专利文献“一种基于YUV变换的Bayer图像压缩方法”(专利申请号：CN 201010543504.X，公开号：CN 101977330 A)中公开了一种Bayer格式图像的压缩方法。该方法首先对贝尔Bayer图像进行空间变换,由三色空间转换为亮度色度空间,去除了三色分量间的颜色相关性,随后根据图像的复杂度进行自适应确定压缩比并进行变换和编码。该方法存在的不足之处是：该方法在进行空间变换时，只是简单地取绿色分量数据的平均值，这样会损失绿色分量的信息，导致压缩性能不高；而且该方法采用SPIHT压缩算法，抗误码性能较差。

Wang,Chengyou在其发表的论文“Bayer patterned image compression basedon wavelet transform and all phase interpolation”(IEEE,InternationalConference on Signal Processing IEEE,2013:708-711.)中公开了一种基于分层树集合分割排序SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Tree)算法的贝尔Bayer图像压缩方法。该方法首先对输入贝尔Bayer图像进行空间变换，由三色空间转换为亮度色度空间，然后分离亮度分量和色度分量，最后采用离散小波变换和SPIHT算法进行变换和编码。该方法虽然去除了贝尔Bayer图像三色分量间的颜色相关性，但是该方法仍然存在的不足之处是：该方法采用SPIHT压缩算法，抗误码性能较差，不适合遥感卫星的恶劣的环境。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术的不足，提出了一种基于JPEG2000标准的贝尔Bayer图像压缩方法。

实现本发明目的的具体思路是：首先利用1×4整型离散余弦变换，减少贝尔Bayer图像4个颜色分量间的冗余信息，然后对离散余弦变换后的4个颜色分量数据分别进行小波变换、量化、T1编码，最后联合截取4个颜色分量的编码数据流，组织截取后每个颜色分量的编码数据流。

本发明实现的具体步骤包括如下：

(1)将待压缩贝尔Bayer图像输入到计算机内存中；

(2)计算目标码率T：

根据用户设定的压缩比r和待压缩贝尔Bayer图像的宽W、高H、像素位宽P，计算目标码率T；

(3)分离待压缩贝尔Bayer图像的颜色分量：