[发明专利]一种船舶目标切片图像的ROI压缩方法

说明书

一种船舶目标切片图像的ROI压缩方法，应用于光学遥感卫星上，包括：星上船舶目标检测模块对大幅遥感图像进行分块，依次对各图像块提取可能包含船舶目标的候选区域；星上船舶目标检测模块在候选区域中提取疑似船舶目标的形状特征进行判决，若目标判决为舰船，则同时输出含目标的切片图像和目标在切片图像中的最小外接矩形位置信息；根据目标最小外接矩形位置信息计算切片图像的ROI掩膜，提取图像中非ROI区域的小波系数的最大值max(BG)；利用max(BG)对ROI区域进行小波系数提升，对提升处理后的小波系数进行编码，输出压缩码流。本发明省略了原有ROI压缩必须进行的ROI区域提取过程，节约了卫星上处理和存储资源的开销，提升了处理效率。

技术领域

本发明涉及遥感图像压缩领域，特别是光学遥感卫星图像中海上船舶目标图像的ROI(Region of Interest，感兴趣区域)压缩方法。

背景技术

光学遥感卫星船舶目标检测输出的结果是船舶目标的切片图像，考虑到星地传输链路的能力，需要对船舶目标切片图像进行压缩，以进一步减少冗余数据，提高链路传输效能。典型的船舶目标切片图像中船舶目标所占区域较小，一般在15％左右，大部分区域为海洋背景，可采用基于ROI的JPEG2000图像压缩算法。

星上船舶目标检测流程分为疑似目标提取与虚警剔除两个阶段，在进行虚警剔除时，需要提取疑似目标的形状特征，典型特征包括目标最小外接矩形以及等效椭圆等。其中目标最小外接矩形主要用于计算目标面积、长宽比等，等效椭圆主要用于计算目标偏心率。常规目标检测流程中，上述形状特征信息在完成目标虚警剔除后就舍弃了，后续进行ROI压缩时需要重新确定待压缩图像中的ROI区域。

ROI区域的确定方法是基于ROI的JPEG2000图像压缩在卫星上应用的难点。最简单的ROI区域确定方法是人工标记，但卫星在轨运行无法人工干预，只能使用星上自主ROI提取方法。

自主ROI提取方法主要包括基于灰度阈值分割的ROI检测算法、基于分水岭区域分割的ROI检测算法、基于区域生长和分裂合并的ROI检测算法、基于纹理特征分析的ROI检测算法等，上述算法都需要增加对待压缩图像的处理流程，既增加了卫星上处理和存储资源的开销，又增加了卫星上数据处理的时延。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种船舶目标切片图像中ROI区域的确定方法，通过将卫星上相对独立的目标检测与图像压缩需求联合考虑，优化切片图像压缩的ROI区域提取流程，节约了卫星上处理和存储资源的开销，提升了处理效率。

本发明所采用的技术方案如下：

一种船舶目标切片图像的ROI压缩方法，应用于光学遥感卫星上，包括如下步骤：

步骤1：星上船舶目标检测模块对大幅遥感图像进行分块，依次对各图像块提取可能包含船舶目标的候选区域；

步骤2：星上船舶目标检测模块在各候选区域内提取疑似船舶目标的最小外接矩形，结合形状特征对疑似目标进行判决，若判决结果为船舶，则输出含目标船舶的切片图像和目标在切片图像中的最小外接矩形位置信息；

步骤3：以切片图像中目标最小外接矩形作为ROI区域，计算切片图像的ROI区域掩膜，提取小波变换域图像中非ROI区域的小波系数的最大值max(BG)；

步骤4：利用max(BG)对ROI区域进行小波系数提升，对提升处理后的小波系数进行编码，输出压缩码流。

本发明提出的方法中，虚警剔除判决完成后，若疑似目标判别为船舶目标，将最小外接矩形信息与目标图像切片合并输出，在对船舶目标图像切片进行ROI压缩时，将目标最小外接矩形位置作为ROI区域计算ROI掩膜，编码后输出ROI压缩码流。