[发明专利]基于量化策略的含云遥感图像压缩方法

权利要求书

1.一种基于量化策略的含云遥感图像压缩方法，其特征在于，包括如下：

1)图像边界扩展：

输入含云遥感图像I及对应的云掩模图像M，其中I为灰度图像；M为二值图像，感兴趣区域用0表示，云区域用1表示，这两个图像的大小相同；

分别将含云遥感图像I和云掩模图像M的宽W，高H均补成偶数，得到边界扩展后的含云遥感图像I_e和边界扩展后的二值云掩模图像M_b，其扩展后图像的宽W′为W+(W％2)，高H′为H+(H％2)，其中％表示取余操作；

2)对边界扩展后含云遥感图像I_e中的云区域进行下采样和插值，得到降空间分辨率后的含云遥感图像I_b；

3)计算感兴趣区域近似中位数Z；

4)获取带标记的云区域内外边缘：

4a)对边界扩展后的二值云掩模图像M_b依次进行膨胀和腐蚀操作，得到膨胀后云掩模M_d和腐蚀后云掩模M_e；

4b)对膨胀后的云掩模M_d中的云区域进行连通域标记，即将各个连通的云区域用不同的数字表示，得到一幅膨胀后云区域灰度图像N_d；

4c)将膨胀后的云掩模M_d与边界扩展后的二值云掩模图像M_b进行逐点做差，得到一幅用1表示云区域外边缘、用0表示其他区域的二值云区域外边缘图像M_so；

4d)将边界扩展后的二值云掩模图像M_b与腐蚀后的云掩模M_e进行逐点做差，得到一幅用1表示云区域内边缘、用0表示其他区域的二值内边缘图像M_si；

4e)根据二值云区域外边缘图像M_so、二值内边缘图像M_si、边界扩展后的二值云掩模图像M_b和膨胀后云区域灰度图像N_d，得到云区域外边缘灰度图像N_so、云区域内边缘灰度图像N_si和云区域灰度图像N_b；

5)云区域量化：

5a)记降空间分辨率后含云遥感图像I_b的比特深度为Bd，并将该I_b的云区域中每个像素值减去2^Bd-1，再将云区域内的像素值统一进行右移操作；

5b)对右移后的云区域内每个像素值加上2^Bd-1，得到云区域量化后的灰度图像I_q；

6)结合云区域外边缘灰度图像N_so和云区域内边缘灰度图像N_si对云区域量化后的灰度图像I_q进行边界平滑，得到边缘平滑后的图I_f；

7)将边缘平滑后图像I_f中所有像素点的值减去一个偏移量，得到预处理后的图像I_p该偏移量的值等于步骤3中计算所得的中位数Z；

8)对预处理后的图像I_p进行压缩编码，得到压缩码流S，并发送给接收端；

9)在接收端对收到的码流S进行解码，得到恢复图像I_r。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，1)中边界扩展后的含云遥感图像I_e和边界扩展后的二值云掩模图像M_b，宽度均为W′＝W+(W％2)，高度均为H′＝H+(H％2)，其中％表示取模操作。