[发明专利]一种基于改进EZW的声纳图像数据压缩方法

摘要

本发明公开了一种基于改进EZW的声纳图像数据压缩方法，包括步骤1)采集声纳图像信号，分析其统计特性和能量分布特点；2)对声纳图像进行整数提升小波变换，建立小波系数树结构；3)将小波变换后图像的低频子带经过调整后直接存储；4)将高频部分应用改进的嵌入式零树编码(EZW)；5)合并低高频数据，实现声纳数据的压缩。本发明的优点在于采用小波变换对声纳图像信号进行处理，使其幅值分布相对集中，更利于压缩编码；采用整数提升小波变换进行声纳图像处理，可有效地提高运算效率，实现图像的无损压缩；压缩声纳数据其压缩速度和PSNR值均优于传统的EZW算法。

主权项

一种基于改进EZW的声纳图像数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集声纳图像信号，并采用提升格式的LeGall 5，3小波对声纳图像进行小波变换，建立小波系数树结构；提升小波变换分为分裂、预测和更新三个步骤，LeGall小波整数实现形式如下：正变换:反变换:式中符号表示取整运算,xext表示周期对称延拓后的信号；按照LeGall小波变换算法，完成一次对图像水平方向上的提升小波变换，得到水平方向上低频L和高频H两个部分；接下来用同样的方法分别再对这两个部分进行垂直方向上的提升小波变换，得到LL，LH，HL，HH；这样整个2维的提升小波变换就完成了；到这里，完成的是一级的2维提升小波变换，对小波变换后的低频部分再做小波变换，如此循环N次，就得到N级的2维小波变换；经过N级小波变换的小波图像，对于低频子图中的某一系数而言，与其对应的具有相同空间定位的高频子图中的系数称为是它的子孙，从图像 的低频层开始依照子孙关系延伸，得到树形结构；步骤2、将步骤1中得到的高频与低频数据分开编码；若为低频子带的数据，按公式将低频数据映射到[0，255]之间后直接存储，存储后转至步骤3.5；若为高频子带的数据，则进行步骤3；式中，c为小波系数，Min为小波系数的最小值，Max为小波系数的最大值，f(c)为映射后的值；步骤3、将高频部分应用改进的嵌入式零树编码，具体包括如下子步骤：步骤3.1、初始化阈值ci,j为小波系数；步骤3.2、改进的主扫描过程：按“Z”字形扫描，对于不同的系数类型，做不同的处理：选择处理一：如果为正重要系数：输出符号POS，再根据其绝对值输出幅值码：如果在区间[T,T+T/4)则输出00；如果在区间[T+T/4，T+T/2)输出01；如果在区间[T+T/2，T+3T/4)输出10；如果在区间[T+3T/4，2T)输出11；选择处理二：如果为负重要系数：输出符号NEG，再根据其绝对值输出幅值码：如果在区间[T,T+T/4)输出00；如果在区间[T+T/4，T+T/2)输出01；如果在区间[T+T/2，T+3T/4)输出10；如果在区间[T+3T/4，2T)输出11；选择处理三：如果为孤立零点：输出符号IZ；选择处理四：如果为零树根：输出符号ZTR；步骤3.3、重新设置阈值T＝T/2,如果T＝1或者达到码率要求，算法终止，否则转至步骤3.2；步骤3.4、对主扫描输出的类型码和幅值码进行自适应二进制编码；步骤3.5、输出高频数据码流，编码过程结束；步骤4、将低高频数据合并，输出码流，实现声纳数据的编码压缩；步骤5、解码为编码的逆过程，首先对得到的码流进行算术解码；对于最低频子带的编码码流按公式进行调整，就得到相应的最低频子带小波变换重建系数；对于其他高频子带的码流，解码器利用接收到的编码器发送过来的相关信息，设置相应的阈值，进行主扫描解码：在解码出POS、NEG、ZTR、IZ类型码之后，如果是重要系数POS或者NEG，则直接进行幅值码的解码，即根据区间码进行重要系数的重构；“00”重构为1.125T，“01”重构为1.375T，“10”重构为1.725T，“11”重构为1.875T；阈值减半，重复主扫描过程，直到阈值为1或者达到码率要求，结束解码；最后进行(5,3)逆整数提升小波变换，即可转换为原始声纳图像了。