[发明专利]基于深度自编码网络的大压缩比卫星遥感图像压缩方法

摘要

本发明公开了一种基于深度自编码网络的大压缩比卫星遥感图像压缩方法，主要解决现有技术压缩比低的问题。其实现步骤为将多个自编码器级联堆叠构成深度自编码网络；输入一组训练图像数据到深度自编码网络，训练该网络获得优化的网络参数，得到深度压缩网络和深度解压网络；待压缩的遥感图像送入深度压缩网络，得到高阶稀疏特征，对特征量化和编码得到最终压缩码流；对接收到的码流反量化和编码，得到高阶稀疏特征并送入深度解压网络，网络的最终输出为解压的遥感图像。本发明结合图像处理与深度学习技术，实现卫星遥感数据的大倍率压缩；因压缩与解压过程只需进行简单的前向传递操作，实时性好；减轻了海量遥感数据的存储与传输负担。

主权项

一种基于深度自编码网络的大压缩比卫星遥感图像压缩方法，包括如下步骤：1)将多个自编码器级联堆叠构成深度自编码网络，自编码器主要包括基本的自编码器、稀疏自编码器、降噪自编码器、正则化自编码器；2)输入一组训练图像数据到深度自编码网络，训练该网络获得优化的网络参数，得到深度压缩网络和深度解压网络；3)将待压缩的遥感图像送入深度压缩网络，计算网络的各隐藏层输出，得到层次化的逐步抽象的高阶稀疏特征，对特征进行量化和编码得到最终的能够进行传输与存储码流，实现遥感数据的大倍率压缩，深度压缩网络是指：将训练好的每个自编码器的输入层与隐藏层，保持其连接关系及网络参数不变，顺序堆叠构成深度神经网络；4)对接收到的码流进行反量化和编码，得到高阶稀疏特征，将高阶稀疏特征送入深度解压网络，网络的最终输出为解压后的遥感图像，深度解压网络是：将训练好的每个自编码器的隐藏层与输出层，保持其连接关系及网络参数不变，逆序堆叠构成深度神经网络。