一種基于rklt和主成分選取的高光譜圖像無損壓縮方法
【專利摘要】一種基于RKLT和主成分選取的高光譜圖像無損壓縮方法，屬于遙感高光譜圖像壓縮【技術(shù)領(lǐng)域】。本發(fā)明解決了現(xiàn)有的KLT方法在高光譜圖像無損壓縮時，產(chǎn)生的浮點數(shù)系數(shù)不利于在硬件上處理的問題，技術(shù)方案為：將高光譜圖像由3D轉(zhuǎn)化為2D矩陣；變換矩陣通過RKLT分解為四個整數(shù)矩陣和變換系數(shù)；變換系數(shù)選取主成分再進行RKLT逆變換；逆變換的矩陣與原2D矩陣相減得到殘差；殘差和選取主成分的RKLT正變換矩陣經(jīng)過預(yù)測、正向映射、區(qū)間編碼形成編碼流；KLT生成的變換矩陣保存為RAW文件后與上一步的編碼流一同作為壓縮后的數(shù)據(jù)傳給壓縮端；用搜索法尋找最優(yōu)的需要選取的主成分的個數(shù)。本發(fā)明適用于對高光譜圖像進行無損壓縮。
【專利說明】-種基于RKLT和主成分選取的高光譜圖像無損壓縮方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種遙感高光譜圖像處理方法，具體涉及一種基于RKLT和主成分選 取的高光譜圖像壓縮方法，屬于遙感高光譜圖像壓縮【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002]高光譜遙感是遙感技術(shù)發(fā)展的又一革命，它是具有高光譜分辨率的遙感科學(xué)和技 術(shù)，以測譜學(xué)（Spectroscopy)為基礎(chǔ)，可以對同一個空間像元產(chǎn)生幾十到上百個連續(xù)的波 段。高光譜遙感的光譜分辨率高、光譜連續(xù)，應(yīng)用范圍也更加廣闊，它利用很多很窄的電磁 波波段從感興趣的物體上獲取大量相關(guān)數(shù)據(jù)，它可以獲得近似連續(xù)的光譜信息，覆蓋整個 可見光至近紅外（0. 4-2.4微米）光譜范圍，波段寬度一般小于1〇納米，一幅高光譜圖像可 以得到幾十到上百波段的圖像，在處理空間特征的同時處理光譜特征，因此在常規(guī)二維圖 像的基礎(chǔ)上，又得到了第三維信息--"光譜維"信息，大大提高了從遙感圖像中獲取地物 信息的能力。
[0003] 近些年來，成像光譜儀技術(shù)和無線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)發(fā)展迅猛，成像波段更多、光譜分 3率更高、所含有的光譜信息也更為豐富。與傳統(tǒng)的多光譜圖像相比，高光譜圖像大大提 高了圖像的光譜分辨率，能夠在納米級的光譜分辨率上對地物進行上百個譜帶的成像。信 息量的增加必然導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的遞增，高光譜圖像這種海量數(shù)據(jù)帶來最突出的問題就是傳輸 和存儲的困難,隨著高光譜圖像成像技術(shù)不斷發(fā)展，其空間分辨率和譜間分辨率也隨之提 高，數(shù)據(jù)量必然增加迅猛。面對如此龐大的高光譜圖像數(shù)據(jù)，研究一種高效的壓縮方法顯得 尤為重要。高光譜圖象不僅具有空間相關(guān)性，而且具有較強的光譜相關(guān)性,其壓縮方法主 要通過去除空間和光譜間的冗余，以實現(xiàn)減少數(shù)據(jù)量的目的。高光譜圖象壓縮方法主要包 括基于預(yù)測的壓縮、基于變換的壓縮和基于矢量量化的壓縮三大類。KLT(Karhunen_Loeve Transform)是一種理論上在最小均方誤差準則意義下去相關(guān)性能最優(yōu)的線性變換。KLT系 數(shù)是浮點數(shù)，不利于編碼以及硬件儲存等。因此，RKLT(Reversible KLT)在最新的研究中應(yīng) 運而生，RKLT是可逆的整數(shù)KLT，它將KLT中產(chǎn)生的浮點矩陣變換為整數(shù)矩陣，從而省去了 量化步驟，其突出特點就是既具備KLT的去除相關(guān)性的性能，又能實現(xiàn)整數(shù)到整數(shù)的映射， 且過程是完全可逆的，有利于無損壓縮的實現(xiàn)。本發(fā)明研究運用RKLT和主成分選取相結(jié)合 的方法，得到了較高的壓縮比，并且更容易在硬件上實現(xiàn)，對高光譜圖象的有效壓縮和進一 步應(yīng)用具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提出一種基于RKLT和主成分選取的高光譜圖像無損壓縮方法， 以解決現(xiàn)有的KLT方法在高光譜圖像無損壓縮時，產(chǎn)生的浮點數(shù)系數(shù)不利于在硬件上處理 的問題。
[0005] 本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
[0006]本發(fā)明所述的一種基于RKLT和主成分選取的高光譜圖像無損壓縮方法，是按照 以下步驟實現(xiàn)的：步驟一、將行數(shù)、列數(shù)、波段數(shù)分別為nx、ny、nz的3D高光譜圖像轉(zhuǎn)換成行 數(shù)1^\、列數(shù)為1!2的20矩陣1;
[0007] 步驟二、將步驟一得到的矩陣I經(jīng)過RKLT生成四個大小均為nzXnz的矩陣T、H、 Μ、N以及一個行數(shù)為nxXny，列數(shù)為nz的變換系數(shù)的矩陣Y_RKLT_THMN，且Y_RKLT_THMN的 元素全部是整數(shù)，其中T、H、M、N由RKLT中KLT生成的行數(shù)列數(shù)均為n z的特征向量組成的 矩陣C0EFF經(jīng)過矩陣分解而得；
[0008] 步驟三、令Y_RKLT_THMN第npes+l個列向量到第nz個列向量為零，對其進行RKLT 逆變換得到恢復(fù)的整數(shù)矩陣X_REC_NMHT，其大小與Y_RKLT_THMN相同；
[0009] 步驟四、將X_REC_NMHT與原圖像矩陣I相減得到殘差，即dl = I-X_REC_NMHT得到 行數(shù)為nxXny、列數(shù)為nz的殘差dl，并將殘差進行正向映射和區(qū)間編碼，產(chǎn)生編碼碼流1 ; [0010] 其中，正向映射即將殘差矩陣中的元素 eg經(jīng)過下式處理：
[0011]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于RKLT和主成分選取的高光譜圖像無損壓縮方法，其特征在于所述方法包 括以下步驟： 步驟一、將行數(shù)、列數(shù)、波段數(shù)分別為nx、ny、nz的3D高光譜圖像轉(zhuǎn)換成行數(shù)nxXny、列 數(shù)為nz的2D矩陣I; 步驟二、將步驟一得到的矩陣I經(jīng)過RKLT生成四個大小均為nzXnz的矩陣Τ、Η、M、N以及一個行數(shù)為nxXny，列數(shù)為nz的變換系數(shù)的矩陣Y_RKLT_THMN，且Y_RKLT_THMN的元素 全部是整數(shù)，其中Τ、Η、M、N由RKLT中KLT生成的行數(shù)列數(shù)均為nz的特征向量組成的矩陣 COEFF經(jīng)過矩陣分解而得； 步驟三、令Y_RKLT_THMN第npes+l個列向量到第nz個列向量為零，對其進行RKLT逆變 換得到恢復(fù)的整數(shù)矩陣X_REC_NMHT，其大小與Y_RKLT_THMN相同； 步驟四、將X_REC_NMHT與原圖像矩陣I相減得到殘差，即dl=I-X_REC_NMHT得到行 數(shù)為nxXny、列數(shù)為nz的殘差dl，并將殘差進行正向映射和區(qū)間編碼，產(chǎn)生編碼碼流1 ; 其中，正向映射即將殘差矩陣中的元素eiM_經(jīng)過下式處理： 2|eu|_iei,j<^ 、2卜;')|，>0 步驟五、選取Y_RKLT_THMN的前npc;s個列向量,得到行數(shù)為nxXny、列數(shù)為npc;s的新矩陣Y_RKLT_THMN1，新矩陣經(jīng)過預(yù)測、正向映射和區(qū)間編碼，產(chǎn)生編碼碼流2 ; 步驟六、將步驟二中的矩陣COEFF直接保存為16位精度的raw文件； 步驟七、將步驟四、步驟五得到的編碼碼流、步驟六得到的raw文件組織在一起作為最 終的壓縮碼流傳送給解碼端； 步驟八、搜索尋找最佳的主成分選取個數(shù)npc;s，使得壓縮比達到最大。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于RKLT和主成分選取的高光譜圖像無損壓縮方法，其 特征在于步驟一所述的圖像轉(zhuǎn)換方式為：通過zig-zag掃描方式實現(xiàn)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于RKLT和主成分選取的高光譜圖像無損壓縮方法，其 特征在于步驟四所述的正向映射為：正向映射即將殘差矩陣中的元素經(jīng)過下式處理 ： ={2k|-^<〇!Ji2kl，?>0 得到新的矩陣dl'，riij是新的矩陣dl'中的元素。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于RKLT和主成分選取的高光譜圖像無損壓縮方法，其 特征在于步驟五所述的預(yù)測的實現(xiàn)方式如下： 將2D矩陣Y_RKLT_THMN1轉(zhuǎn)化為3D矩陣Y_RKLT_THMN1_3D，即生成npes個維數(shù)為nxXny 的2D矩陣，對于每個2D矩陣，首先對其中的元素Cii」進行第一次預(yù)測并更新矩陣，預(yù)測方 法如下： C,.,=1116^1011^ ,^; +c·, ;-1-Ct^l) ^ 其中，l〈i彡nx,l〈j彡ny ; 之后，將預(yù)測后的3D矩陣轉(zhuǎn)化為2D矩陣，再對該2D矩陣做第二次預(yù)測：即只對該2D 矩陣第一行做變換，預(yù)測后的新元素X'U=Xlij-X1^,其中l(wèi)〈j<ny。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于RKLT和主成分選取的高光譜圖像無損壓縮方法，其 特征在于步驟八所述的搜索方法為：以npc;s =S為起點，向前由npc;s =S-I-直遍歷到npc;s =S-P,向后由npc;s =S+1遍歷到npc;s =S-Q,向前或向后每遍歷一個數(shù)就重復(fù)步驟三到步驟 七，得到的壓縮比跟前一個比較，如果比前一個數(shù)得到的壓縮比大，則更新壓縮比，直到遍 歷到最后，找到最大壓縮比，然后比較向前和向后分別得到的最大壓縮比，以得到最佳的主 成分個數(shù)npc;s。
【文檔編號】H04N19/597GK104270642SQ201410566867
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年10月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月22日
【發(fā)明者】陳浩, 滑藝 申請人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)