一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法
【專利摘要】一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，屬于遙感圖像在線瀏覽【技術領域】。本發(fā)明在幾乎不增加比特開銷的基礎上，能夠提高重建遙感圖像的視覺效果，解決了現(xiàn)有一般壓縮方法雖然能夠提供均方誤差意義下質量較好的重建圖像，但重建圖像視覺效果并不理想的問題。本發(fā)明的技術方案為：先采用重要性加權掩膜對變換圖像加權；然后計算加權后各子帶能量，并按照能量的降序排列確定子帶間的掃描順序；最后，對加權子帶內部的掃描，根據(jù)子帶的特性確定掃描方法。本發(fā)明有效提高重建遙感圖像的視覺質量，滿足了目前日益增長的遙感圖像在線瀏覽的需求。本發(fā)明適用于遙感圖像的在線瀏覽。
【專利說明】-種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明設及一種遙感圖像壓縮方法，特別設及一種基于人眼視覺與自適應掃描的 遙感圖像壓縮方法，屬于遙感圖像在線瀏覽【技術領域】。

【背景技術】
[0002] 隨著傳感器技術的發(fā)展，遙感圖像的空間分辨率和光譜分辨率得到了極大的加 強，該為遙感圖像的應用帶來了很大的便利。另一方面，豐富的數(shù)據(jù)是W巨大的數(shù)據(jù)量為 代價的。最新的航天衛(wèi)星每天都產(chǎn)生數(shù)W T計的高維遙感數(shù)據(jù)，該為數(shù)據(jù)的存儲和傳輸帶 來了極大的挑戰(zhàn)，該種情況可通過采用一些傳統(tǒng)的壓縮技術得到緩解，參見文獻EZW[1]、 SPIHT巧]、SPECK巧]、JPEG2000[4]，或對它們的一些改進，參見文獻巧0]?巧6]。通常，該 些壓縮方法一般是在均方誤差準則下衡量壓縮效果的，也就是說，相同條件下，能夠提供更 小的均方誤差的壓縮方法，被認為是更好的壓縮方法。然而，對于一幅重建圖像，較小的均 方誤差并不意味著該圖像適合所有的應用。事實上，對壓縮方法的評價應取決于對應的應 用。隨著遙感圖像的普及，大量的應用均與遙感圖像的在線瀏覽有關。此外，當前的一個研 究熱點，數(shù)字地球，也需要一些視覺效果較好的遙感圖像對其進行覆蓋。在該種情況下，結 合人眼視覺系統(tǒng)（HVS)進行設計的壓縮方法更能滿足應用需求。HVS是一個復雜的系統(tǒng)， 其已被證明并不與均方誤差準則相一致，參見文獻[5]。因此，有必要從人眼的視覺機理出 發(fā)，對遙感圖像的壓縮方法進行研究。
[0003] 人眼的視覺感知一直是某些研究的焦點，參見文獻[5]。將視覺感知與編碼方法 融合有幾種方法。一種是基于離散余弦變換值CT)的方法，參見文獻[6]-巧];另一種是 基于離散小波變換值WT)的方法，參見文獻巧]?[12]。一些編碼方法是結合最小辨別 誤差（JND)模型進行設計的，該種方法是利用圖像中一些微小變化并不能被人眼察覺該一 特點，對壓縮方法進行設計，參見文獻[13] [14]。此外，一些與視覺有關的壓縮方法是基于 JPEG2000進行設計的，參見文獻[16] [17]。近來，一些基于HVS的編碼方法從信息論的角 度進行設計，例如，文獻[1引提出了一種基于視覺感知的編碼方法，目的是保留自然圖像 中的二階尺度不變特征，通過該種方法保證重建圖像的視覺質量。文獻1引建立了一些與 HVS有關的新模型，并推導出了在特定場合下，能達到視覺無損的理論壓縮極限。然而，所有 該些方法都是針對自然圖像進行設計的，并沒有考慮到遙感圖像的獨特性質。
[0004] 對自然圖像來說，小波變換W后，能夠得到信號的緊湊表達，該有助于得到好的編 碼結果。然而，與自然圖像相比，遙感圖像有著獨特的性質。遙感圖像通常包含大量的地物 信息，該使得遙感圖像的細節(jié)極為豐富，如幾何信息，邊緣及紋理等，甚至是小目標的輪廓。 因此，對遙感圖像而言，好的壓縮方法應能保留更多的細節(jié)信息。
[0005] 近年來，一些?？谟糜谶b感圖像的壓縮方法被提出，參見文獻[19]?巧2]。該些 壓縮方法從幾個方面對圖像進行壓縮，如方向小波變換（OWT)或稀疏表達。由于遙感圖像 通常是傳感器W推掃的方式獲得的且尺寸很大，因此，基于掃描的壓縮方法受到了關注。文 獻巧3]提出了一種基于掃描的方法，用JPEG2000 W推掃的方式獲取數(shù)據(jù)。然而，JPEG2000 的高編碼性能是W復雜的設計為代價的。空間數(shù)據(jù)系統(tǒng)咨詢委員會（CCSD巧針對星上壓 縮，發(fā)布了一個標準，該CCSDS標準是一種基于掃描的方法，但不允許交互式解碼，且小波 分解層數(shù)固定為3。2009年，Vnchez等文獻巧4]對CCSDS標準進行了擴展，使其支持任 意層數(shù)的小波分解，且允許幾種形式的解碼。然而，所有該些方法都是基于固定掃描，沒有 考慮到圖像的內容。
[0006] 2012年，文獻巧引提出了一種最新的基于掃描的方法，稱作自適應二叉樹編碼 〇3inary tree coding adaptively, BTCA)，該方法是針對遙感圖像的壓縮設計的。該方法 能夠明顯提高編碼性能。然而，盡管該方法在某種程度上與圖像內容有關，但在建立二叉樹 之前，對變換圖像的掃描依然采用固定的掃描方式。眾所周知，不同的圖像具有不同的內 容。換句話說，對不同的遙感圖像，重要系數(shù)的分布是不同的。因此，從掃描的角度，采用固 定的掃描順序并不能得到好的編碼性能。


【發(fā)明內容】

[0007] 本發(fā)明的目的是提出一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，在幾 乎不增加比特開銷的基礎上，能夠提高重建遙感圖像的視覺效果，解決了現(xiàn)有一般壓縮方 法雖然能夠提供均方誤差意義下質量較好的重建圖像，但重建圖像視覺效果并不理想的問 題。
[000引本發(fā)明為解決上述技術問題所采用的技術方案是：
[0009] 本發(fā)明所述的一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，是按照W下 步驟實現(xiàn)的；步驟一、建立基于視網(wǎng)膜的小波域視覺敏感度模型；步驟二、完成步驟一后， 結合人眼與遙感圖像觀測距離的概率密度函數(shù)，生成重要性加權掩模，并對小波變換圖像 進行加權；步驟=、計算加權后各小波子帶能量，并按照能量的降序排列確定子帶間的掃描 順序；步驟四、根據(jù)子帶的特性，確定子帶內的掃描順序；步驟五、根據(jù)步驟=和步驟四確 定的子帶間掃描順序和子帶內掃描順序，對加權后的變換圖像X，進行自適應掃描，生成一 維系數(shù)序列；步驟六、采用二叉樹編碼方法對步驟五生成的一維系數(shù)序列編碼。
[0010] 本發(fā)明的有益效果是：
[0011] 1、本發(fā)明在考慮了人眼視覺模型的基礎上，按視覺重要性對遙感圖像各位置進行 加權，此外，根據(jù)不同子帶的特性，對子帶間掃描和子帶內掃描設計了不同的掃描方法，實 驗證明，在給定比特率的情況下，本發(fā)明能提供更好的重建圖像的視覺質量。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0012] 圖1為本發(fā)明的總體框架圖，表示對一幅遙感圖像的處理過程；
[0013] 圖2為黃斑和觀測距離的映射模型示意圖，其中1為視網(wǎng)膜，2為視網(wǎng)膜中屯、凹， 3為一幅遙感圖像，4為視網(wǎng)膜中屯、凹投影，P'表示遙感圖像上的點P在視網(wǎng)膜上的映射位 置，Pf表示視網(wǎng)膜中屯、凹在遙感圖像上的投影，r表示視網(wǎng)膜半徑，e表示視覺離屯、率，U為 點P到Pf的距離，V為人眼到圖像的觀測距離；
[0014] 圖3為觀測距離V的概率分布模型示意圖；
[0015] 圖4為重要性加權掩模示意圖；圖5為掃描方式示意圖，其中（a)為"水平Z掃描"， 用于水平信息較多的子帶，圓點表示掃描的開始，箭頭表示掃描方向，化）為"垂直Z掃描"， 用于垂直信息較多的子帶，圓點表示掃描的開始，箭頭表示掃描方向；
[0016] 圖6為本發(fā)明驗證中原始圖像和對應的掃描過程示意圖，其中（a)為LunaHS位， 大小是512X512)，化）為對加權后的變換圖像進行自適應掃描的過程，箭頭表示掃描方 向，（C)為modon掃描生成的一維系數(shù)序列，（d)為本發(fā)明方法生成的一維系數(shù)序列；
[0017] 圖7為本發(fā)明驗證中對測試圖像"coastal-bl"，采用本發(fā)明方法W及其它掃描方 法得到的重建圖像比較示意圖，其中（a)為原始圖像，化）為觀測距離v = 5時，黃斑中屯、凹 觀察到的區(qū)域，（C)和（d)為采用SPIHT壓縮方法，分別在碼率為0.0313bpp和0.0625bpp 時，得到的重建圖像，（e)和（f)是采用JPEG2000壓縮方法，分別在碼率為0. 0313bpp和 0. 062化PP時，得到的重建圖像，（g)和化）是采用BTCA壓縮方法，分別在碼率為0. 0313bpp 和0.0625bpp時，得到的重建圖像，（i)和（j)為采用本發(fā)明方法，分別在碼率為0.0313bpp 和0.0625bpp時，得到的重建圖像，其中白色小方框內視覺提高效果更為明顯；
[0018] 圖8為本發(fā)明驗證中對測試圖像"coastal-bl"，在不同比特率下，幾種質量評估 指標的比較結果示意圖，其中（a)為FWQI的結果，化）為VSNR的結果，（c)MS-SSIM的結果；
[0019] 圖9為本發(fā)明驗證中采用的部分遙感圖像示意圖，其中（a)為ocean_2化1，化） 為 pavial， （C)為 pavia2， （d)為 houston， (e)為 pleiades_portdebouc_panl， (f)為 pleiades_portdebouc_pan2。

【具體實施方式】
[0020] 結合附圖進一步詳細說明本發(fā)明的【具體實施方式】。
[0021] 人眼通過視網(wǎng)膜來采集并處理視覺信息，參見文獻[5]，在視網(wǎng)膜中，感光器的空 間分布是不均勻的，在黃斑區(qū)域的分布密度最大。隨著離黃斑的距離的增大，感光器分布密 度急劇減小，因此，對應的空間視覺頻帶也急劇減小。對人眼來說，它不能感知到超過給定 截止頻率的空間頻率，也就是說，從HVS的角度來說，沒有必要保留空間頻率特別高的圖像 信息。因此，在給定的比特率下，如果想要提高重建圖像的視覺質量，就一定要考慮視網(wǎng)膜 的特性。

【具體實施方式】 [0022] 一；結合圖1說明本實施方式，本實施方式所述的一種基于人眼視 覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，包括W下步驟；步驟一、建立基于視網(wǎng)膜的小波域視 覺敏感度模型；步驟二、完成步驟一后，結合人眼與遙感圖像觀測距離的概率密度函數(shù)，生 成重要性加權掩模，并對小波變換圖像進行加權；步驟=、計算加權后各小波子帶能量，并 按照能量的降序排列確定子帶間的掃描順序；步驟四、根據(jù)子帶的特性，確定子帶內的掃描 順序；步驟五、根據(jù)步驟=和步驟四確定的子帶間掃描順序和子帶內掃描順序，對加權后的 變換圖像X，進行自適應掃描，生成一維系數(shù)序列；步驟六、采用二叉樹編碼方法對步驟五生 成的一維系數(shù)序列編碼。
[0023] 之后，解碼端采用二叉樹方法進行解碼，得到重建后的加權變換圖像，采用視覺加 權掩膜進行反加權，經(jīng)過逆小波變換即可得到重建圖像。

【具體實施方式】 [0024] 二；本實施方式與一不同的是；步驟一所述的建立基 于視網(wǎng)膜的視覺敏感度模型的具體過程為：步驟一一、建立基于空域的視覺敏感度模型； 步驟一二、建立小波域的視覺敏感度模型。
[0025]

【具體實施方式】結合圖2說明本實施方式，本實施方式與【具體實施方式】一或二 不同的是；步驟一一所述的建立基于空域的視覺敏感度模型的具體過程為；對于視網(wǎng)膜來 說，視覺在黃斑區(qū)域的敏感程度最高。在文獻巧6]中，其建立了黃斑和觀測距離的映射模 型，如圖2所示。對于一幅遙感圖像，空域的對比度闊值函數(shù)為
[0026]

【權利要求】
1. 一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，其特征在于所述方法包括以 下步驟： 步驟一、建立基于視網(wǎng)膜的小波域視覺敏感度模型； 步驟二、完成步驟一后，結合人眼與遙感圖像觀測距離的概率密度函數(shù)，生成重要性加 權掩模，并對小波變換圖像進行加權； 步驟三、計算加權后各小波子帶能量，并按照能量的降序排列確定子帶間的掃描順 序； 步驟四、根據(jù)子帶的特性，確定子帶內的掃描順序； 步驟五、根據(jù)步驟三和步驟四確定的子帶間掃描順序和子帶內掃描順序，對加權后的 變換圖像1￥進行自適應掃描，生成一維系數(shù)序列； 步驟六、采用二叉樹編碼方法對步驟五生成的一維系數(shù)序列編碼。
2. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，其特 征在于步驟一所述的建立基于視網(wǎng)膜的視覺敏感度模型的具體過程為： 步驟一一、建立基于空域的視覺敏感度模型； 步驟一二、建立小波域的視覺敏感度模型。
3. 根據(jù)權利要求2所述的一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，其特 征在于步驟一一所述的建立基于空域的視覺敏感度模型的具體過程為： 對于一幅遙感圖像，空域的對比度閾值函數(shù)為
其中f表示空間頻率，e表示視網(wǎng)膜偏心率，（:^表示最小對比度閾值，a表示空間頻 率衰減常數(shù)，e2表示半分辨率偏心率常數(shù)，CT(f，e)表示視覺對比度閾值，且為f?和e的函 數(shù)； 對給定的偏心率e，利用公式（1)得到對應的視覺截止頻率f。，令CT(f，e) = 1，得到截 止頻率f。如下：
假設遙感圖像的寬度是N個像素，黃斑中心凹對應的圖像位置為其中， ￥表示像素點pjt應的橫坐標，<表示像素點pf對應的縱坐標，從人眼到圖像的觀測距離 v是已知的，按像素計量，點P到點巧的距離為d(p) = | |p-pf| |2，則按圖像寬度計量，點p到點Pf的距離U為u=d(p) /N，則偏心率為
最大視覺感知分辨率受到顯示分辨率r的限制，即
根據(jù)采樣定理，顯示器能表示的無混疊的最高頻率，即奈奎斯特頻率為
根據(jù)（2)和（5)，對任意位置p，最終的視覺截止頻率為
4. 根據(jù)權利要求3所述的一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，其特 征在于步驟一一所述的最小對比度閾值^^為1/64,空間頻率衰減常數(shù)a為〇. 106,半分 辨率偏心率常數(shù)％為2. 3。
5. 根據(jù)權利要求4所述的一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，其特 征在于步驟一二所述的建立小波域的視覺敏感度模型的具體過程為： 小波系數(shù)的誤差檢測閾值為
其中a為常數(shù)、k為常數(shù)、&為常數(shù)、g0為常數(shù)，A0是9/7小波變換基函數(shù)的幅值， 入是小波分解層，Q表示方向，r是顯示分辨率； 子帶（A，0 )的視覺失真敏感度Sw(A，0 )為
基于（7)和（9)，對于小波域，相對于指定的一個黃斑中心凹點，小波系數(shù)的視覺敏感 度模型為
P表示小波子帶（A，0 )中任意系數(shù)的位置，0 ,和0 2分別表示用來控制S￥和S,幅 值的參數(shù)；假設共有k個黃斑點/^，大，…，g，對于位置p處的小波系數(shù)，根據(jù)公式（10)計算 其視覺敏感度模型Si(V，p)，i= 1，2,…，k，最后，對于指定的一個黃斑區(qū)域，小波系數(shù)的視 覺敏感度模型為
6. 根據(jù)權利要求5所述的一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，其特 征在于步驟一二所述的控制SjPSf幅值的參數(shù)0 :和0 2分別為0.01，3。
7. 根據(jù)權利要求6所述的一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，其特 征在于步驟二所述的生成重要性加權掩模并對小波變換圖像進行加權的具體過程為： 利用如下觀測距離的概率密度函數(shù)：
其中，V表示用戶對圖像的觀測距離，y為函數(shù)的均值，〇為函數(shù)的標準差； 位置p處小波系數(shù)的重要性加權掩膜為
假設黃斑中心凹點觀測的是圖像中心，根據(jù)公式（11)?（13)，生成重要性加權掩模， 用生成的重要性加權掩模對小波變換圖像進行加權，生成加權后的變換圖像。
8. 根據(jù)權利要求7所述的一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，其特 征在于觀測距離的概率密度函數(shù)中函數(shù)的標準差〇為0.4,函數(shù)的均值y為1.2586。
9. 根據(jù)權利要求8所述的一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，其特 征在于步驟三所述的計算加權后各小波子帶能量，并按照能量的降序排列確定子帶間的掃 描順序的具體過程為：設變換圖像為X，小波分解層數(shù)為J， 步驟三一、對變換圖像X，采用公式（13)計算對應的重要性加權掩膜W; 步驟三二、用重要性加權掩膜對變換圖像進行加權，將加權后的變換圖像表示為Xw，即Xw=X?W； 步驟三三、計算Xw中每個子帶的能量，并將其表示為Ex，0，X表示該子帶對應的小 波層數(shù)，入=1,2, --?，】，0表示該子帶的方向，0 = 1,2, 3, 4,其中，"1"表示最低頻子 帶，"2"表示水平方向子帶，"3"表示對角方向子帶，"4"表示垂直方向子帶，對加權子帶 XW(A，0)，對應子帶能量戈
，R與C分別表示該子帶的行數(shù)和列 數(shù)，XW(A，0) (i，j)表示在小波層數(shù)為A，方向為0的加權子帶中，位于點（i，j)處的系 數(shù)值； 步驟三四、對所有子帶，按能量￡_降序的順序，確定子帶間的掃描順序。
10. 根據(jù)權利要求9所述的一種基于人眼視覺與自適應掃描的遙感圖像壓縮方法，其 特征在于步驟四所述的根據(jù)子帶的特性，確定子帶內的掃描順序的具體過程為： 對每個加權子帶XW(A，0): (1) 若該子帶方向是"1"或"2"，則采用horizontal_z掃描方式； (2) 若該子帶方向是"4"，則采用vertical_z掃描方式； (3) 若該子帶方向是"3"，掃描方式由該層方向為"2"和"4"的子帶共同決定； 若E 則該子帶采用horizontal_z掃描方式； 若Ex，2〈Ew則該子帶采用vertical_z掃描方式。
【文檔編號】H04N19/63GK104486631SQ201410853179
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年12月31日 優(yōu)先權日:2014年12月31日
【發(fā)明者】石翠萍, 張鈞萍, 張曄 申請人:哈爾濱工業(yè)大學