吉林大学学报(工学版) ›› 2017, Vol. 47 ›› Issue (2): 677-685.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201702045
王柯俨1, 李云松1, 宋娟2, 廖惠琳1, 吴宪云1
WANG Ke-yan1, LI Yun-song1, SONG Juan2, LIAO Hui-lin1, WU Xian-yun1
摘要: 利用高光谱图像丰富的边缘特性和很强的谱间结构相似性,提出一种基于局部边缘预测的空谱联合高光谱图像无损压缩方法。该方法利用谱间最小方差算法的编码框架,在原有谱内、谱间预测模式的基础上,增加了第三种“无预测”的预测模式,以更好地适应高光谱图像的相关特性。在谱内预测时,针对图像中普遍存在的局部斜边缘,将对角边缘检测引入到中值预测中,提出了改进的对角边缘预测算法。在谱间预测时,通过分析局部边缘存在时上下文的特点,提出简单有效的上下文选择策略,在此基础上,提出了基于局部边缘结构相似性的谱间预测算法,在上下文模板内自适应地选择最佳预测上下文进行谱间预测。实验结果表明,本文方法有效利用了图像的局部边缘特性,更好地去除了谱内和谱间的相关性,改善了预测性能,提高了无损压缩比。
中图分类号:
[1] Huber-Lerner M, Hadar O, Rotman S R. Compression of hyperspectral images containing a subpixel target[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2014, 7(6): 2246-2255. [2] 郭文川, 董金磊. 高光谱成像结合人工神经网络无损检测桃的硬度[J]. 光学精密工程, 2015, 23(6): 1530-1537. Guo Wen-chuan, Dong Jin-lei. Nondestructive detection on firmness of peaches based on hyperspectral imaging and artificial neural networks[J]. Optics and Precision Engineering, 2015, 23(6): 1530-1537. [3] Sanjith S, Ganesan R. A review on hyperspectral image compression[C]∥Proceedings of 2014 International Conference on Control, Instrumentation, Communication and Computational Technologies (ICCICCT), Tamilnadu, India, 2014: 1159-1163. [4] Song J W, Zhang Z W, Chen X M. Lossless compression of hyperspectral imagery via RLS filter[J]. Electronics Letters, 2013, 49(16): 992-993. [5] Magli E, Olmo G, Quacchio E. Optimized onboard lossless and near-lossless compression of hyperspectral data using CALIC[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2004, 1(1): 21-25. [6] Wang H, Babacan S D, Sayood K. Lossless hyperspectral image compression using context-based conditional average[J]. IEEE Trans on Geoscience and Remote Sensing, 2007, 45(12): 4187-4193. [7] Rizzo F, Carpentieri B, Motta G, et al. Low-complexity lossless compression of hyperspectral imagery via linear prediction[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2005, 12(2):138-141. [8] Du Q, Ly N, Fowler J E. An operational approach to PCA+JPEG2000 compression of hyperspectral imagery[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2014, 7(6): 2237-2245. [9] Wen J, Ma C, Zhao J. FIVQ algorithm for interference hyper-spectral image compression[J]. Optics Communications, 2014, 322: 97-104. [10] 粘永健,辛勤,汤毅,等. 基于多波段预测的高光谱图像分布式无损压缩[J]. 光学精密工程, 2012,20(4): 906-912. Nian Yong-jian, Xin Qin, Tang Yi, et al. Distributed lossless compression of hyperspectral images based on multi-band prediction[J]. Optics and Precision Engineering, 2012,20(4): 906-912. [11] Mielikainen J. Lossless compression of hyperspectral images using lookup tables[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2006, 13(3):157 -160. [12] Huang B, Sriraja Y. Lossless compression of hyperspectral imagery via lookup tables with predictor selection[C]∥Image and Signal Processing for Remote Sensing XII, 2006, 6365: 63650L. [13] 李昌国, 郭科. 应用自适应预测器排序的三阶预测高光谱图像无损压缩[J]. 光学精密工程, 2014, 22(3): 761-769. Li Chang-guo, Guo Ke. Lossless compression of hyperspectral images using three-stage prediction based on adaptive predictor reordering[J]. Optics and Precision Engineering, 2014, 22(3): 761-769. [14] 杨鹰, 孔玲君, 刘真. 基于压缩感知的多光谱图像去马赛克算法[J]. 液晶与显示, 2017, 32(1): 56-61. Yang Ying, Kong Ling-jun, Liu Zhen. Multi-spectral demosaicking method based on compressive sensing[J]. Chinese Journal of Liquid Crystal and Displays, 2017, 32(1): 56-61. [15] 殷亚男, 王晓东, 李丙玉. 基于预测和JPEG2000的MODIS红外辐射多光谱图像无损压缩算法[J]. 液晶与显示, 2013, 28(6):922-926. Yin Ya-nan, Wang Xiao-dong, Li Bing-yu. Lossless compression method based on prediction and JPEG2000 for MODIS emissive IR bands multispectral image[J]. Chinese Journal of Liquid Crystal and Displays, 2013, 28(6):922-926. [16] ISO/IEC 14495-1, ITU-T Recommendation T.87. Lossless and near-lossless compression of continuous-tone still images[S]. [17] Edirisinghe E A, Bedi S, Grecos C. Improvements to JPEG-LS via diagonal edge based prediction[C]∥Proceedings of SPIE, Visual Communications and Image Processing, San Jose,CA,2002:604-613. [18] Wang K, Wang L, Liao H,et al. Lossless compression of hyperspectral images using adaptive edge-based prediction[C]∥Proceedings of SPIE, Satellite Data Compression, Communications, and Processing IX, San Diego, California, USA, 2013. [19] AVIRIS Images[EB/OL].[2015-01-14].http://aviris.jpl.nasa.gov/html/aviris. overview.html. [20] AVIRIS Images in CCSDS Test Set[EB/OL].[2015-01-14].http://compression.jpl.nasa.gov/hyperspectral. [21] Kiely A B, Klimesh M A. Exploiting calibration-induced artifacts in lossless compression of hyperspectral imagery[J]. IEEE Trans on Geoscience and Remote Sensing, 2009, 47(8):2672-2678. |
[1] | 苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894. |
[2] | 徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903. |
[3] | 黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909. |
[4] | 李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916. |
[5] | 应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924. |
[6] | 陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930. |
[7] | 刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937. |
[8] | 单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944. |
[9] | 姚海洋, 王海燕, 张之琛, 申晓红. 双Duffing振子逆向联合信号检测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1282-1290. |
[10] | 全薇, 郝晓明, 孙雅东, 柏葆华, 王禹亭. 基于实际眼结构的个性化投影式头盔物镜研制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1291-1297. |
[11] | 陈绵书, 苏越, 桑爱军, 李培鹏. 基于空间矢量模型的图像分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 943-951. |
[12] | 陈涛, 崔岳寒, 郭立民. 适用于单快拍的多重信号分类改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 952-956. |
[13] | 孟广伟, 李荣佳, 王欣, 周立明, 顾帅. 压电双材料界面裂纹的强度因子分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 500-506. |
[14] | 林金花, 王延杰, 孙宏海. 改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 625-632. |
[15] | 王柯, 刘富, 康冰, 霍彤彤, 周求湛. 基于沙蝎定位猎物的仿生震源定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 633-639. |
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