基于边缘的高光谱图像自适应无损预测编码系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于边缘的高光谱图像自适应无损预测编码系统与方法，主要解决现有技术在去相关时由于未考虑高光谱图像的边缘信息，导致压缩去相关不彻底，使得压缩比受限制的问题。其实现过程是：1)利用基于对角的中值预测算法对高光谱图像进行谱内预测，得到谱内预测残差；2)利用基于边缘的谱间预测算法对高光谱图像进行谱间预测，得到谱间预测残差；3)通过比较两种预测模式的预测残差，为每一谱段选择最终预测模式；4)对最终预测模式对应的预测残差进行熵编码，得到无损压缩码流。本发明充分利用图像边缘信息，使去相关更彻底，获得较高的无损压缩比，适用于高光谱数据处理及传输。

主权项

一种基于边缘的高光谱图像自适应无损预测编码系统，包括：谱内预测单元，用于对输入的高光谱图像进行谱内预测，得到谱内预测值，并对图像真实值和谱内预测值取差值，该差值作为谱内预测残差输出给预测模式选择单元；谱间预测单元，用于对输入的高光谱图像进行谱间预测，通过预测模板，利用参考谱段对当前谱段的当前点进行预测，得到谱间预测值，并对图像真实值和谱间预测值取差值，该差值作为谱间预测残差输出给预测模式选择单元；预测模式选择单元，用于比较每一谱段分别由谱内预测单元和谱间预测单元得到的谱内预测残差和谱间预测残差，为每一谱段选择最终的预测模式，并输出相应的预测残差给熵编码单元；熵编码单元，用于对最终的预测残差进行无损熵编码，得到无损压缩码流文件，编码结束；其特征在于：谱间预测单元包括：四个待选的预测模板：0°方向的预测模板、45°方向的预测模板、135°方向的预测模板和180°方向的预测模板，用于根据当前点所在的边缘方向进行选择，为谱间预测提供相关性较强的上下文。边缘检测模块：用于利用边缘检测算子对当前谱段的参考谱段进行边缘检测，用1标记参考谱段中的边缘点，用0标记参考谱段中的非边缘点，得到参考谱段的边缘检测图像，并将边缘检测图像输出给边缘分析子模块；边缘分析模块：用于根据参考谱段的边缘检测图像，判断参考谱段当前点是否为边缘点及其所在边缘的方向，从四个待选的预测模板中选择一个预测模板，并将选定的预测模板输出给确定最佳上下文子模块；确定最佳上下文模块：用于从确定的预测模板中选择Nc个像素点作为最佳上下文，并输出给线性运算子模块，1≤Nc≤12；线性运算模块：用于根据最佳上下文，通过线性运算得到谱间预测值和谱间预测残差，并将谱间预测残差输出给预测模式选择单元。