发明名称 高保真遥感图像压缩与分辨率增强的联合处理方法
摘要 高保真遥感图像压缩与分辨率增强的联合处理方法。它涉及遥感图像处理方法,它解决了通常的遥感图像压缩方法倾向于无差别舍弃高分辨率信息,导致恢复图像分辨率下降的问题。步骤为:一、输入待压缩处理的图像f(x,y);二、对图像进行预处理;三、对于处理后的数据进行离散小波变换;四、对小波变换的结果进行信息检测;五、对小波变换结果进行量化处理,同时进行子带加权;六、对于步骤五的量化结果进行熵编码;七、对于熵编码结果进行码流截断,同时进行通道加权;八、获得压缩码流。针对现有遥感图像的实际应用要求,对于压缩后图像的应用如边缘检测、目标识别等方面也有着重要的价值。
申请公布号 CN101835045B 申请公布日期 2011.11.09
申请号 CN201010162811.3 申请日期 2010.05.05
申请人 哈尔滨工业大学 发明人 陈浩;张晔;张钧萍;谷延峰
分类号 H04N7/26(2006.01)I 主分类号 H04N7/26(2006.01)I
代理机构 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人 岳泉清
主权项 高保真遥感图像压缩与分辨率增强的联合处理方法,其特征在于它的步骤如下:步骤一:输入待压缩处理的图像f(x,y);步骤二:对图像进行预处理;步骤三:对于处理后的数据进行离散小波变换;步骤四:对小波变换的结果进行信息检测;所述采用信息检测方法为多分辨边缘检测算法,多分辨边缘检测算法分为如下步骤:步骤1:自适应设置各子带双阈值THb1和THb2;根据不同分辨率下各高频子带的自身特性,自适应设置双阈值,首阈值THb1为子带b的绝对中值,次阈值THb2为首阈值THb1的二分之一; <mrow> <msub> <mi>TH</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <mi>max</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>b</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <msub> <mi>TH</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <msub> <mi>TH</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>4</mn> </mfrac> <mi>max</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>b</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>其中,wb(i,j)是子带b的小波系数值,符号“|wb(i,j)|”表示取w(i,j)的绝对值;步骤2:双阈值法检测多分辨边缘信息;对各高频子带的小波系数进行如下判断:若wb(i,j)>THb1,则判定(i,j)为子带b的边缘点;若wb(i,j)<THb1但wb(i,j)>THb2,则搜索其8邻域内的小波系数,看是否有大于首阈值THb1的系数存在;若有,故判定(i,j)为边缘点;若没有,判定(i,j)为非边缘点;若wb(i,j)<THb2,则判定(i,j)为非边缘点;由此,对于每个分辨率,都可获得三幅包含不同方向性的边缘图像E_LHj、E_HLj、E_HHj;步骤3:不同分辨率边缘信息的匹配与去噪;步骤4:感兴趣目标边缘信息的提取;根据边缘信息的密集度来提取感兴趣目标的边缘;针对不同分辨率设定不同尺度的窗口Wj,相邻分辨率的窗口长宽各差1/2,即Wj+1=Wj/4,选取最高分辨率的窗口大小与码块大小一样;利用每一种尺度窗口搜索对应分辨率的边缘信息密集区;先对最高分辨率的三个高频子带进行搜索,由于高频子带LHj、HLj和HHj分别包含水平方向、垂直方向和对角方向的边缘信息,因此,窗口的扫描顺序是:LHj子带水平扫描,HLj子带垂直扫描,HHj子带水平或垂直扫描均可;再由最高分辨率窗口搜索结果指导对次高分辨率的三个高频子带的搜索;统计窗口内的边缘点数NEbi,找出每个子带边缘最密集区,并记录其边缘点数MaxNEb,当NEbi>MaxNEb/2时,便是感兴趣目标的边缘,对其进行标记,同时对其所在的码块也进行标记;其余的边缘点则认为是背景边缘;步骤五:对小波变换结果进行量化处理,同时进行子带加权;步骤六:对于步骤五的量化结果进行熵编码;步骤七:对于熵编码结果进行码流截断,同时进行通道加权;步骤八:获得压缩码流。
地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
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