一种适合星载多光谱图像的压缩算法研究

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1、航天返回与遥感第32卷第1期28SPACECRAFTRECOVERY&REMOTESENSING2011年2月一种适合星载多光谱图像的压缩算法研究李彬张建华吴增印渊空间电子信息技术研究院袁西安710000冤摘要文章提出了一种适合星载多光谱渊4个谱段冤图像压缩方法袁根据多光谱图像之间相关性较强和卫星对地通道传输速率有限的特点袁利用谱段变换袁调整各谱段之间的信息量分配袁形成新的谱段数据袁并对新谱段数据压缩比进行适当调整袁完成多光谱图像数据压缩遥采用此算法后袁可以使平均压缩比不变的情况下袁4个谱段恢复的多光

2、谱图像大部分峰值信噪比渊PeakSignalNoiseRatio袁PSNR冤与直接压缩图像后的PSNR值相比有所提高遥关键词星载多光谱平均压缩比峰值信噪比图像压缩航天遥感中图分类号院TN919.81文献标识码院A文章编号院1009-8518渊2011冤01-0028-05StudyonaCompressionMethodforSatelliteMultispectralImageLiBinZhangJianhuaWuZengyin渊AcademyofSpaceElectronicInformation

3、Technology,Xi'an710000袁China冤AbstractThispaperproposedacompressionmethodofMultispectralImage(4spectralbands)whichwasappropriatetosatellite.Accordingtothestrongcorrelationofmultispectralimageandthelimitationofthechan鄄nelspeedbetweensatelliteandground,usi

4、ngthespectraltransform,assigningtheinformationquantityamongthespectralbandsagain,reconstructingthenewspectraldata,andsuitablyadjustingthecompressionratio,weimple鄄mentedthecompressionofmultispectralimage.ByusingthisCompressionMethod,withtheaveragecompres

5、sionratiounchanged,wecanimprovethePeakSignalNoiseRatio(PSNR)oftherecoveredmultispectralimage.KeywordsSpaceborneMultispectralAveragecompressionratioPeaksignalnoiseratioImagecom鄄pressionSpaceremotesensing1引言随着多光谱图像数据在卫星传输中比重的增多袁多光谱图像的谱段数也不断增加曰同时用于处理星载多光谱图

6、像的数据量也变得越来越多袁大量的多光谱图像数据给星上数据的存储和传输带来巨大的压力袁因此袁对多光谱图像数据的压缩成为目前亟待解决的问题之一遥图像数据压缩就是通过去除图像中的冗余数据袁从而达到减少表示图像所需要的数据量的目的遥对多[1]光谱图像数据而言袁各个谱段之间的图像数据相关性比较强袁有效的去除谱段之间的冗余信息后袁对保留信息进行压缩袁与直接对各谱段进行独立压缩相比袁可大大提高压缩编码效率遥收稿日期院2010-06-03第1期李彬等院一种适合星载多光谱图像的压缩算法研究29卫星对地传输时袁其最大传输

7、速率是可以确定的袁为了保证各个遥感器传输到地面的图像数据都能达到令人满意要求袁需要对各个遥感器产生的平均数据量进行确定遥一般情况下袁卫星的工作模式一旦确定袁卫星通道能提供各个遥感器的最大数据传输速率就已经确定袁如何在平均传输速率不变的情况下袁恢复出更好的图像是本课题的研究内容遥本课题提出一种对具有相关性多光谱的4个谱段图像数据进行去谱段变换的方法院利用谱段变换袁调整各谱段之间的信息量分配袁形成新的谱段数据袁并对新谱段数据压缩比进行适当调整袁完成多光谱图像数据压缩袁将原有4个谱段数据变换成新的谱段数据曰

8、根据新谱段数据信息量的不同袁采用不同的压缩比对图像数据进行压缩遥采用此方法袁在平均压缩比不变的情况下袁可以提高多光谱图像的平均峰值信噪比渊PeakSignalNoiseRatio袁PSNR冤遥2多光谱图像分析多光谱图像是三维图像袁其相关性包含空间相关性和谱间相关性2个方面遥空间相关性是指每个谱段内某一像素与其相邻像素之间的相似性遥一般来说袁由于多光谱图像涉及到的目标多尧范围大袁图像的细节多尧纹理丰富袁其结构特征很难有整体的一致性袁因此袁其像素值连续性差袁