基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿

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1、54中国空间科学技术2012年8月篁!i里竺!!量望!!呈量!!竺里竺!皇呈!!!竺垒竺竺!竺堡兰叁!塑基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿杨凯姜宏旭(北京航空航天大学计算机学院，北京100191)摘要可见光遥感图像纹理细节丰富且分布情况复杂，高倍压缩后容易出现失真不均衡现象。现有研究并不针对图像的主观品质且易出现错补偿问题。为此，设计了基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿方法。通过对比结构相似度模型各函数时遥感压缩失真的评价效果，构造了压缩失真敏感性模型，在此基础上深入分析了不同程度的数据损失对恢

2、复像质的影响，设计了基于失真敏感性的压缩补偿策略。在压缩编码端确定失真敏感区域并量化回传失真影响明显的数据，补偿于解码端恢复图像中。鲒果表明，该方法能有效提高恢复图像失真敏感区域内遥感目标的清晰程度和可判读性，降低恢复图像的失真不均衡程度，改善恢复图像的整体质量．关键词图像失真数据压缩误差补偿结构相似度可见光遥感D()I：10．3780／1．1$sn．1000—758X．2012．04．0081引言随着传感器分辨率的提高，成像数据量呈几何级数增长，而星载系统传输带宽却相对有限。海量遥感数据与有限带宽的矛

3、盾日益突出，已成为制约遥感技术发展的瓶颈。因此，遥感图像高倍有损压缩不可避免。然而高分辨率可见光遥感图像纹理细节表达丰富，景物目标分布情况复杂，高倍有损压缩后．容易出现失真的不均衡现象，影响图像整体视觉效果和后续判读应用。对于静态图像压缩的失真补偿主要利用图像恢复技术解决。文献[1]利用改进的隐马尔可夫树模型拟合图像小波系数的分布，将其作为先验信息进行图像恢复。文献[2]针对图像压缩中的振荡现象，提出～种基于小波变换的K邻域平均法，有效地消除了图像灰度边缘的锯齿状振荡，降低了小波压缩的Gibbs效应。这

4、类方法仅针对失真图像建立退化模型，并未对原始图像的数据及真实的压缩失真数据进行分析，因此补偿常常无法恢复实际像质，容易出现错补偿。同时，现有的图像补偿研究主要集中于减少像素失真的绝对误差”“，即提高恢复网像的峰值信噪比(PeakSignalcoNoiseRatio，PSNR)值，针对改善恢复图像主观感受的补偿研究很少，南于像素的绝对误差与主观失真感受之间存在明屉差异，因此现有方法对像质的改善常与主观感受不相一致。本文针对高分辨率可见光遥感幽像压缩的失真进行了深入的分析，构造了适合遥感压缩评价的失真敏感模

5、型，在此基础上结合遥感压缩失真数据的分布特点及其对恢复像质的影响，设计实现了基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿方法，有效地改善了恢复图像中失真敏感区域的像质。．t圈家重点基础研究发展“削(973计划)(2010cBa27900)资助项目收稿只期：20lI一1104，收修改藕日期：20120410!!!!兰!旦±垦窒塑世芏堡查!12失真敏感性模型由于人类视觉系统的特点，人眼对于不同特点图像区域中不同程度的数据损失感受不同。因此，要针刘压缩恢复图像失真敏感区域进行补偿，需要分析人眼对真实失真数据的敏感程

6、度，寻找与人眼失真感受相吻合魄描述模型。图像压缩品质的评价，本质上就是对于恢复图像失真程度的描述。因此，可以利用评价模型作为失真敏感程度的度量标准。结构相似度(StructureSimilarity，SSIM)是目前基于人眼视觉系统(HuiilanVisualSystem，HVS)的客观评价方法的代表，它认为HVS的主要功能是提取图像和视频中的结构信息01。其核心函数定义为SSIM(x，y)一El(x，y)]。[c(z，y)YE,(x，y)]7式中z，，分别是原始图像信号和失真图像信号；I(X，y)是亮

7、度比较函数；c(x，y)是对比度比较函数；s(x，y)是结构比较函数；OL>0，口>0，7>0是权重因子。根据文献E53的研究，SSIM的评价效果优于大多数客观评价方法，与人眼失真感受更为接近。当前SSIM的研究主要基于对自然景观图像不同类型失真的分析，对可见光遥感圈像压缩失真的评价针对性不足，为此本文深入研究了结构相似度对于遥感压缩失真的评价效果。首先，构造了可见光遥感图像压缩失真图像库。选择以遥感图像为主的10幅不同复杂程度的测试原图像，采用5种小同原理的压缩算法(JPEG，JPEG2000，FAC

8、—IRAI．，HD-PH07FO，BPP)”．⋯，分别按照不同压缩位率压缩并恢复，构成具有250幅不同图像特征和失真特点图像的测试库，并挑选5名图像判读员采用双刺激方法对失真图像打分，加权得到主舰质量评分(MeanOpinionScore，MOS)，详细建库过程可参考文献[9]。在此基础上，对SSIM和PSNR的评价效果进行了比较。根据多种相关性度量指标的对比发现，SSIM与MOS的一致性比PSNR更好o⋯。因此，可以认为，使用SSIM作为