最新CCSDS图像压缩算法研究与实现

2005年CCSDS(空间数据系统咨询委员会)推出了一项新的图像数据压缩算法标准,制定算法标准的目的是为了解决有效载荷设备的数据压缩以及如何分段压缩能使地面更好地接收图像数据和解压缩.算法的应用能够减少静态图像的数据量,这样不仅可以降低传输带宽,减少数据存储,而且在给定码率情况下能缩短传输时间,这对空间数据压缩具有重要意义.针对CCSDS最新推出的图像压缩算法进行了研究并对其性能进行了阐述,分析了算法硬件实现的可行性,并将算法软件实现的结果与其他图像压缩算法的实现结果进行了测试比较,结果表明在低码率下压缩性能与JPEG 2000,SPIHT相当,甚至更好,完全符合星载图像压缩在低码率下传输的要求.      

码流映射的JPEG2000遥感图像无损信息隐藏

遥感图像经过飞行器JPEG2000压缩编码传输到地面,在传输过程中有时需要搭载其他一些遥测信息,将附加信息嵌入到压缩文件中。对JEPG2000的数据结构进行了研究,将压缩文件的数据部分变换成图像并将其分块,统计256个灰度值,找到出现次数最多的灰度值以及次数为0的灰度值。将这些灰度值所对应的字节进行映射,不同的灰度值代表不同的二进制秘密信息。接收端通过映射将秘密信息提取后,再将载体更改后的字节恢复。隐藏容量平均有了500bit的提升,载密图像的PSNR大于30dB,同时载体数据仍然可以无损恢复。试验结果说明,该算法可以无损地实现JPEG2000图像的信息搭载,同时文件没有膨胀。     

一种适用于遥感图像的可逆信息隐藏算法

可逆信息隐藏技术，可用于实现遥感图像重要目标区域的无损传输。通过对现有可逆信息隐藏算法进行研究，发现现有算法的单次嵌入容量不足，且需要额外的无损二值压缩处理附加信息，无法满足遥感图像处理的有效性和实时性要求。借助给定门限对载体图像不重叠子块的平滑性进行划分，通过编码平滑子块内基准像素与其余像素之差，并结合比特替换，实现秘密信息的可逆隐藏。对于512×512像素的灰度遥感图像，单次嵌入容量可达5×105 bit以上。试验结果表明，该算法可实现单次高嵌入容量的可逆隐藏，并不需要任何额外无损二值压缩来处理辅助信息。     

面向星载应用的空间域四叉树层次化图像压缩算法

为满足卫星应用领域对高分辨率遥感图像实时传输与存储的要求，针对该类图像特征，提出基于空间域四叉树数据结构的图像数据亚采样与多模式自适应预测编码相结合的压缩算法。该算法使用四叉树数据结构与三种预测编码模式，针对图像块纹理差别，自适应地选取相应的亚采样与量化编码方式，通过采样方式与量化方式的变化，达到保存高分辨率遥感图像细节与小目标绝不丢失的要求，实现了对遥感图像中目标边缘和变化剧烈的细节的高保真效果，同JPEG相比，恢复图像峰值信噪更高、图像纹理细节保持能力更强。利用具有可编程序门阵列器件物理实现上述算法，获得高速图像压缩专用芯片，该芯片数据处理速度达到288Mbit／s，功耗低于1W。     

基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿

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对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。结果表明,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。     

基于小波域的分形图像压缩

在分析产生块效应原因基础上,定义了一种度量块效应的客观方法.为了消除传统分形图像压缩中产生的块效应,提出先将原图像变换到小波域,再进行分形压缩.这种方法既继承了传统分形图像压缩的编码原理,又利用了小波变换的优良特性,从而取得了更好的压缩效果.此外,根据小波系数的能量分布特征,提出了一种加快相似匹配的方法.     

基于局域纹理特征的图像无损压缩

局域纹理是识别图像的基本要素,因此在图像压缩处理中分析局域纹理特征是达到去相关的有效途径,在此原理基础上提出了一种新的基于局域纹理特征的无损压缩方法,该算法由去相关处理和熵编码两部分组成,去相关操作是通过一组预测模型自适应选择最佳的模型进行处理,然后使用快速有效的CCSDS编码器对最佳去相关模型的预测误差进行编码,最后给出了该算法与JPEG2000及JPEG-LS的无损压缩结果的比较,实验结果显示,该算法的压缩结果明显优于JPEG2000及JPEG-LS的无损压缩结果.      

遥感图像的数据压缩技术研究

主要讨论了两种遥感图像的数据压缩方法改进的JPEG算法和噪声分解压缩算法.传统的JPEG算法会引起恢复图像的视觉失真,根据遥感图像的数据特征,设计出了一种新量化器,使图像的压缩效果和恢复图像的质量都有一定程度的提高.实际遥感图像都不可避免地存在随机噪声干扰,噪声干扰使得几乎所有的压缩算法性能降低,为此,我们提出"噪声分解压缩算法"的思想,使压缩算法变得更有效.     

一种基于联想记忆系统实现图像压缩的新方法

针对传统神经网络用于图像压缩时存在的训练时间长、泛化能力弱等问题,提出一种基于联想记忆型神经网络的图像压缩新方法.利用牛顿前向插值多项式构建联想记忆系统,对图像数据进行建模.首先将图像数据分为多个数据块,然后利用数据块对联想记忆系统进行训练,训练结束后得到该数据块的特征数据,特征数据的数量小于原始数据块,且数值大多在零附近.最后对所有数据块的特征数据重新排序,进行熵编码,从而实现图像数据的压缩.实验结果表明该方法是可行的和有效的,相比传统神经网络,联想记忆系统无需预先训练,不依赖训练集数据和初始值,可以实时编码.      

基于结构描述的图像压缩方法研究

目前在遥感图像压缩领域,应用最为广泛的是以SPIHT算法为代表的基于小波变换的压缩技术,但是遥感图像含有极为丰富的高频信息,而变换域压缩编码的压缩原理是保留低频信息删减高频信息,这种矛盾导致了变换域编码对遥感图像进行高倍率压缩时,图像会有较大失真。为了减小压缩过程中高频信息的失真,从对图像空间结构描述入手,提出了一个基于空域的图像压缩算法,并与SPIHT算法进行了对比试验,证明了该算法的压缩质量明显好于SPIHT算法,具有一定的应用前景。     

遥感卫星高速数传信息流设计

随着卫星遥感技术水平的提高,遥感数据的类型和数据量快速增加。为适应多类型、高速率遥感数据传输的复杂需求,对数传信息流进行了顶层设计,定义了数传与遥感系统数据接口以及数传帧格式,对遥感数据传输所需码速率进行了分类计算,为设计固定的下行数传码速率提供了依据。进而针对不同类型的遥感数据提出了基于分组优先级虚拟信道动态调度策略的数传信息流设计方案,确保不同类型遥感数据的传输满足不同的应用需求。对高速遥感数据确保满足较低的缓存容量需求,对低速遥感数据确保满足实时性传输需求。采用动态仿真技术对数传信息流设计方案进行了试验验证。设计方案可为后续新一代遥感卫星数传系统设计提供参考。     

面向Web科学可视化的临近空间数据视频化方法

临近空间在科学、经济和军事等领域具有重要价值，高效便捷地进行临近空间数据Web科学可视化和信息提取是临近空间数据应用不断深入和扩展的必然需求，但是，已有的临近空间数据类型繁杂和数据量巨大，成为Web传输和实时可视化的关键瓶颈。从数据组织方法角度展开了研究，根据临近空间数据的特点，结合视频压缩原理，提出了将临近空间数据进行分解、插值和色彩空间变换处理形成图像后，选取适宜视频压缩编码方法将图像编码为视频。实验结果表明:所提方法可以实现临近空间数据在Web环境下的高效组织，在保障可视化质量的前提下通过降低数据网络传输量实现了临近空间数据的实时可视化需求。研究结果可以直接解决临近空间数据Web实时可视化问题，将为临近空间科学研究和知识发现提供可视化理论和技术支持，并为类似海量数据Web科学可视化提供方法借鉴。      

卫星图象按块分频压缩法

针对星载实时压缩的需要，设计了一种按块分频压缩算法。该算法以按块定长压缩为基础。用二级拟合修正，与高频纹理特征修正相结合的方式恢复原图象信息，得到了四倍压缩比下，有限误码扩散及较好的图象保真效果。     

遥感图像受控有失真压缩技术研究

在测绘遥感领域, 对图像的像质要求较为严格, 但即便如此, 遥感图像数据中仍然含有噪声, 从而有损压缩是可行的。文章在遥感图像信噪分析的基础上, 提出了一种遥感图像受控有失真压缩技术。首先分析了遥感图像有失真压缩的可行性; 然后应用小波的良好变焦性能, 对遥感图像施行2层2维小波的塔式分解; 对低频子图进行精细量化,对高频子图进行从粗到精的量化; 最后, 考察不同的高频量化器对遥感图像的压缩倍率和恢复图像像质的影响。     

一种新的遥感影像清晰度评价方法

针对传统清晰度评价算法很难准确评价遥感卫星影像清晰度的问题,结合工程应用及遥感影像特点提出了一种新的遥感图像清晰度评价算法--自检测灰度梯度函数清晰度评价算法。把评价过程分为目标区域检测和清晰度特征参量提取,为解决遥感影像数据量大且景物密度与分布特点各异的问题,首先通过检测算子对一幅遥感影像中各区域进行检测来得到景物丰富且边缘明显的目标区域,然后再对目标区域进行灰度预处理并提取目标区域的边缘灰度梯度来评价清晰度。通过三组不同类型影像对该算法进行验证,分别为遥感相机在轨离焦仿真影像和噪声仿真影像,以及在轨型号遥感卫星影像,对比几种传统典型清晰度评价算法和自检测灰度梯度函数的评价效能,结果表明：文中方法满足遥感影像清晰度评价的基本要求,解决了传统算法无法横向比较不同遥感相机影像及不同大小影像清晰度的问题,是一种适合卫星遥感影像清晰度评价的方法。