图像压缩方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种图像压缩方法，包括以下步骤：对图像进行稀疏表示，获取每一个图像帧的稀疏表示结果；对稀疏表示结果进行位平面编码，以获取位平面编码结果；对位平面编码结果进行熵编码，以获取熵编码结果，并对熵编码结果进行码流组织打包得到最终的压缩码流。本发明专利技术的方法，编码复杂度低、效率高、容错能力强、压缩性能高。本发明专利技术还提出一种图像压缩系统。

【技术实现步骤摘要】
图像压缩方法及系统
本专利技术涉及图像压缩
，尤其涉及一种图像压缩方法及系统。
技术介绍
星上全色图像(谱段范围通常为450nm～900nm)是通过全色TDICCD相机对地物推扫成像获取的具有空间信息的二维数据。该数据能够提供丰富的地物细节，被广泛应用于资源勘探、军事侦察和环境保护等领域。随着空间全色TDICCD相机的空间分辨率、辐射分辨率、时间分辨率、大视场、宽覆盖等指标不断提高，导致全色TDICCD相机采用的TDICCD拼接片数和读出速率也不断增多和提高，平均摄像时间增大，从而使数字化后的图像数据量大幅增加。现有星载存储器容量有限，卫星信道带宽受限，无法适应星上全色图像的海量数据。因此，必须要对星上全色图像进行压缩。星上全色图像数据具有两种冗余：空间间冗余和数据间符合冗余。因此，全色图像压缩的目的就是消除这两种冗余。目前，星上全色图像压缩多采用基于小波变换的方法，如2003年在BilSAT-1(SSTL-Turkey)卫星上使用的图像压缩算法为JPEG2000算法。JPEG2000算法使用DWT(DiscreteWaveletTransform)的空间去相关性方法，算法实现平台为FPGA+DSP(XCV300E+TMS320C6701)。2005年，空间数据系统咨询委员会(CCSDS)的图像数据压缩工作组(IDC)制定了新一代空间应用的图像压缩标准CCSDS122.0-B-1，该算法也采用小波变换。然而，小波变换对于边缘和轮廓等纹理程度信息丰富的星上全色图像而言，不是一种最优的稀疏表达，会产生大量大幅度的高频系数，不利于后续的子带编码，使得压缩算法的压缩性能较低。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种编码复杂度低、效率高、容错能力强、压缩性能高的图像压缩方法。本专利技术的第二个目的在于提出一种图像压缩系统。为了实现上述目的，本专利技术第一方面实施例的图像压缩方法，包括以下步骤：对图像进行稀疏表示，获取每一个图像帧的稀疏表示结果；对所述稀疏表示结果进行位平面编码，以获取位平面编码结果；对所述位平面编码结果进行熵编码，以获取熵编码结果，并对所述熵编码结果进行码流组织打包得到最终的压缩码流。根据本专利技术实施例的图像压缩方法，采用一种低复杂度的单基字典后变换的进行图像稀疏表示，并利用码率控制器对位平面编码中的每个段进行动态码率分配，编码器复杂度低，编码效率高，压缩性能高。在一些示例中，所述对图像进行稀疏表示具体包括：对每一个图像帧进行3级二维9/7离散小波变换，得到相应图像帧的低频子带和高频子带；对所述高频子带进行单基字典后变换，以获取AC系数以及边信息。在一些示例中，单基字典后变换选择采用不同的评价函数，其具体选择过程包括：根据压缩比参数计算压缩帧开销的字节数；根据所述字节数计算码率，当所述码率为高码率时，后变换采用l-1范数方法，当所述码率为低码率时，后变换采用l-0范数方法。在一些示例中，所述位平面编码具体包括：获取DC系数，并对所述DC系数进行初始化；提取段头信息并对所述AC系数比特进行深度编码；提取AC系数和剩余DC系数进行位平面编码；将所述边信息嵌入到位平面编码的码流中，得到位平面编码结果。在一些示例中，当位平面编码的码流达到预设阈值时，则停止位平面编码。在一些示例中，采用基于所述单基字典后变换的中间量以及码率动态分配的控制所述位平面编码的码流。在一些示例中，还对所述低频子带进行预测编码，并对预测残差进行熵编码。本专利技术第二方面实施例的图像压缩系统，包括：图像稀疏表示模块，用于对图像进行稀疏表示，获取每一个图像帧的稀疏表示结果；位平面编码模块，用于对所述稀疏表示结果进行位平面编码，以获取位平面编码结果；熵编码模块，用于对所述位平面编码结果进行熵编码，以获取熵编码结果，并对所述熵编码结果进行码流组织打包得到最终的压缩码流。根据本专利技术实施例的图像压缩系统，采用一种低复杂度的单基字典后变换的进行图像稀疏表示，并利用码率控制器对位平面编码中的每个段进行动态码率分配，编码器复杂度低，编码效率高，压缩性能高。在一些示例中，所述图像稀疏表示模块具体执行以下步骤实现对图像的稀疏表示：对每一个图像帧进行3级二维9/7离散小波变换，得到相应图像帧的低频子带和高频子带；对所述高频子带进行单基字典后变换，以获取AC系数以及边信息。在一些示例中，所述单基字典后变换选择采用不同的评价函数，其具体选择过程包括：根据压缩比参数计算压缩帧开销的字节数；根据所述字节数计算码率，当所述码率为高码率时，后变换采用l-1范数方法，当所述码率为低码率时，后变换采用l-0范数方法。在一些示例中，所述位平面编码模块中具体执行以下步骤实现位平面编码：获取DC系数，并对所述DC系数进行初始化；提取段头信息并对所述AC系数比特进行深度编码；提取AC系数和剩余DC系数进行位平面编码；将所述边信息嵌入到位平面编码的码流中，得到位平面编码结果。在一些示例中，所述熵编码模块还用于对所述低频子带进行预测编码，并对预测残差进行熵编码。在一些示例中，还包括：码率控制模块，用于实现单基字典后变换选择不同的评价函数、分配位平面编码的动态码流、控制所述码流的预设阈值以停止位平面编码以及对熵编码的码率进行控制。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明图1是根据本专利技术一个实施例的图像压缩方法的流程图；图2是本专利技术一个实施例的图像压缩方法的过程示意图；图3是根据本专利技术另一个实施例的图像压缩系统的结构示意图；和图4是本专利技术一个实施例的图像压缩系统的硬件结构示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。为星上全色图像的压缩方法提供新的技术手段是本专利技术所要解决的技术问题，为此，本专利技术的第一方面的实施例中提出了一种低复杂度的图像压缩方法，包括以下步骤：对图像进行稀疏表示，获取每一个图像帧的稀疏表示结果；对稀疏表示结果进行位平面编码，以获取位平面编码结果；对位平面编码结果进行熵编码，以获取熵编码结果，并对熵编码结果进行码流组织打包得到最终的压缩码流。图1是根据本专利技术一个实施例的图像压缩方法的流程图。图2是本专利技术一个实施例的图像压缩方法的过程示意图。结合图1和图2具体描述本专利技术实施例的图像压缩方法。将全色CCD以行为单位的图像构造成以帧为单位图像，记为Xi(i＝1，2，3，…，N)。步骤S101：对图像进行稀疏表示，获取每一个图像帧的稀疏表示结果。具体地，对图像进行稀疏表示包括：(1)对每一个图像帧进行3级二维9/7离散小波变换，得到相应图像帧的低频子带和高频子带。即当前帧Xi采用3级9/7提升小波变换，得到1个低频子带LL和9个高频子带HL1，HL2，HL3，LH1，LH2，LH3，HH1，HH2，HH3。每个高频子带HL3，LH3，HH3和HL1，LH1，HH1中小波系数以4*4大小组织成若干块，记为Ai(i＝1,2,3，…，J)。每个高频子带HL本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：对图像进行稀疏表示，获取每一个图像帧的稀疏表示结果；对所述稀疏表示结果进行位平面编码，以获取位平面编码结果；对所述位平面编码结果进行熵编码，以获取熵编码结果，并对所述熵编码结果进行码流组织打包得到最终的压缩码流。

【技术特征摘要】
1.一种图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：对图像进行稀疏表示，获取每一个图像帧的稀疏表示结果；对所述稀疏表示结果进行位平面编码，以获取位平面编码结果；对所述位平面编码结果进行熵编码，以获取熵编码结果，并对所述熵编码结果进行码流组织打包得到最终的压缩码流；其中，所述对图像进行稀疏表示具体包括：对每一个图像帧进行3级二维9/7离散小波变换，得到相应图像帧的低频子带和高频子带；对所述高频子带进行单基字典后变换，以获取AC系数以及边信息；单基字典后变换选择采用不同的评价函数，其具体选择过程包括：根据压缩比参数计算压缩帧开销的字节数；根据所述字节数计算码率，当所述码率为高码率时，后变换采用l-1范数方法，当所述码率为低码率时，后变换采用l-0范数方法。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位平面编码具体包括：获取DC系数，并对所述DC系数进行初始化；提取段头信息并对所述AC系数比特进行深度编码；提取AC系数和剩余DC系数进行位平面编码；将所述边信息嵌入到位平面编码的码流中，得到位平面编码结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当位平面编码的码流达到预设阈值时，则停止位平面编码。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用基于所述单基字典后变换的中间量以及码率动态分配的控制所述位平面编码的码流。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还对所述低频子带进行预测编码，并对预测残差进行熵编码。6.一种图像压缩系统，其特征在于，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：李进，尤政，邢飞，王翀，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11