一种高光谱图像的压缩方法及系统技术方案

本申请提供了一种高光谱图像的压缩方法及系统，中央处理器获取高光谱图像中预设波段数的图像作为目标图像，将目标图像处理成多个三维矩阵，图形处理器对多个三维矩阵进行并行KLT变换，获得KLT变换结果和KLT变换系数；中央处理器对KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，获得第一码流，对KLT变换系数进行编码，获得第二码流；中央处理器整合第一码流和第二码流并输出整合后的码流，中央处理器判断是否还存在未压缩的图像数据，如果是，则从未压缩的图像数据中获取预设波段数的图像作为目标图像，执行将待压缩图像处理成多个三维矩阵。本发明专利技术实施例提供的高光谱图像的压缩方法能够高效的对高光谱图像进行压缩。

A compression method and system for hyperspectral images

【技术实现步骤摘要】
一种高光谱图像的压缩方法及系统
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种高光谱图像的压缩方法及系统。
技术介绍
成像光谱图像按照光谱通道数和光谱分辨率的不同，可分为多光谱、高光谱和超光谱三类。其中，高光谱成像具有高空间分辨率和高光谱分辨率以及较多的光谱通道数。高光谱图像的光谱通道数为100～200，光谱分辨率为10nm～l00nm，是一种三维立体图像，即在普通二维图像的基础上又多了一维光谱信息，因此，高光谱图像的数据量较大。随着成像技术的快速发展，高光谱图像的空间和光谱分辨率不断提高，高光谱图像的数据量也不断增大，高光谱图像庞大的数据量给数据传输和存储带来了巨大的压力，对高光谱图像进行有效的压缩成为高光谱图像传输、存储的关键问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种高光谱图像的压缩方法及系统，用于实现对高光谱图像的压缩，从而提高传输效率和存储效率、节省存储空间，其技术方案如下：一种高光谱图像的压缩方法，包括：中央处理器获取高光谱图像中预设波段数的图像作为目标图像，将所述目标图像处理成多个三维矩阵；图形处理器对所述多个三维矩阵进行并行KLT变换，获得KLT变换结果和KLT变换系数；所述中央处理器对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，获得第一码流，并对所述KLT变换系数进行编码，获得第二码流；所述中央处理器整合所述第一码流和所述第二码流，输出整合后的码流；所述中央处理器判断所述高光谱图像中是否还存在未压缩的图像数据，如果是，则从所述未压缩的图像数据中获取所述预设波段数的图像作为目标图像，执行所述将所述待压缩图像处理成多个三维矩阵。其中，所述中央处理器将所述待压缩的高光谱图像处理成多个三维矩阵，包括：所述中央处理器按预设的图像分割规则，将所述目标图像分割成多个子图像；将每个子图像处理成三维矩阵，获得多个三维矩阵。其中，所述中央处理器整合所述第一码流和所述第二码流，包括：确定所述第一码流的第一长度信息以及所述第二码流的第二长度信息；将所述第一长度信息设置于所述第一码流的预设位置，并将所述第二长度信息设置于所述第二码流的所述预设位置；将设置所述第一长度信息的第一码流与设置所述第二长度信息的第二码流进行拼接。其中，所述中央处理器对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，包括：所述中央处理器基于HEVC算法对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码。所述高光谱图像的压缩方法还包括：所述中央处理器将所述多个三维矩阵存储至显存；则所述图形处理器对所述多个三维矩阵进行并行KLT变换，包括：所述图形处理器从所述内存获取所述多个三维矩阵，对所述多个三维矩阵进行并行KLT变换；所述高光谱图像的压缩方法还包括：所述图形处理器将所述KLT变换结果存储至内存；则所述中央处理器对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，包括：所述中央处理器从所述内存获取所述KLT变换结果，对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码。一种高光谱图像的压缩系统，包括：中央处理器和图形处理器；所述中央处理器，用于获取高光谱图像中预设波段数的图像作为目标图像，并将所述目标图像处理成多个三维矩阵；所述图形处理器，用于对所述多个三维矩阵进行并行KLT变换，获得KLT变换结果和KLT变换系数；所述中央处理器，还用于对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，获得第一码流，并对所述KLT变换系数进行编码，获得第二码流；所述中央处理器，还用于整合所述第一码流和所述第二码流，输出整合后的码流；所述中央处理器，还用于判断所述高光谱图像中是否还存在未压缩的图像数据，如果是，则从所述未压缩的图像数据中获取所述预设波段数的图像作为目标图像，执行所述将所述待压缩图像处理成多个三维矩阵。其中，所述中央处理器将所述待压缩的高光谱图像处理成多个三维矩阵时，具体用于：按预设的图像分割规则，将所述目标图像分割成多个子图像；将每个子图像处理成三维矩阵，获得多个三维矩阵。其中，所述中央处理器整合所述第一码流和所述第二码流时，具体用于：确定所述第一码流的第一长度信息以及所述第二码流的第二长度信息；将所述第一长度信息设置于所述第一码流的预设位置，并将所述第二长度信息设置于所述第二码流的所述预设位置；将设置所述第一长度信息的第一码流与设置所述第二长度信息的第二码流进行拼接。其中，所述中央处理器对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码时，具体用于：基于HEVC算法对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码。其中，所述中央处理器，还用于将所述多个三维矩阵存储至显存；则所述图形处理器对所述多个三维矩阵进行并行KLT变换时，具体用于：从所述内存获取所述多个三维矩阵，对所述多个三维矩阵进行并行KLT变换；所述图形处理器，还用于将所述KLT变换结果存储至内存；则所述中央处理器对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码时，具体用于：从所述内存获取所述KLT变换结果，对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码。上述技术方案具有如下有益效果：本专利技术提供的高光谱图像的压缩方法及系统中，中央处理器每次获取高光谱图像中预设波段数的图像作为目标图像，将目标图像处理成多个三维矩阵，图形处理器对多个三维矩阵进行并行KLT变换，获得KLT变换结果和KLT变换系数，中央处理器对KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，获得第一码流，并对KLT变换系数进行编码，获得第二码流，中央处理器整合第一码流和第二码流并输出。由此可见，本专利技术提供的高光谱图像的压缩方法及系统，能够实现高光谱图像的压缩，这不但能够节省高光谱图像传输时占用的信道容量，还能节省存储时占用的存储容量。另外，由于对高光谱图像按波段分割处理，且对目标图像处理得到的多个三维矩阵并行处理，使得本专利技术提供的高光谱图像的压缩方法及系统的压缩效率较高。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的高光谱图像的压缩方法的一流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的高光谱图像的压缩方法的另一流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的高光谱图像的压缩系统的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供了一种高光谱图像的压缩方法，请参阅图1，示出了该压缩方法的流程示意图，可以包括：步骤S101：中央处理器获取高光谱图像中预设波段数的图像作为目标图像。由于高光谱图像的波段数通常较多，如果直接针对高光谱图像进行处理计算量会比较大，有鉴于此，本实施例采用分割波段的方法，即中央处理器每次获取预设波段数的图像进行处理，例如，每次可获取8个波段的图像进行处理。步骤S102：中央处理器将目标图像处理成多个三维矩阵。步骤S103：图形处理器对多个三维矩阵进行并行KLT变换，获得KLT变换结果和KLT变换系数。步骤S本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高光谱图像的压缩方法，其特征在于，包括：中央处理器获取高光谱图像中预设波段数的图像作为目标图像，将所述目标图像处理成多个三维矩阵；图形处理器对所述多个三维矩阵进行并行KLT变换，获得KLT变换结果和KLT变换系数；所述中央处理器对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，获得第一码流，并对所述KLT变换系数进行编码，获得第二码流；所述中央处理器整合所述第一码流和所述第二码流，输出整合后的码流；所述中央处理器判断所述高光谱图像中是否还存在未压缩的图像数据，如果是，则从所述未压缩的图像数据中获取所述预设波段数的图像作为目标图像，执行所述将所述待压缩图像处理成多个三维矩阵。

【技术特征摘要】
1.一种高光谱图像的压缩方法，其特征在于，包括：中央处理器获取高光谱图像中预设波段数的图像作为目标图像，将所述目标图像处理成多个三维矩阵；图形处理器对所述多个三维矩阵进行并行KLT变换，获得KLT变换结果和KLT变换系数；所述中央处理器对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，获得第一码流，并对所述KLT变换系数进行编码，获得第二码流；所述中央处理器整合所述第一码流和所述第二码流，输出整合后的码流；所述中央处理器判断所述高光谱图像中是否还存在未压缩的图像数据，如果是，则从所述未压缩的图像数据中获取所述预设波段数的图像作为目标图像，执行所述将所述待压缩图像处理成多个三维矩阵。2.根据权利要求1所述的高光谱图像的压缩方法，其特征在于，所述中央处理器将所述待压缩的高光谱图像处理成多个三维矩阵，包括：所述中央处理器按预设的图像分割规则，将所述目标图像分割成多个子图像；将每个子图像处理成三维矩阵，获得多个三维矩阵。3.根据权利要求1或2所述的高光谱图像的压缩方法，其特征在于，所述中央处理器整合所述第一码流和所述第二码流，包括：确定所述第一码流的第一长度信息以及所述第二码流的第二长度信息；将所述第一长度信息设置于所述第一码流的预设位置，并将所述第二长度信息设置于所述第二码流的所述预设位置；将设置所述第一长度信息的第一码流与设置所述第二长度信息的第二码流进行拼接。4.根据权利要求1所述的高光谱图像的压缩方法，其特征在于，所述中央处理器对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，包括：所述中央处理器基于HEVC算法对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码。5.根据权利要求1所述的高光谱图像的压缩方法，其特征在于，所述高光谱图像的压缩方法还包括：所述中央处理器将所述多个三维矩阵存储至显存；则所述图形处理器对所述多个三维矩阵进行并行KLT变换，包括：所述图形处理器从所述内存获取所述多个三维矩阵，对所述多个三维矩阵进行并行KLT变换；所述高光谱图像的压缩方法还包括：所述图形处理器将所述KLT变换结果存储至内存；则所述中央处理器对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，包括：所述中央处理器从所述内存获取所述KLT变换结果，对所述KLT变换结果进行帧内预测和量化编...

【专利技术属性】
技术研发人员：李卓，徐哲，陈昕，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：北京,11