張成

(成都市勘察測繪研究院，四川成都 610081)

小波變換在遙感影像壓縮中的應(yīng)用

張成?

(成都市勘察測繪研究院，四川成都 610081)

解決海量遙感影像存儲和傳輸問題的有效方法是對影像進行保真快速壓縮。本文對基于小波變換的遙感影像壓縮技術(shù)進行深入探討，并通過與其他圖像壓縮算法相比較，比較全面地揭示出小波壓縮算法的特點及其在遙感影像壓縮中的應(yīng)用。

圖像壓縮；小波變換

1 引 言

隨著新型傳感技術(shù)的高速發(fā)展，遙感影像在空間、時間和光譜分辨率上都有了顯著提高，與此同時，影像數(shù)據(jù)量正在呈幾何級數(shù)增長。如何對這些日益龐大的海量遙感數(shù)據(jù)進行方便的存儲和高效、快速的傳輸，成為行業(yè)迫切需要解決的難題之一。圖像壓縮技術(shù)是解決這一問題的有效途徑，對影像數(shù)據(jù)進行壓縮，可以實現(xiàn)遙感影像的海量存儲以及快速、實時傳輸。如何在保持信號少量失真的前提下，研究高效率的圖像壓縮算法已成為遙感技術(shù)發(fā)展的一項關(guān)鍵技術(shù)。

小波變換具有多分辨率分析的特點，在時、頻兩域都具有表征信號局部特征的能力。利用小波變換可以一次變換整幅影像，不僅可以達到很高的壓縮比，而且壓縮后的影像對視覺質(zhì)量幾乎沒有可感知的損失。目前，基于小波變換對遙感影像進行壓縮的算法和應(yīng)用都十分活躍。

2 小波變換及壓縮原理

小波變換的基本思想是通過一個小波基在時間上平移和尺度上伸縮，獲得一種能自動適應(yīng)各種頻率成分的有效信號分析手段。將一幅影像經(jīng)過一次小波變換后分解為4個子影像:其中，LL代表原始影像的低頻特征分量，它包含原始影像的基本內(nèi)容；LH、HL和HH分別表示垂直向下、水平向右和斜對角線的高頻特征分量，即邊緣、紋理和輪廓等特征[1]。

圖1是單波段的成都天府廣場遙感影像，圖2是對該影像進行小波變換后得到的四個特征分量，從圖1可以看出，LL子帶包含了原始影像的大部分?jǐn)?shù)據(jù)，其余三個分量包含很少的細(xì)節(jié)信息。下一級的小波變換都是在上一級變換產(chǎn)生的低頻子帶(LL)的基礎(chǔ)上再進行小波變換。小波變換壓縮原理就是把原始影像數(shù)據(jù)分解為不同頻率分量的子帶數(shù)據(jù)，然后分別對不同頻率分量的數(shù)據(jù)實施不同的編碼算法，就實現(xiàn)了對原始影像的壓縮。

圖1 成都天府廣場影像(單波段)

圖2 小波變換后各方向的特征分量

3 與其他壓縮算法比較

常見的圖像壓縮算法有LZW算法和JPEG壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)。LZW算法原理是把每一個第一次出現(xiàn)的字符串用一個數(shù)值來編碼，在重構(gòu)時再將這個數(shù)值還原為原來的字符串[2]，GIF文件采用的就是這種壓縮算法；JPEG是國際標(biāo)準(zhǔn)化組織(ISO)和CCITT聯(lián)合制定的靜態(tài)圖像的壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)。它的壓縮原理是把原始圖像分成8×8的小塊，對每個小塊進行DCT(離散余弦變換)變換后得到高、低頻分量，由于低頻分量包含了圖像的主要信息，高頻與之相比，信息量很少，故忽略高頻分量，從而得到壓縮的目的[3]。

小波壓縮算法與LZW、JPEG壓縮算法相比，具有如下特點:

(1)具有較高的壓縮比。其壓縮比決定于圖像內(nèi)容和彩色深度，對于灰度圖像壓縮率為15∶1～20∶1，對全彩色圖像可以達到30∶1～50∶1，壓縮后對視覺質(zhì)量沒有可感知的損失。

(2)具有多分辨率、無縫的特征，多尺度分解提供了不同尺度下圖像的信息，可以多種分辨率顯示影像數(shù)據(jù)。多分辨率、無縫的特性保證了小波壓縮文件可以在各種媒體，尤其是Internet上有更快的傳播速度和更優(yōu)的顯示效果。

(3)不存在“塊失真”，在圖像內(nèi)的任一處都有一致的分辨率和很好的質(zhì)量。JPEG技術(shù)把圖像分成了8×8的像素塊，每64個像素在各個方向上都會有邊界，這樣在進行壓縮時就不可避免地出現(xiàn)了“塊失真”的現(xiàn)象。

(4)可以壓縮非常大的圖像，可壓縮的圖像大小決定于計算機的存儲器大小。

4 試驗結(jié)果及分析

為了驗證小波壓縮算法的特性，本文設(shè)計了幾個試驗對小波壓縮算法進行測試。

4.1 試驗1:三種壓縮算法比較

原始影像是18200×17199像素、3個波段、1 m分辨率、文件大小為895 MB的數(shù)字正射影像，面積約1 024 km2，區(qū)域為成都市中心城區(qū)。對該試驗數(shù)據(jù)，分別采用三種不同的壓縮算法，其壓縮效率及效果比較表見表1。三種算法壓縮后影像在Photoshop下進行銳化處理后效果圖如圖3(單波段，局部)所示。

小波壓縮、LZW和JPEG圖像壓縮的比較表 表1

從表1可以看出，小波變換壓縮比最高，JPEG次之，LZW最差。說明為了保存相同的影像質(zhì)量，LZW和JPEG壓縮文件要比小波變換要大得多。從圖3可以看出，小波壓縮與LZW壓縮后影像相比，幾何邊緣及紋理均比較清晰，質(zhì)量并沒受損，但較之小波壓縮，LZW壓縮比率較低；小波壓縮與JPEG壓縮相比，在同樣高壓縮比的情況下，使用JPEG壓縮，幾何邊緣及紋理模糊，且出現(xiàn)明顯的“塊失真”現(xiàn)象。

圖3 經(jīng)過三種不同的壓縮算法壓縮后的影像(從上到下依次為:小波變換、LZW、JPEG)

4.2 試驗2:小波壓縮性能測試

本試驗采取了幾種不同數(shù)據(jù)源的遙感影像作為試驗數(shù)據(jù)，對小波壓縮性能進行測試，試驗結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，針對各種不同的遙感數(shù)據(jù)源，小波壓縮的壓縮效果都非常顯著，這大大方便了遙感影像的存儲、傳輸，有利于節(jié)省存儲空間和傳輸信道，有很強的實用價值。

幾種不同的遙感影像壓縮前后文件大小對比 表2

5 應(yīng)用現(xiàn)狀

目前小波壓縮技術(shù)已經(jīng)在國內(nèi)外的圖像處理軟件和GIS軟件中得到了廣泛的應(yīng)用。其中，應(yīng)用最廣、比較成熟的算法是基于離散小波變換(DWT)的多分辨率無縫影像數(shù)據(jù)庫MrSID(Multiresolution Seamless Image Database)技術(shù)。它利用離散小波變換對圖像進行壓縮、拼接和鑲嵌，通過局部轉(zhuǎn)換，使圖像內(nèi)部任何一部分都具有一致的分辨率和非常好的圖像質(zhì)量[4]。MrSID使高質(zhì)量的海量遙感影像的存儲與傳輸成為可能，大大促進并推動了遙感影像數(shù)據(jù)GIS中的應(yīng)用。

6 結(jié) 論

遙感數(shù)據(jù)壓縮是遙感研究領(lǐng)域內(nèi)的一個重要課題。本文從分析小波變換的空間聚類特性出發(fā)，與其他兩種常用的圖像壓縮算法相比較，并通過試驗證明，小波壓縮算法具有壓縮比高、多分辨率、無縫及壓縮效果好的特點。結(jié)合行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀再次證明，小波壓縮技術(shù)在遙感影像壓縮中具有很強的實用性和可行性。

[1] 程正興.小波分析算法與應(yīng)用[M].西安:西安交通大學(xué)出版社，1998

[2] 張春田，蘇育挺，張靜.數(shù)字圖像壓縮編碼.北京:清華大學(xué)出版社，2006

[3] William B.Pennebaker，Joan L.Mitchell.JPEG靜止圖像數(shù)據(jù)壓縮標(biāo)準(zhǔn)[M].北京:學(xué)苑出版社，1996

[4] 歐貴文，歐嘉致，滕壽威等.MrSID技術(shù)在GIS中的應(yīng)用[C].99′中國GIS年會論文集，1999

Remote Sensing Image Compression Based on Wavelet Transform

Zhang Cheng
(Chengdu Institute of Survey and Investigation，Chengdu 610081，China)

One of the efficient solutions for data transmission and storage of huge remote sensing images is the high fidelity and rapid compression.This paper discusses the algorithm of wavelet image compression.Compared with other image compression algorithms，experimental results show that wavelet image compression is superior to LZW and JPEG in high compression ratio and high image quality，and is widely used in the field of remote sensing and geography information system.

remote sensing image compression；wavelet transform

1672－8262(2011)02－100－03

P237

B

2010—08—20

張成(1966—)，男，高級工程師，長期從事城市勘測技術(shù)工作。