專利名稱：基于目標區(qū)域提取與方向波的sar圖像壓縮方法
技術領域：
本發(fā)明屬于圖像壓縮技術領域，涉及對SAR圖像的壓縮，可用于SAR圖像的實時傳輸與存儲。
背景技術：
合成孔徑雷達SAR技術在國民經(jīng)濟，地質勘探以及軍事中起著至關重要的作用，SAR圖像處理是合成孔徑雷達技術的重要組成部分。由于SAR圖像具有海量數(shù)據(jù)，給數(shù)據(jù)的存儲與傳輸造成了很大的壓力，因此對SAR圖像進行有效的壓縮是SAR圖像應用中一個迫切的需求。SAR利用地物表面對電磁波的后向散射進行成像，由于這個成像機理，圖像會受到相干斑噪聲的影響，圖像的像素間相關性較低，圖像熵值較大，這是影響SAR圖像壓縮的重要因素。
JPEG技術在量化誤差較大時會產(chǎn)生明顯的“馬賽克”塊效應，導致嚴重的視覺失真?；谛〔ㄗ儞Q的圖像壓縮方法廣泛用于對SAR圖像的壓縮，如JPEG2000技術等。由一維小波張成的二維可分離小波，采用的是各向同性變換，只有水平、垂直和對角三種方向，從而不能有效刻畫圖像中線奇異的幾何特征。因此用小波捕捉圖像邊緣時相當于用“點”表達“線”，這種維度的差異嚴重影響了小波的逼近效率，導致了小波在描述圖像邊緣時浪費大量的系數(shù)，在低比特率情況下會產(chǎn)生振鈴效應，特別是在圖像強邊緣附近和紋理區(qū)域。近些年來發(fā)展起來的一些工具對小波方法進行了改進，如Ding等人在文章Adaptivedirectional lifting-based wavelet transform forimage coding 中提出了 ADL 變換，Li 等人在文章Remote_Sensing Image CompressionUsing Two-Dimensional OrientedWavelet Transform中提出了 OWT變換等，這些變換工具有效地利用了圖像的方向信息，可以更有效地捕捉圖像中存在的各種幾何特征，如邊緣曲線、輪廓結構等。有效提升了壓縮算法性能。以上這些方法的共性在于對于整幅SAR圖像采用相同的變換壓縮策略。但是由于SAR圖像中景物區(qū)域不同，圖像所包含的邊緣信息以及其重要性存在很大的區(qū)別，在壓縮中對于SAR圖像的不同區(qū)域使用相同的變換壓縮策略會導致在壓縮中這些邊緣信息所分配的碼流相對較少，從而引起重要信息得不到保護而丟失，造成圖像壓縮質量的降低。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術的不足，提出一種基于目標區(qū)域提取與方向波的SAR圖像壓縮方法，以降低在圖像壓縮過程的重要信息損失，提高SAR圖像的壓縮質量。實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術原理，是利用SAR圖像變差系數(shù)提取圖像的紋理信息，根據(jù)圖像紋理信息將圖像分為目標區(qū)域和背景區(qū)域，采取不同的變換策略對不同區(qū)域進行分解對目標區(qū)域使用Velisavljevic ' V等人提出的新的多尺度幾何分析工具Directionlets即方向波變換，以提取更多的圖像方向信息，對背景區(qū)域使用小波變換(DWT)。之后使用SPIHT分別對目標區(qū)域和背景區(qū)域系數(shù)編碼，并對目標區(qū)域分配更多碼流，從而實現(xiàn)目標區(qū)域的高質量壓縮。其實現(xiàn)步驟包括如下(I)輸入一幅SAR圖像，計算SAR圖像變差系數(shù)，利用變差系數(shù)生成SAR圖像的紋理圖；(2)對SAR圖像進行四叉樹分塊，利用紋理圖判斷各圖像塊是否為目標區(qū)域圖像塊如果該圖像塊在紋理圖中所對應空間位置區(qū)域包含的目標像素點數(shù)大于該圖像塊總像素數(shù)的1/4，則該圖像塊為目標區(qū)域圖像塊，否則為背景區(qū)域圖像塊；(3)利用紋理圖從給定的一組方向中對目標區(qū)域圖像塊進行方向波的變換方向對選擇，分別計算紋理圖在這些方向上像素差值的平方和，選擇其中最小的兩個結果所對應的方向作為方向波的變換方向對；
(4)對四叉樹進行剪枝處理將變換方向對和圖像塊大小均相同的相鄰目標區(qū)域圖像塊進行合并，將背景區(qū)域圖像塊進行合并；(5)對合并后的目標區(qū)域進行Directionlets變換，對合并后的背景區(qū)域進行DWT變換；(6)使用SPIHT編碼方法，對目標區(qū)域和背景區(qū)域的變換系數(shù)進行不同bpp的編碼，編碼后即完成對SAR圖像的壓縮，其中bpp是每個像素所占比特數(shù)。本發(fā)明與現(xiàn)有的技術相比具有以下優(yōu)點1、利用SAR圖像變差系數(shù)生成的紋理圖來自適應地探測目標區(qū)域，能夠有效劃分目標區(qū)域和背景區(qū)域且計算復雜度??；2、與JPEG2000-R0I相比，目標區(qū)域和背景區(qū)域使用不同的變換策略，對目標區(qū)域使用Directionlets變換，能更加有效地捕獲目標區(qū)域的方向信息，減小重要信息損失；3、對目標區(qū)域和背景區(qū)域分別進行編碼，使碼流分配更加靈活；仿真結果表明，本方法在評價指標方面高于JPEG2000-R0I方法。


圖1是本發(fā)明的流程示意圖；圖2是本發(fā)明仿真所用的四幅測試圖像；圖3是本發(fā)明對測試圖2提取的紋理圖；圖4是本發(fā)明對測試圖2的目標區(qū)域檢測結果；圖5是本發(fā)明中給定的一組方向示意圖；圖6是本發(fā)明與現(xiàn)有方法DWT-SPIHT及JPEG2000-R0I對四幅測試圖像的平均率失真性能比較圖。
具體實施例方式參照圖1，本發(fā)明的實現(xiàn)步驟如下步驟1，輸入測試圖像，計算其變差系數(shù)，生成紋理圖。輸入測試圖像，選取以任意一個像素點P為中心，窗口大小為s的局部圖像塊，計算像素點P的變差系數(shù)Cp
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其中，(^。。,和μ bl。。,分別為該局部圖像塊中所有像素的方差和均值，分別使用最大似然估計方法計算得到，本發(fā)明中所使用局部圖像塊的窗口大小s為15X15。由輸入圖像所有像素點的變差系數(shù)得到輸入圖像的紋理圖，輸入圖像為圖2所示的四幅真實SAR圖像，每幅SAR圖像大小為1024X1024，圖像位深為16位，分別是如2(&)所示的Tokyo-A圖，如2(b)所示的Tokyo-B圖，如2(c)所示的India-A圖，如2(d)所示的India-B圖。以圖2(b)為例，得到的紋理圖如圖3所示。步驟2，對輸入圖像進行四叉樹分塊，計算其紋理圖像素值的閾值TD。對輸入圖像進行四叉樹分塊，分塊大小為64X64，為紋理圖像素值設置一個閾值TD，Td =1. 25 Xmean (image)，其中image為紋理圖，mean( ·)為均值函數(shù)。步驟3，利用紋理圖像素閾值檢測分塊圖像中的目標區(qū)域圖像塊。將紋理圖中的像素值分別與閾值Td比較，大于閾值的像素點標記為目標像素點，計算每一個圖像塊在紋理圖中所對應空間位置區(qū)域包含的目標像素點數(shù)，如果目標像素點數(shù)大于圖像塊中總像素數(shù)的1/4，則將此圖像塊標記為目標區(qū)域圖像塊，其他圖像塊為背景區(qū)域圖像塊。以圖2(b)為例，其目標區(qū)域圖像塊檢測結果如圖4所示，其中邊界為白色的圖像塊為目標區(qū)域圖像塊。步驟4，利用步驟I生成的紋理圖判斷目標區(qū)域圖像塊的變換方向對。(4a)給定一組為 ±30°，土45°，土60°，0°，90° 的方向，如圖 5 所示。(4b)沿其中一個方向計算紋理圖中各目標區(qū)域圖像塊中每個像素點和其相鄰像素點之間的差值，并求出該圖像塊中所有像素點在該方向上的差值的平方和；(4c)分別求出紋理圖中各目標區(qū)域圖像塊在其他方向上的像素差值的平方和；(4d)將求出的目標區(qū)域圖像塊在各方向上的差值平方和中最小的兩個對應的方向作為該圖像塊的方向波變換方向對，變換方向對中的兩個方向分別稱為變換方向和隊列方向。步驟5，利用步驟4得到的變換方向對，將四叉樹分塊圖像進行剪枝處理(5a)將變換方向對和圖像塊大小均相同的相鄰目標區(qū)域圖像塊進行合并，合并后的目標區(qū)域圖像塊的變換方向對與其所合并的子塊的變換方向對相同；(5b)將背景區(qū)域圖像塊進行合并，對合并后的背景區(qū)域圖像塊進行DWT變換，得到背景區(qū)域的小波系數(shù)。步驟6，利用合并后的目標區(qū)域圖像塊構造生成矩陣Μλ。根據(jù)合并后的目標區(qū)域圖像塊的變換方向對，構造生成矩陣Μλ，
權利要求
1.一種基于目標區(qū)域提取與方向波的SAR圖像壓縮方法，包括如下步驟(1)輸入一幅SAR圖像，計算SAR圖像變差系數(shù)，利用變差系數(shù)生成SAR圖像的紋理圖；(2)對SAR圖像進行四叉樹分塊，利用紋理圖判斷各圖像塊是否為目標區(qū)域圖像塊如果該圖像塊在紋理圖中所對應空間位置區(qū)域包含的目標像素點數(shù)大于該圖像塊總像素數(shù)的1/4，則該圖像塊為目標區(qū)域圖像塊，否則為背景區(qū)域圖像塊；(3)利用紋理圖從給定的一組方向中對目標區(qū)域圖像塊進行方向波的變換方向對選擇，分別計算紋理圖在這些方向上像素差值的平方和，選擇其中最小的兩個結果所對應的方向作為方向波的變換方向對；(4)對四叉樹進行剪枝處理將變換方向對和圖像塊大小均相同的相鄰目標區(qū)域圖像塊進行合并，將背景區(qū)域圖像塊進行合并；(5)對合并后的目標區(qū)域進行Directionlets變換，對合并后的背景區(qū)域進行DWT變換；(6)使用SPIHT編碼方法，對目標區(qū)域和背景區(qū)域的變換系數(shù)進行不同bpp的編碼，編碼后即完成對SAR圖像的壓縮，其中bpp是每個像素所占比特數(shù)。
2.根據(jù)權利要求1所述基于目標區(qū)域提取與方向波的SAR圖像壓縮方法，其中步驟(2)所述的“利用紋理圖判斷各圖像塊是否為目標區(qū)域圖像塊”，按如下步驟進行(2a)為紋理圖中的像素值設置一個閾值TD，Td=1. 25 Xmean (image),其中image為紋理圖，mean(·)為均值函數(shù)，紋理圖中大于閾值Td的像素點標記為目標像素點；(2b)計算每一個圖像塊在紋理圖中所對應空間位置區(qū)域包含的目標像素點數(shù)，如果目標像素點數(shù)大于圖像塊總像素數(shù)的1/4，則將此圖像塊標記為目標區(qū)域圖像塊。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于目標區(qū)域提取與方向波的SAR圖像壓縮方法，其中步驟(3)所述的“利用紋理圖從給定的一組方向中對目標區(qū)域圖像塊進行方向波的變換方向對選擇”，按如下步驟進行(3a)給定一組為 ±30°，±45°，±60°，0° ,90° 的方向；(3b)沿其中一個方向計算紋理圖中各目標區(qū)域圖像塊中每個像素點和其相鄰像素點之間的差值，并求出該圖像塊中所有像素點在該方向上的差值的平方和；(3c)分別沿其他方向對紋理圖中各目標區(qū)域圖像塊重復步驟(3b)；(3d)對于紋理圖中各目標區(qū)域圖像塊，將求出的其在各方向上的差值平方和中最小的兩個對應的方向作為該圖像塊的方向波變換方向對，變換方向對中的兩個方向分別稱為變換方向和隊列方向。
4.根據(jù)權利要求1所述的基于目標區(qū)域提取與方向波的SAR圖像壓縮方法，其中步驟(5)所述的“對合并后的目標區(qū)域進行Directionlets變換”，按如下步驟進行(5a)根據(jù)合并后的目標區(qū)域圖像塊的變換方向對構造生成矩陣Μλ，
5.根據(jù)權利要求1所述的基于目標區(qū)域提取與方向波的SAR圖像壓縮方法，其中步驟(6)所述的“使用SPIHT編碼方法，對目標區(qū)域和背景區(qū)域的變換系數(shù)進行不同bpp的編碼”，是使用SPIHT編碼方法分別對目標區(qū)域Directionlets系數(shù)和背景區(qū)域小波系數(shù)進行編碼，在編碼中給定了 SAR圖像壓縮的bpp后，通過設置一個質量因子Q來調節(jié)分配的碼流大小，其中，Q — tbcite/bbcitGj bpp是每個像素所占比特數(shù)，tbate為目標區(qū)域壓縮的bpp，bbate為背景區(qū)域壓縮的bpp ；Q的值越大，越多的碼流會分配給目標區(qū)域； 假設編碼時SAR圖像壓縮給定的bpp為br，目標區(qū)域像素點數(shù)為tp，同質區(qū)域像素點數(shù)為bp,總像素點數(shù)為wp,則它們滿足如下公式tbate · tp+bbate · bp = br · wp。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于目標區(qū)域提取和方向波的SAR圖像壓縮方法，主要解決現(xiàn)有方法中對圖像目標區(qū)域和背景區(qū)域使用相同的變換壓縮策略導致邊緣信息碼流分配較少，重要信息丟失的問題。其實現(xiàn)步驟是利用變差系數(shù)提取SAR圖像的紋理圖；對SAR圖像進行四叉樹分塊，利用紋理圖將圖像塊劃分為目標區(qū)域和背景區(qū)域；利用紋理圖探測目標區(qū)域變換方向對，并對分塊圖像進行剪枝處理；對目標區(qū)域使用Directionlets變換，對背景區(qū)域使用小波變換；使用SPIHT編碼方法分別對目標區(qū)域和背景區(qū)域系數(shù)編碼本發(fā)明。本發(fā)明具有對目標區(qū)域和背景區(qū)域采用不同變換壓縮策略，很好保護目標區(qū)域信息的優(yōu)點，可用于SAR圖像實時傳輸與存儲。
文檔編號H04N7/26GK103024377SQ20121049322
公開日2013年4月3日 申請日期2012年11月27日 優(yōu)先權日2012年11月27日
發(fā)明者白靜, 王爽, 焦李成, 付旭松, 胡波, 馬文萍, 馬晶晶, 李陽陽 申請人:西安電子科技大學