基于低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法转让专利
申请号 : CN202110312680.0
文献号 : CN113068044B
文献日 : 2022-01-11
发明人 : 冯志玺 , 赵世慧 , 杨淑媛 , 刘志 , 徐光颖 , 孟会晓
申请人 : 西安电子科技大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法,其特征在于,包括有如下步骤:(1)定义一个光谱角相似性度量方法:光谱角相似性度量方法结合光谱角和欧式距离对高光谱图像进行相似性度量;
(2)对原始图像进行粗略的聚类初始化:输入高光谱图像数据和期望的超像素个数K,并利用定义的光谱角相似性度量方法对输入的高光谱图像数据进行超像素计算,得到粗略的聚类块;
(3)用低秩表示求解粗略聚类块间的系数矩阵:通过低秩表示寻找每个粗略聚类块中各个聚类块之间的相关性,并求出高光谱图像的粗略聚类块的相关性系数矩阵;
(4)得到初始聚类结果:利用粗略聚类块的相关性系数矩阵进行子空间聚类,子空间聚类对每个粗略聚类块的相关性系数排序并进行进一步聚类以缩小聚类的数目,得到高光谱图像数据初始的聚类结果;
(5)对初始的聚类结果进行迭代优化,得到预测残差与预测系数:首先根据初始聚类结果,分块进行预测,得到各个初始聚类块的预测系数与预测残差;然后用预测残差的零范数作为约束条件,对每个初始聚类块进行迭代优化,得到最终聚类块的预测系数与预测残差;
(6)得到待传输的码流文件:对最终聚类块的预测残差与预测系数进行无损熵编码,得到待传输的码流文件,完成对高光谱图像的无损编码,然后将待传输的码流文件传输到解码端;
(7)对码流文件进行熵解码:解码端对传输得到的码流文件进行熵解码得到解码的最终聚类块的预测系数与解码的预测残差;
(8)码流文件的解压缩,得到无损压缩后的高光谱图像:根据熵解码得到的最终聚类块的预测系数对高光谱图像数据进行反预测,得到反预测结果之后,反预测结果与熵解码得到的最终聚类块的预测残差相加得到无损压缩后的高光谱图像,该无损压缩后的高光谱图像就是原始的高光谱图像。
2.根据权利要求1所述的基于低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法,其特征在于,其中步骤(1)中所述的光谱角相似性度量方法,其相似性度量公式表达如下:其中, 表示谱线x与谱线 的相似性,谱线x为参与相似性度量的任意一条谱线,谱线 是需要与谱线x进行相似性对比的另一条谱线, 表示谱线x与谱线 之间的光谱角距离, 表示谱线x与谱线 之间的欧式距离,NA表示谱线x与谱线 之间最大光谱角距离,NL表示谱线x与谱线 之间最大欧式距离。
3.根据权利要求1所述的基于低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法,其特征在于,其中步骤(2)中所述的对原始图像进行粗略的聚类初始化,包括有如下步骤:(2a)选择种子点:在输入高光谱图像中随机选择K个种子点;
(2b)计算粗略聚类初始化种子点的搜索范围:输入期望得到的超像素个数K,假设一幅高光谱图像的谱线个数为N,则一个种子点的搜索范围计算公式为L为搜索步长,单位为谱线的个数,由于L的计算结果不一定是整数,其计算结果取近似值;
(2c)分配粗略聚类中心:以种子点2L*2L为搜索范围,在种子点周围搜索谱线,通过对搜索到的所有谱线与所有的种子点进行光谱角相似性度量,对搜索到的所有谱线分配初始的粗略聚类块;
(2d)重新计算种子点:根据光谱角相似度方法计算粗略聚类块的中心;
(2e)进行优化:重复步骤(2c)至步骤(2d),直到所有的粗略聚类中心的位置不再变化为止。
4.根据权利要求1中所述的基于低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法,其特征在于,其中步骤4所述的子空间聚类:选用基于谱聚类的方法通过探索粗略聚类块中心点间的相似性构建亲和矩阵,然后用低秩表示求亲和矩阵的相关性系数,再对相关性系数进行排列并进一步聚类,进一步缩小初始聚类块,得到高光谱图像数据初始的聚类结果。
5.根据权利要求1所述的基于低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法,其特征在于,其中步骤5所述的对初始聚类结果的迭代优化包括以下步骤:(5a)求预测系数:针对初始聚类结果,用最小二乘法分别求每个初始聚类块的第一次预测系数和第一次预测残差;
(5b)根据每个初始聚类块第一次的预测系数对初始聚类结果进行调整:对每个初始聚类块中的每条谱线用第一次的预测系数分别求解该谱线的中间预测结果,并找出中间预测结果中0范数最大的类别,0范数最大的类别对应该谱线更新后的聚类结果,对所有的谱线执行求解和找出0范数最大的类别对应该谱线更新后的聚类结果,得到更新后的聚类块;
(5c)求新的预测系数:对得到的更新后的聚类块用最小二乘法分别求每个聚类块的新的预测系数,即为更新后的预测系数;
(5d)根据每个聚类块更新的预测系数对更新后的聚类块进行调整:对每个聚类块的每条谱线用更新后的预测系数求解该谱线中间预测结果,并找出中间预测结果中0范数最大的类别,0范数最大的类别对应该谱线更新后的聚类结果,对所有的谱线执行求解和找出0范数最大的类别对应该谱线更新后的聚类结果,完成所有的谱线聚类结果的调整,得到更新后的聚类块;
(5e)求最终的预测系数和预测残差:对比更新后的预测残差与更新前的预测残差,如果预测残差不再发生变化,则得到最终聚类块的预测系数和预测残差;反之,跳转到步骤(5c)进行新一轮的预测,直至得到最终聚类块的预测系数和预测残差。
说明书 :
基于低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法
技术领域
背景技术
丰富的光谱信息,可以提供地物的精确细节,在环境监测、军事侦查、资源管理、矿产勘探以
及植被研究等方面具有广泛的应用。经过几十年的发展,成像光谱仪所获取的数据量随着
空间分辨率和光谱分辨率的不断提高而急剧膨胀,其庞大的数据量对高光谱图像的存储和
传输造成了巨大的负担,也严重制约着高光谱图像的应用前景。因此,为了提高存储和传输
效率并降低成本,对高光谱图像的压缩势在必行。
效果最佳。但是,目前存在的基于预测的高光谱图像无损压缩算法存在一些问题。首先,现
有的方法大多关注光谱间的相关性,而忽略了图像空间的相关性。然而,作为图像,其空间
的相关性是不可以忽略的。其次,目前大多数预测方法使用k‑means对高光谱的谱线进行聚
类。然而,k‑means有一定的随机性,其聚类结果不够稳定,而聚类结果的好坏直接决定了压
缩结果的好坏,造成了不稳定的压缩结果。最后,传统预测式模型的三个模块:聚类、预测和
熵编码三个模块完全独立,而其各个模块又是相互联系相互影响的。
和熵编码三个模块之间的关系,这些问题直接影响到压缩结果。
发明内容
高的压缩比。
粗略的聚类块;
光谱图像数据初始的聚类结果;
范数作为约束条件,对每个初始聚类块进行迭代优化,得到最终聚类块的预测系数与预测
残差;
到解码端;
码得到的最终聚类块的预测残差相加得到无损压缩后的高光谱图像,该无损压缩后的高光
谱图像就是原始的高光谱图像。
关性与谱间相关性,所以本发明得到了较为高效的聚类结果。
法中k‑means的局限性,将遥感影像的特征信息充分利用,因此本发明增强了聚类结果的稳
定性。
算过程相互联系,相互优化,使得聚类结果可以得到最稀疏的残差,因此本发明可以使无损
熵编码得到更小的码流。
附图说明
具体实施方式
严重制约着高光谱图像的应用前景。因此,为了提高存储和传输效率并降低成本,本发明提
出了基于低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法。
将光谱角一致的谱线计算到一个类别中,有利于预测阶段的准确性。
算,得到粗略的聚类块。此时高光谱图像按谱间相关性以及空间近邻准则被分为了K个超像
素块,也就是粗略聚类块。这时的K对于预测模块来说,仍然很大,因此需要进行进一步的聚
类。
表示可以避免谱线中奇异值的影响,得到更合理的谱线之间的系数矩阵。
小聚类的数目,得到高光谱图像数据初始的聚类结果,本发明中初始的聚类结果也称为初
始聚类块。
约束条件,对每个初始聚类块进行迭代优化,得到最终聚类块的预测系数与预测残差;原始
的基于预测的方法聚类、预测与熵编码三个过程之间是相互独立的,但是,这三个过程又是
相互影响的。聚类效果越好,预测的结果越准确,其残差稀疏性也就越好;残差稀疏性越好,
其信息量少,熵越小。根据这个关系,本发明提出的迭代优化的方法,可以使得编码过程尽
量获得最小的比特。
到解码端。
了自适应算术编码,本发明还可以用霍胡曼编码实现无损熵编码。
码得到的最终聚类块的预测残差相加得到无损压缩后的高光谱图像,该无损压缩后的高光
谱图像就是原始的高光谱图像,完成高光谱图像的无损压缩。
景。在众多高光谱压缩方法中,预测式高光谱图像压缩方法体现出了独有的优势。本发明针
对现有的预测式高光谱图像压缩方法存在的缺点,如对空间相关度的忽视、模块与模块之
间缺乏联系,提出了基于分低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法,本发明通过对基于
预测的无损压缩方法进行改良,针对传统方法对空间相关度的忽视、模块与模块之间缺乏
联系的缺点,通过超像素方法增加对空间相关性的利用,通过0范数约束迭代优化来利用各
个模块的关系,提高了压缩比,同时通过利用无损熵编码进行编码的二次压缩,提高了压缩
效率。
性度量其相似性度量公式表达如下:
光谱角距离, 表示谱线x与谱线 之间的欧式距离,NA表示谱线x与谱线 之间最大光谱
角距离,NL表示谱线x与谱线 之间最大欧式距离。
相关性的光谱角距离相结合,从而充分的利用了高光谱图像的空谱相关性。该相似性度量
方法计算量小,容易实现,可以作为高光谱图像中比较通用的度量方法。
初始的粗略聚类块。本例中的搜索范围为395498*395498个谱线。
阵,然后用低秩表示求亲和矩阵的相关性系数,再对相关性系数进行排列并进一步聚类,从
而缩小初始聚类块,得到高光谱图像数据初始的聚类结果。
阵,最后经过子空间聚类得到最终的高光谱图像数据初始的聚类结果,图2中的最后一个图
即为高光谱图像数据初始的聚类结果。
图。
图3(b)为用SLIC超像素方法对图3(a)进行超分辨得到的超像素图像,超像素图经过子空间
聚类得到高光谱图像数据初始的聚类结果,参见图3(c),图3(c)为本发明用子空间聚类对
图3(a)进行低秩聚类的结果图。
用了高光谱影像中的空间和谱间的相关信息。
预测结果中0范数最大的类别,0范数最大的类别对应该谱线更新后的聚类结果,对所有的
谱线执行求解和找出0范数最大的类别对应该谱线更新后的聚类结果,得到更新后的聚类
块。
最大的类别,0范数最大的类别对应该谱线更新后的聚类结果,对所有的谱线执行求解和找
出0范数最大的类别对应该谱线更新后的聚类结果,完成所有的谱线聚类结果的调整,得到
更新后的聚类块。
步骤(5c)进行新一轮的预测,直至得到最终聚类块的预测系数和预测残差。
好;残差稀疏性越好,其信息量少,熵越小。本发明的迭代优化方法的使用使得编码过程可
以获得更小的比特。
2006校正图像的压缩结果,表2为AVIRIS 2006未校正图像的压缩结果,表中列出了本发明
的压缩方法和其他11种压缩方法分别对AVIRIS 2006进行压缩的效果比较,其中压缩率采
用bpp指标来表示。
压缩比减少了0.17bpp。本发明采用了迭代优化的方式进行压缩,其紧密的模块间的联系克
服了传统方法提取信息的局限性,将高光谱影像间的空谱相关性充分利用,得到更高的压
缩比。
有联系的问题。实现步骤包括:定义一个光谱角相似性度量方法:光谱角相似性度量方法结
合光谱角和欧式距离对高光谱图像进行相似性度量;对原始图像进行粗略的聚类初始化:
输入高光谱图像数据和期望的超像素个数K,并利用定义的光谱角相似性度量方法对输入
的高光谱图像数据进行超像素计算,得到粗略的聚类块;用低秩表示求解粗略聚类块间的
系数矩阵:通过低秩表示寻找每个粗略聚类块中各个聚类块之间的相关性,并求出高光谱
图像的粗略聚类块的相关性系数矩阵;得到初始聚类结果:利用粗略聚类块的相关性系数
矩阵进行子空间聚类,子空间聚类对每个粗略聚类块的相关性系数排序并进行进一步聚类
以缩小聚类的数目,得到高光谱图像数据初始的聚类结果;对初始的聚类结果进行迭代优
化,得到预测残差:首先根据初始聚类结果,分块进行预测,得到各个初始聚类块的预测系
数与预测残差;然后用预测残差的零范数作为约束条件,对每个初始聚类块进行迭代优化,
得到最终聚类块的预测系数与预测残差;得到待传输的码流文件:对最终聚类块的预测残
差与预测系数进行无损熵编码,得到待传输的码流文件,完成对高光谱图像的无损编码,然
后将待传输的码流文件传输到解码端;对码流文件进行熵解码:解码端对传输得到的码流
文件进行熵解码得到解码的最终聚类块的预测系数与解码的预测残差;码流文件的解压
缩,得到无损压缩后的高光谱图像:根据熵解码得到的最终聚类块的预测系数对高光谱图
像数据进行反预测,得到反预测结果之后,反预测结果与熵解码得到的最终聚类块的预测
残差相加得到无损压缩后的高光谱图像,该无损压缩后的高光谱图像就是原始的高光谱图
像。本发明针对传统方法对空间相关度的忽视、模块与模块之间缺乏联系的缺点,通过超像
素方法定义了一个光谱角相关性度量方法,增加了对空间相关性的利用;通过低秩表示与
子空间聚类方法的结合,增加了模型聚类结果的稳定性;通过0范数约束迭代优化来利用各
个模块的关系,增加了模型结果的压缩比。本发明增强了聚类结果的稳定性:利用子空间聚
类增强聚类结果的稳定性:由于本发明结合了低秩表示和子空间聚类进行进一步的聚类,
其低秩表示和子空间聚类克服了传统方法中k‑means的局限性,将遥感影像的特征信息充
分利用,因此本发明增强了聚类结果的稳定性。使无损熵编码得到更小的码流:利用迭代优
化得到更小的码流文件:由于本发明用预测得到的残差图像的零范数作为约束条件,进行
迭代优化,将聚类、预测与熵编码的运算过程相互联系,相互优化,使得聚类结果可以得到
最稀疏的残差,因此本发明可以使无损熵编码得到更小的码流。有更高的压缩比:实验结果
也表明,本发明在特定的遥感影像上与JPEG2000等压缩方法相比,取得了更高的压缩比。应
用于影像压缩领域。