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用。

圖像壓縮；小波變換

1 引 言

隨著新型傳感技術的高速發(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，影像數據量正在呈幾何級數增長。如何對這些日益龐大的海量遙感數據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。圖像壓縮技術是解決這一問題的有效途徑，對影像數據進行壓縮，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發(fā)展的一項關鍵技術。

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各種頻率成分的有效信號分析手段。將一幅影像經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數據，其余三個分量包含很少的細節(jié)信息。下一級的小波變換都是在上一級變換產生的低頻子帶(LL)的基礎上再進行小波變換。小波變換壓縮原理就是把原始影像數據分解為不同頻率分量的子帶數據，然后分別對不同頻率分量的數據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壓縮編碼標準。LZW算法原理是把每一個第一次出現(xiàn)的字符串用一個數值來編碼，在重構時再將這個數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是國際標準化組織(ISO)和CCITT聯(lián)合制定的靜態(tài)圖像的壓縮編碼標準。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據。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”，在圖像內的任一處都有一致的分辨率和很好的質量。JPEG技術把圖像分成了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 試驗結果及分析

為了驗證小波壓縮算法的特性，本文設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)。對該試驗數據，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據源的遙感影像作為試驗數據，對小波壓縮性能進行測試，試驗結果如表2所示。從表2可以看出，針對各種不同的遙感數據源，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 應用現(xiàn)狀

目前小波壓縮技術已經在國內外的圖像處理軟件和GIS軟件中得到了廣泛的應用。其中，應用最廣、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據庫MrSID(Multiresolution Seamless Image Database)技術。它利用離散小波變換對圖像進行壓縮、拼接和鑲嵌，通過局部轉換，使圖像內部任何一部分都具有一致的分辨率和非常好的圖像質量[4]。MrSID使高質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據GIS中的應用。

6 結 論

遙感數據壓縮是遙感研究領域內的一個重要課題。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。結合行業(yè)應用現(xiàn)狀再次證明，小波壓縮技術在遙感影像壓縮中具有很強的實用性和可行性。

[1] 程正興.小波分析算法與應用[M].西安:西安交通大學出版社，1998

[2] 張春田，蘇育挺，張靜.數字圖像壓縮編碼.北京:清華大學出版社，2006

[3] William B.Pennebaker，Joan L.Mitchell.JPEG靜止圖像數據壓縮標準[M].北京:學苑出版社，1996

[4] 歐貴文，歐嘉致，滕壽威等.MrSID技術在GIS中的應用[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工作。