一种基于神经网络的遥感图像压缩编码.PDFVIP

文章编号：１６７４７０７０（２００９）０１００８２０７ 一种基于神经网络的遥感图像压缩编码 １ １ １ ２ １ 张煜东　吴乐南　王水花 　ＮｅｇｇａｚＮａｂｉｌ　孙晓燕 摘要 ０　引言 为了更好地在恒定压缩率条件下， Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ 实现卫星遥感图像的压缩，提出１种将 像素分为３类的编码方案．每类采用基 　　近年来，随着航天遥感技术的迅速发展，遥感数据在空间分辨 于ＬｅｖｅｎｂｅｒｇＭａｒｑｕａｒｄｔ算法的双层神经 网络进行预测，和基于偏置学习规则的 率、光谱分辨率、时间分辨率上的提高，给数据的处理、存储和传输带 竞争神经网络实现量化．对长城、珠峰、 来很重负担．利用神经网络压缩图像是一种较好的解决方式．聂永 香港等地遥感图像的压缩试验证实了算 ［１］ ［２］ 等 提出一种Ｐｉｓｉｇｍａ神经网络压缩图像，刘洋等 提出采用子块分 法的有效性．同时还表明该算法压缩图 像的ＭＳＥ高于距离权值方法与最小均 类的方法压缩，均取得了较好的压缩效果．然而，星载探测器（ＣＣＤ扫 方误差法，且时间复杂度为Ｏ（ｎ）． 描仪）对每个扫描点用８ｂｉｔ表示，但规定向下传输只能固定为４ｂｉｔ， 关键词 ［３］ 即压缩率必须恰好为５０％ ，这与传统的压缩编码方式不一致．此时 神经网络；遥感；图像编码 的编码方式不再单纯追求更高的压缩比，而在于如何充分利用向下 中图分类号 ＴＮ９１１．７３ ［４］ 传输的４ｂｉｔ带宽，使压缩重建数据能尽量逼近原图 ． 文献标志码 Ａ 本文提出一种新方法，将原始图像划分为３类像素，每类采用不 同的编码方式．用双层 ＢＰ神经网络进行预测，用竞争神经网络量化 预测误差． １　算法整体流程 Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｌｏｗ ［５］ 　　将遥感像素分为３类 ：分别用符号 ， ，＋表示．将图像划分 ○ □ 如图１．可见，此时整幅图像由若干个３×３的子图（如图１中的虚线 包围方框）组成． 收稿日期 ２００９０５２９ 资助项目 国家８６３计划（２００８ＡＡ０１Ｚ２２７）；国家 自然科学基金；高等学校科技创 新工程重大项目培育资金（７０６０２８）；江苏省 自然科学基金（ＢＫ２００７１０３）；东南大学优秀博 士学位论文基金（ＹＢＪＪ０９０８）；河海大学青年 科技基金（０８Ｄ００２０４） 作者简介 　　张煜东，男，博士生，研究方向为图像处理 图１　像素的３种类别 与神经网络．ｚｈａｎｇｙｕｄｏｎｇｎｕａａ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ Ｆｉｇ．１　Ｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓｏｆｐｉｘｅｌｓ １东南大学 信息科学与工程学院，南京， ２１００９６ 提出一种图像编码方案如图２所示．其中：‘