基于方向变换与稀疏优化的遥感图像压缩理论与方法

Remote images compressed by the directional transform based method have less distortion, but the theory on on the directional transform is still not perfect and the transform costs too high computation. To solve these problem, and noticed the advantage of sparse optimizing, that it can present the geometric regular in images,we plan to study on, (1) the new directional mechanism of the transform and the construction of the directional filter, (2) fast saprse optimizing of directional transform coefficents of remote sensing images, (3) the coding of directional transform coefficents and the implementation with low complexity and low memory. The purpose is to propose a new directional transform theory and the corresponding feasible remote sensing image on-board compression method, which can be further used to process any high dimension data with geometric regular.

基于方向变换的遥感图像压缩具有高保真的优势，但存在方向变换的相关理论仍不完备，方向变换计算复杂度较高的缺陷。针对这些问题，本课题利用稀疏优化可高效、准确表示图像几何正则性的优势，主要研究: (1)方向变换新机理与方向滤波器构造，(2) 针对遥感图像压缩的方向变换系数的快速稀疏优化方法，(3)方向变换系数编码算法以及低复杂度、低存储实现技术，力图解决现有星载压缩中方向性理论的缺陷以及复杂度高的问题，为解决星载图像高质量实时传输瓶颈提供理论与技术支撑。项目成果还可以进一步拓展到各类具有几何正则特性的高维信息的压缩及其它处理过程中。

本项目针对基于方向变换的遥感图像压缩中存在的问题：如方向变换的相关理论仍不完备，方向变换计算复杂度较高等，利用稀疏优化可高效、准确表示图像几何正则性的优势，研究了: . (1) 方向变换新机理与方向滤波器构造。提出了方向改进双树变换，将滤波器构成Hilbert变换对作为约束条件，引入到双树滤波器的参数化构造过程中，得到了方向性更优适于图像压缩的滤波器对。. (2) 方向变换系数稀疏优化算法设计。通过设计分裂迭代稀疏优化算法，降低了双树小波系数的冗余度。提出了一种更为宽泛的限制性严格凸条件，并将限制性严格凸条件应用于Bregman算法，可以进一步提升算法的收敛速度。. (3)方向变换系数的统计特性分析与编码算法设计。依据方向变换系数的方向性，设计了子带方向自适应编码算法。在证明子带不相关性的基础上，提出了基于率失真优化的编码方案。. 本项目的研究成果为为解决卫星遥感图像实时传输瓶颈提供的重要的技术支撑。同时，课题研究内容本身也有一定的普适性，除遥感图像压缩外，还可为各类具有几何正则特性的高维信息的压缩及其它处理过程提供理论工具和技术支撑。相关研究成果还被成功的应用于声震波数据图像处理和卫星导航数据处理钟。