專利名稱：基于壓縮感知的星上實時圖像合成壓縮系統的制作方法
技術領域：
本發明涉及一種遙感圖像壓縮系統，特別涉及ー種基于壓縮感知的星上實時圖像合成壓縮系統。
背景技術：
目前，隨著衛星遙感技術與應用的不斷發展，遙感圖像的地面分辨率、視場角和圖像質量等技術指標越來越高，造成了遙感相機內部的數據量成倍增加，給相機內部的數據處理帶來了非常大的挑戰。解決的途徑一般從硬件和軟件算法兩方面入手，硬件方面采用處理速度和性能更高的數字和模擬器件，軟件方面應用先進的數據數理技術對數據進行壓縮，如目前技術成熟的數字圖像壓縮算法，以及正在發展的數字信號的稀疏算法等。
遙感相機通常采用多通道TDIC⑶為核心傳感器，在相機內部需要把各通道的數據進行合成，然后將整合圖像數據傳給后續處理模塊。但是由于每個TDIC⑶通道的數據速率達到20M，8個通道的整合電路最高工作頻率達到160M以上，對于星上遙感應用中的復雜空間環境的影響，如此高的頻率會引起成像系統不穩定，甚至無法成像。數據的壓縮算法目前有JPEG、JPEG2000等壓縮標準，其中JPEG2000壓縮標準為靜態圖像壓縮目前應用最廣和最成熟的壓縮算法。其應用小波對圖像進行變換，然后對小波系數進行量化編碼，其壓縮算法過程復雜、運算量大，但是其圖像解碼算法簡單，在計算機平臺很容易實現。但實際應用中，由于星上資源有限，因此尋求ー種星上壓縮簡單可靠的算法是目前研究的熱點方向。壓縮感知理論(CS)是由Cand6S、Donoho和Tao等在2006年提出的。經過6年的發展，關于該理論相關的文獻已經超過1000多篇，在遙感、天文學、雷達、醫學和地震學等方面都有相關的研究。
發明內容
本發明要解決的技術問題是提供ー種對原始圖像數據在合成的同時能夠進行有效壓縮，從而降低電路的工作頻率，提高星上圖像整合電路的穩定性，并且算法簡單可靠，能夠節省星上硬件資源的基于壓縮感知的星上實時圖像合成壓縮系統。為了解決上述技術問題，本發明的基于壓縮感知的星上實時圖像合成壓縮系統包括n個壓縮感知測量模塊每個壓縮感知測量模塊利用式(I)對多通道TDICXD的對應通道輸出的原始行圖像數據X進行隨機測量，得到壓縮后的測量數據Y ；Y =小 X(I)其中小為MXN的伯努利隨機測量矩陣，其矩陣形式如下
其中，每個元素an，a12，…，aw都是獨立同分布的伯努利變量，其分布函數如式
(2)所示
其中N為每個通道輸出的行圖像數據的數目，N/M為壓縮比，p為概率；測量數據合成模塊將各通道測量數據Y合成為一整行壓縮圖像測量數據的模塊。本發明利用伯努利隨機測量矩陣將原始行圖像數據X投影到測量信號Y，其數據量也從N減少到M，從而對原始數據進行了壓縮。同時也可以看出，應用壓縮感知算法進行數據壓縮的方法非常簡單，只需設計一個合適的測量矩陣小，只進行一次矩陣乘法即可，且壓縮比即為N/M，碼率控制精確方便。本發明選用伯努利隨機測量矩陣，該矩陣與任意的稀疏信號都不相關，它們能以非常高的概率滿足約束等距性，因而在地面可以應用稀疏理論對原始數據進行恢復。本發明的有益效果I)改進了星上多通道TDIC⑶相機內部信號的處理流程，將圖像壓縮提前，與圖像合成一體化實現。對多通道TDIC⑶相機每個通道輸出的原始圖像數據分別進行壓縮處理，然后將壓縮后的圖像直接合成，減少了合成時的圖像數據，從而提高了成像電路的穩定性。2)應用壓縮傳感對圖像數據進行壓縮。根據壓縮感知中測量矩陣的約束條件，構造測量矩陣，通過測量矩陣對多通道TDICCD相機每個通道輸出的原始數據進行隨機投影測量，直接獲得數目小于原始數據的測量數據。測量矩陣事先構造完成，對原始圖像壓縮只進行了一次矩陣的乘法，算法簡單可靠，并且通過測量矩陣的維數就可以確定圖像數據壓縮比，碼率控制精確。本發明在星上對多通道TDICXD每個通道數據進行壓縮感知，得到的壓縮數據合成后傳送到地面，在地面進行復雜的壓縮感知重構算法。以在地面復雜的數據恢復算法，換取簡單可靠的星上圖像壓縮方法，從而降低了星上電路的工作頻率，提高了星上圖像整合電路的穩定性，同時節省了星上硬件資源。
下面結合附圖和具體實施方式
對本發明作進ー步詳細說明。圖I為本發明的基于壓縮感知的星上實時圖像合成壓縮系統結構框圖。圖2為地面圖像數據的壓縮解碼系統結構框圖。圖3為實時圖像合成壓縮結果對照。其中，圖3(a)為原始遙感圖像；圖3(b)為2倍壓縮后恢復圖像；圖3(c)為4倍壓縮后恢復圖像；圖3(d)為8倍壓縮后恢復圖像；圖3(e)為16倍壓縮后恢復圖像。
具體實施例方式如圖I所示，本發明的基于壓縮感知的星上實時圖像合成壓縮系統包括n個壓縮感知測量模塊和測量數據合成模塊。衛星遙感首先在星上對多通道TDICXD相機每個通道原始數據進行壓縮感知測量，得到壓縮后的數據，然后對壓縮后的數據進行合成，將合成的數據流通過數傳模塊傳輸至地面，在地面進行壓縮數據流的分解與解碼，得到恢復后的圖像。具體過程如下I星上數據的壓縮編碼根據壓縮感知理論，設計測量矩陣，通過測量矩陣對多通道TDICXD輸出的每一通道原始信號進行隨機測量，得到壓縮后的數據，這ー步驟稱為壓縮感知測量。
其中的測量矩陣是把原始的可壓縮信號投影到一個低維空間上的矩陣，在保證不損失原始信號有用信息的同時進行數據的壓縮，并且在數據解壓時可以通過適當的重構算法高概率的恢復原始信號。壓縮感知的測量過程就是通過測量矩陣對原始信號隨機投影的過程，從數學角度看，就是原始信號與測量矩陣做內積運算。達到了數據壓縮的同時不丟失原始信號的有用信息，而且在壓縮感知重構時依然可以對原始信號進行準確的重構。通過壓縮感知的理論設計測量矩陣小，每個壓縮感知測量模塊對TDICXD對應通道的原始數據進行壓縮測量，過程如下公式所示。Y =小 X其中XE Rn為該通道輸出的一行圖像數據，N為該通道的一行圖像數據的數目(例如，遙感相機多通道TDICXD每個通道對應1024個像素，則每個通道輸出的行圖像數據的數目為1024)為MXN的測量矩陣，Y G Rm為測量數據，則通過隨機矩陣測量，原始信號X投影到測量信號Y，其數據量也從N減少到M (本發明分別取512、256、128、64對算法進行驗證)，從而對原始數據進行了壓縮。同時也可以看出，應用壓縮感知算法進行數據壓縮的方法非常簡單，只需設計一個合適的測量矩陣小，只進行一次矩陣乘法即可，且壓縮比即為N/M，碼率控制精確方便。但是，在壓縮解碼時，對于遙感圖像而言，X—般自身不具備稀疏性，想要從測量數據Y和測量矩陣直接求解出X的全部解，在數學上是不可能的。但是X—般具有可壓縮性，即如公式所示￥ ' X = S其中X E Rn為一行圖像數據，N為一行圖像數據的數目；V '為稀疏基；S為稀疏表示的矩陣，其中有K個非零值，稱為K-稀疏矩陣。標準小波變換(DWT)基可以對信號進行稀疏性的表示，因此本發明采用標準小波變換基作為，由于為可逆矩陣，因此得到X = ￥ S則有Y= 4) ￥ S在上式中，可以通過壓縮感知重構算法，首先得到S中K個非零值的估計(之所以叫估計，是由于真實的X是未知的，其小波系數S也是未知的，S是由測量數據Y通過算法估計得到的，是ー個逼近值)，然后再得到X。但是，這就要求測量矩陣小和稀疏基矩陣￥滿足不相關性，同時測量矩陣小要滿足約束等距性(RIP)。其定義如下
權利要求
1.ー種基于壓縮感知的星上實時圖像合成壓縮系統，其特征在于包括n個壓縮感知測量模塊每個壓縮感知測量模塊利用式(I)對多通道TDICCD的對應通道輸出的原始行圖像數據X進行隨機測量，得到壓縮后的測量數據Y ； Y =Φ X(I) 其中Φ為MXN的伯努利隨機測量矩陣，其矩陣形式如下
全文摘要
本發明涉及一種基于壓縮感知的星上實時圖像合成壓縮系統，該系統包括n個壓縮感知測量模塊、測量數據合成模塊每個壓縮感知測量模塊利用伯努利隨機測量矩陣對多通道TDICCD的對應通道輸出的原始行圖像數據X進行隨機測量，得到壓縮后的測量數據Y；測量數據合成模塊將各通道測量數據Y合成為一整行壓縮圖像測量數據的模塊。本發明在星上對多通道TDICCD每個通道數據進行壓縮感知，得到的壓縮數據合成后傳送到地面，在地面進行復雜的壓縮感知重構算法。以在地面復雜的數據恢復算法，換取簡單可靠的星上圖像壓縮方法，從而降低了星上電路的工作頻率，提高了星上圖像整合電路的穩定性，同時節省了星上硬件資源。
文檔編號H04N21/438GK102868885SQ20121030835
公開日2013年1月9日 申請日期2012年8月27日 優先權日2012年8月27日
發明者郭永飛, 劉春香, 李寧, 劉廷霞 申請人:中國科學院長春光學精密機械與物理研究所