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遥感图像处理与分析 （九） Remote Sensing Image Processing and Analysis 第九章 图像压缩 主要内容 图像压缩编码 图像压缩标准 一、引言 图像压缩的目的和意义 随着数字图像处理在遥感与数字摄影测量方面的应用的飞速 发展，遥感图像的大容量特性使得图像压缩算法的研制显得 尤为重要。 影像数据信息通常具有较大的数据量，它们经常需要在不同 的用户及系统间互相交换、传输。例如：一幅SPOT * 6000 ×6000大小的遥感图像，容量就达36兆 。可见遥感数 字图像的存储问题是很严重的。为减少影像数据的存储量， 提高传输速度。需采用影像压缩技术对其进行压缩。 图像数据压缩的目的是节省图象存储空间、减少 传输信道的容量、缩短图象加工处理时间。 对于影像数据有多种图像压缩技术可供选择，这 就需对不同的影像数据采用达到最佳压缩效果的 压缩方法。在影像数据库中需要提供多种不同压 缩方案，可对影像数据进行压缩并存储。 图像压缩的指标 图像压缩的途径 冗余信息和不相关信息 图像压缩是通过压缩冗余信息或者不需要信息 来达到目的的技术过程。 冗余信息：无信息损失 不相关信息：有少量的信息损失，恢复后准确 度受影响。 图像冗余度的三种表现形式 空间冗余度：是由相邻像素值间的相关 性所造成; 频谱冗余度：是由不同彩色平面(例如， 在红、绿、蓝)彩色图像中或频谱带(如遥 感航摄照片)的相关性所造成; 时间冗余度：是由图像序列不同帧的相 关性造成的。 静态图像数据的压缩 数据压缩技术利用了数据固有的冗余性 和不相关性。将一个大的数据文件压缩 为较小的数据文件。 “压缩比” （转换前后文件大小之比）表示 图象的压缩程度。 无损压缩，压缩的仅仅是冗余信息。可 在解压缩时精确恢复图像。压缩比较 小。 有损压缩，除了冗余信息，不相干信息 也被删除，只能近似重构原图像。压缩 比较高。 由于信号的相邻抽样点之间有一定的幅度关联性，所 以，可根据以前时刻的样值来预测现时刻的样值，只要记 录预测值和实际值之差，而不需要每个样值都记录。这种 方法就是预测编码 。 信号的样值可分为可预测和不可预测两部分。可预测 部分(相关部分)是由过去的一些权值加权后得到的，不可预 测的部分(非相关部分)可看成是预测误差。这样，在数字通 信中，就不用直接传送原始信号序列，而只传送差值序 列。因为差值信号的能量远小于原样值，就可以使量化电 平数减少，从而大大地压缩数码率。在接收端，只要把差 值序列叠加到预测序列上，就可以恢复原始序列。 统计编码方法 1）信息及其度量： 信息源的字母表 {a },k 0,1,...,K −1 k P (a ) 每个符号出现的概率为 k 信息量 I (a ) −log[P (a )] k k 信息源的熵 K −1 H E {I (a )} − P (a ) log[P (a )] k