CN1664860A

CN1664860A - 合成孔径雷达复数图像数据的实时自动压缩方法

Info

Publication number: CN1664860A
Application number: CN 200410004661
Authority: CN
Inventors: 翟杰夫; 王贞松
Original assignee: Institute of Computing Technology of CAS
Current assignee: Ningbo Oudeyi Automatic Door Co., Ltd.
Priority date: 2004-03-05
Filing date: 2004-03-05
Publication date: 2005-09-07
Anticipated expiration: 2024-03-05
Also published as: CN1284120C

Abstract

本发明提供了一种SAR复数图像数据的实时自动压缩方法。该方法包括首先对SAR复数图像进行分块，并以每一子块为单位进行压缩编码，对每一子块进行二维傅立叶变换，对变换后的数据用投影法确定非零系数和非零系数所在区域，然后对已确定的非零系数进行量化；对非零系数区域的位置信息经差分编码后置于码流前端，对确定的非零系数按实部，虚部分别进行网格编码量化再经算术编码形成最终的码流。本发明方法的特征在于可满足星载(或机载)系统中合成孔径雷达复数图像数据压缩的实时与自动化要求并且相位保真度高。

Description

合成孔径雷达复数图像数据的实时自动压缩方法

技术领域

本发明涉及一种复数图像数据压缩的方法，特别涉及一种用于合成孔径雷达复数图像实时自动数据压缩的方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)是一种利用微波成像的对地观测系统，是一种高分辨率成像雷达系统，广泛应用于灾害监测、资源勘探、海洋研究、军事侦察等诸多领域。

如图1为典型的合成孔径雷达的信号处理的框图。该信号处理流程图中包括：

雷达接收到的信号S(t)1被正交分离2成为I相和Q相信号，然后经过A/D转换器3转换成为数字信号，I相和Q相的数字信号组成的复数信号经由匹配滤波器4处理得到合成孔径雷达的复数图像数据5(复数数据的模值为地面目标回波的能量，而复数的复角的值为地面目标回波的相位)。随后，SAR的复数图像数据被存储或者被传输。

合成孔径雷达原始数据的数据率等于脉冲重复频率、回波信号采样数和每个采样点的量化比特数的乘积。因此合成孔径雷达的数据率相当高，庞大的数据量对雷达图像数据的存储和传输都构成相当的负担。数据的存储和传输成为SAR系统的瓶颈，影响到整个系统的性能。因此，通过数据压缩技术，在保证SAR图像的质量的前提下，减少数据率，对于合成孔径雷达系统具有重要的意义。本申请人在2001年6月1日，申请号为：01118552.x，发明名称为：“合成孔径雷达复数图像数据的压缩方法”的发明专利中提供了一种合成孔径雷达(SAR)复数图像数据的压缩方法：对SAR复数图像用其模值以及实部(虚部)分别压缩，从而保留图像相位信息。对图像子块进行基于内容的自适应分类，采用蒙版对图像内容进行划分，并且根据蒙版对图像进行基于不同参数的改进的JPEG方法压缩。该方法的具体压缩步骤如下：1、对每一子块包含的数据进行分析得出该子块的分类信息。2、根据得到的同一分类的子块的坐标制作相应的蒙版，与原图像数据进行逻辑“与”操作，一起构成该分类子图像。3、对每个分类子图像根据其分类信息给定的压缩参数应用改进的JPEG方法进行编码，其中包括1)离散余弦变换，2)根据分类信息计算或查找相应量化表并量化，3)最后进行熵编码，在上述的方法中，子块与子块的编码不能并行，编码运算复杂，效率不高，不利于复数图像数据的实时压缩。另外，已有的压缩方法依赖图像本身的内容，需要人工干预设定参数，不满足星载(或机载)系统中合成孔径雷达复数图像数据压缩的自动化要求；而且存在相位保真度不高的问题。

发明内容

本发明的目的在于：克服已有压缩方法在压缩过程中子块与子块的编码不能并行，编码运算复杂，效率不高，而不利于复数图像数据的实时自动压缩的缺点；以及已有压缩方法相位保真度不够高的缺点；为了降低SAR图像数据量，满足星以及已有压缩方法相位保真度不够高的缺点；为了降低SAR图像数据量，满足星载(或机载)SAR系统中的复数图像数据压缩的实时和自动化要求，同时进一步提高复数图像的保真度；从而提供一种用于合成孔径雷达复数图像实时自动数据压缩的方法。

本发明的目的是这样实现的：

本发明提供的用于合成孔径雷达复数图像实时自动数据压缩的方法，包括以下步骤：

a.将经过信号处理后得到的SAR复数图像变换到灰度图象，并划分子块，对每一子块进行二维傅立叶变换，将图像信息从空域转换到频域；

b.对每一子块经步骤a.傅立叶变换后得到的数据，确定非零系数所在区域，并对非零系数区域的位置信息进行编码后写入码流；

c.将步骤b.确定的非零系数依次按实部和虚部进行网格量化(TrellisCoded Quantization)，对量化后的数据用算术编码器进行熵编码后写入码流。

在上述的技术方案中，所述的对每一子块确定非零系数所在区域的方法由投影法确定；包括以下步骤(参见图3)：

a.对每一子块经过二维傅立叶变换后的数据取模；

b.分别在水平方向和垂直方向进行投影，得到一个一维信号；

c.对该一维信号进行去零频，进行平滑滤波。

d.对平滑滤波后的信号进行阈值分割确定非零系数区域的区间

在上述的技术方案中，所述的平滑滤波包括以下步骤：

a.对边界使用对称延拓的扩展处理(symmetric-extension)；

b.使用中值滤波或者均值滤波对该扩展信号进行平滑滤波；

在上述的技术方案中，所述的对平滑滤波后的信号进行阈值分割确定非零系数区域的区间的方法，包括以下步骤：

a.求出平滑滤波后的信号的最大值；

b.设定阈值与最大值的比值；

c.将大于阈值的部分定为非零系数区域。

在上述的技术方案中，所述的中值滤波或者均值滤波使用的滤波器的长度为7。

在上述的技术方案中，所述的设定阈值与最大值的比值为阈值为最大值的一半。

本发明提供的用于合成孔径雷达复数图像实时自动数据压缩后的压缩数据进行解压缩的方法，包括以下步骤：

a.首先从压缩数据中解码出当前块的非零系数区域的位置信息；

b.进行算术解码和去量化解码出每个块的非零系数；

c.根据a.中解码出的非零系数区域的位置信息，将b.中去量化得到的系数写入相应的位置，并做二维逆FFT变换，从而得到解码后的子块复数图像；重复以上步骤，直到整个复数图像都被解码。最后得到重建后的复数图像的模值和相位，分别如图9，图10所示。

本发明的方法与原有的图像压缩方法相比具有如下优点：

1、本发明的复数图像压缩方法以子块为单位，通过对复数图像数据的频域冗余进行压缩减少数据率，而已有的方法对每个分类子图像进行压缩和解压，要对每个子块包含的数据进行分析得出子块的分类信息并制作相应的蒙版，与原图像数据一起构成到该分类子图像，因此，本发明的方法更有利于块与块之间的并行编码，满足了图像数据压缩实时性的要求。

2、量化是压缩中损失信息的部分，也是大幅减少数据量的部分，已有的方法对变换后的数据根据相应分类对应的量化表进行量化，而本发明的方法是对变换后的数据进行网格量化，使用网格量化比普通的标量量化能在相同压缩比情况下更好保真数据。

3、已有的方法中数据量化前要由分类信息计算或查找相应的量化表再进行量化，去量化前要从码流中取出分类信息，查找相应的量化表再进行去量化。本发明相对已有方法，量化运算更简单，而且码流中不需要包含分类信息。进一步减少了数据率。

4、本发明的方法和已有的方法相比不需要人工干预设定参数，不依赖于图像本身的内容，不依赖分辨率和特定的成像算法，仅取决于雷达系统的过采样率。充分考虑了星载或机载SAR系统中的复数图像数据压缩自动化要求。

5、已有的原方法是对子图像进行变换，然后对变换后数据进行量化。而本发明的方法：对子块进行变换，对变换后数据确定非零系数和非零系数所在区域，然后对已确定的非零系数进行量化；确定非零系数的区域后，只需对非零系数进行编码，频域的其余部分不需要任何编码，从而提高了压缩比。

附图说明

图1为合成孔径雷达信号处理框图；

图2为复数图像压缩/解压缩原理框图；

图3为确定非零系数区域位置的原理框图

图4为网格量化编码中使用的8状态网格框图

图5A为复数图像数据的模值图像；

图5B为复数图像数据的实部图像；

图5C为复数图像数据的虚部图像；

图6为复数图像做二维FFT后的系数取模的显示

图7A为二维FFT的系数取模后在水平方向投影

图7B为二维FFT的系数取模后在垂直方向投影

图8为确定非零系数区域的结果

图9为重建的复数图像的模值

图10为重建的复数图像的相位

具体实施方式

本发明以合成孔径雷达山体的SAR复数图像数据为实施例对本发明进行详细说明：

1.首先将合成孔径雷达山体的SAR复数图像变换到灰度图像：

参考图5A，该图5A为SAR复数图像的模值图像，首先将该图5A所示的SAR复数图像实部和虚部(正负的实数)以相同的比例，将其变换到灰度图像的值域(0～255)，如图5B和5C所示；

2.其次将步骤1所得到的灰度图像按宽度512象素×高度512象素进行分成子块，并对每一子块以相同的步骤进行压缩，其步骤包括：

1)对每一子块进行二维FFT变换22；

2)对经二维FFT变换后的数据用投影法求非零系数区域的位置信息23；

具体包括如下步骤：

a.将二维FFT变换后的数据取模，如图6所示，对模分别进行水平和垂直方向的投影，如图7A和7B所示，分别得到一个一维信号；

b.对该信号进行去零频，平滑滤波，其中在平滑滤波过程中对信号的边界进行对称扩展，并使用均值滤波器(或中值滤波器)对扩展后的信号进行滤波。滤波器采用长度为7的滤波器；

c.使用阈值分割法确定非零系数区域的区间：首先求出滤波后的信号的最大值，其次设定阈值为最大值的一半并把大于阈值的部分定为非零系数所在的区域。最后标识出的非零系数区域如图8所示；

3)将步骤2)中确定的非零系数的位置信息与前一个块的位置信息的差进行编码，即子块与子块之间进行差分编码25并写入码流中；

4)对已经确定为非零系数区域内的所有系数，依次将它们的实部和虚部进行网格量化，在网格量化过程中使用8状态的网格如图4所示；

5)网格量化后的数据再送入算术编码器进行熵编码，写入码流中；

当所有块均按照上述步骤编码完成，整个码流即形成。

参考图2，下面结合附图和实施例对本发明的实施例1经过信号处理后得到的SAR复数图像数据进行解压缩，采取如下的流程：

压缩数据的解压缩也分为三个部分：

a.首先解码出每块的非零系数区域的位置信息51；

b.进行算术解码52和去量化53解码出每个块的非零系数；

c.根据解码出的非零系数区域的位置信息51，将53去量化得到的系数写入相应的位置，并做二维逆FFT变换54，从而得到解码后的复数图像60；最后得到重建后的复数图像的模值61和相位62，分别如图9，图10所示。

Claims

1、一种合成孔径雷达复数图像数据的实时自动压缩方法，包括以下步骤：

b.对每一子块经步骤a.傅立叶变换后得到的数据，确定非零系数所在区域，并对非零系数区域的位置信息进行编码并写入码流；

c.将步骤b.确定的非零系数依次按实部和虚部进行网格量化，对量化后的数据用算术编码器进行熵编码后写入码流。

2.按权利要求1所述的合成孔径雷达复数图像数据的实时自动压缩方法，其特征在于，所述的对每一子块确定非零系数区域的方法由投影法确定；包括以下步骤：

a.对每一子块经过二维傅立叶变换后的数据取模；

c.对该一维信号进行去零频，进行平滑滤波；

d.对平滑滤波后的信号进行阈值分割确定非零系数区域的区间。

3.按权利要求2所述的合成孔径雷达复数图像数据的实时自动压缩方法，其特征在于，所述的平滑滤波包括以下步骤：

a.对边界使用对称延拓的扩展处理；

b.使用中值滤波或者均值滤波对该扩展信号进行平滑滤波；

4.按权利要求2所述的合成孔径雷达复数图像数据的实时自动压缩方法，其特征在于，所述的对滤波后的信号进行阈值分割确定非零系数区域的区间，包括以下步骤：

a.求出经平滑滤波后的信号的最大值；

b.设定阈值与最大值的比值；

c.将大于阈值的部分定为非零系数区域。

5.按权利要求1所述的合成孔径雷达复数图像数据的实时自动压缩方法，其特征在于，所述的中值滤波或者均值滤波使用的滤波器的长度为7。

6.按权利要求1所述的合成孔径雷达复数图像数据的实时自动压缩方法，其特征在于，所述的设定阈值与最大值的比值为阈值为最大值的一半。

7.一种合成孔径雷达复数图像数据压缩后的压缩数据进行解压缩的方法，包括以下步骤：

b.根据步骤a.中的位置信息，解码出每块的非零系数，从码流中算术解码出相应数量的量化值，并进行去量化，将去量化后得到的非零系数填入相应位置，其余系数全部置零；

c.进行二维逆傅立叶变换，得到该块的解码复数图像；

重复以上步骤，直到整个复数图像都被解码；最后得到重建后的复数图像的模值和相位。