《空间数据与信息传输系统+多光谱和高光谱图像无损及近无损压缩GBT+42650-2023》详细解读

《空间数据与信息传输系统多光谱和高光谱图像无损及近无损压缩GB/T42650-2023》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4符号和缩略语4.1符号4.2缩略语5总则contents目录5.1压缩系统组成及原理5.2压缩模式6图像表示6.1概述6.2维度6.3动态范围6.4样本坐标索引7预测器contents目录7.1通则7.2预测谱段数目7.3全预测模式和简化预测模式7.4局部和7.5局部差7.6加权7.7预测计算7.8量化contents目录7.9样本表征值7.10加权值更新7.11映射量化索引8编码器8.1概述8.2压缩图像数据结构8.3帧头8.4压缩码流contents目录附录A(资料性)部分符号计算说明附录B(资料性)低熵编码表011范围适用于各种空间分辨率的多光谱和高光谱图像数据的压缩处理。应用于遥感、地质勘探、农业监测等领域的数据传输和存储。本标准规定了多光谱和高光谱图像无损及近无损压缩的方法和要求。1范围022规范性引用文件规定了空间数据与信息传输的基本要求和测试方法。GB/T17798-2023定义了音频视频对象的编码标准，对多光谱和高光谱图像压缩具有指导意义。ISO/IEC14496-10视频压缩编码标准，为多光谱和高光谱图像的无损及近无损压缩提供技术支持。ITU-TH.2642规范性引用文件010203033术语和定义多光谱图像指在同一场景下，通过多个光谱波段获取的图像数据，能够提供更多关于地物特征的信息。高光谱图像在连续的光谱段上对同一地物同时成像，得到的二维图像数据和光谱信息的集合，其特点是光谱分辨率高，可以提供更丰富的光谱信息。无损压缩指压缩后的数据能够完全还原成原始数据，没有任何信息损失的压缩技术。3术语和定义近无损压缩指在保证一定图像质量的前提下，进行的有损压缩，其损失的信息对人眼视觉或后续应用影响较小，可以视为近似无损的压缩技术。这种压缩方法可以在保持较高图像质量的同时，有效地减小数据量，提高传输和存储效率。3术语和定义044符号和缩略语4符号和缩略语缩略语列表为了便于理解和避免冗余，标准中会使用到一些缩略语，如LOSSLESS表示无损压缩，NEAR-LOSSLESS表示近无损压缩等。这些缩略语在文中首次出现时会给出全称，并在后续使用中简写。符号与缩略语使用规则在使用这些符号和缩略语时，需遵循一定的规范，如保持符号的一致性、避免歧义等。这有助于读者正确理解和应用标准中的技术内容。符号定义本标准中会使用到一系列符号来代表不同的参数、变量和函数。这些符号具有特定的含义，用于公式推导、算法描述等，确保技术内容的准确性和一致性。030201054.1符号表示每个波段的比特深度Cb表示参考波段索引Cr表示光谱波段的数量Cs4.1符号分别表示图像块在水平和垂直方向上的尺寸，单位为像素Dx,DyEbHr,Hg,Hb表示每个波段的熵编码比特流分别表示参考波段的红色、绿色和蓝色通道4.1符号表示图像中位置为(i,j)的像素值4.1符号Ii,j表示多光谱图像Ms表示图像块的尺寸，即N=Dx×DyN表示第i个预测残差Ri分别表示图像块的水平和垂直坐标Xi,Yi01020304表示量化步长Qs表示近无损压缩的失真限度Zs4.1符号064.2缩略语LOSSLESS无损压缩（LosslessCompression）MSI多光谱图像（MultispectralImagery）HSI高光谱图像（HyperspectralImagery）4.2缩略语075总则适用于各类空间数据与信息传输系统中的图像压缩。适用于科研、环境监测、农业、地质等多个领域中的光谱图像处理。本标准适用于多光谱和高光谱图像的无损及近无损压缩。5总则085.1压缩系统组成及原理-图像输入模块负责接收和预处理多光谱和高光谱图像数据，为后续的压缩操作做准备。-压缩编码模块采用先进的压缩算法，对图像数据进行无损或近无损压缩，以减小数据体积。5.1压缩系统组成及原理-存储与传输模块将压缩后的数据进行存储或传输，以便后续使用或分析。5.1压缩系统组成及原理通过去除图像数据中的冗余信息，如空间冗余、结构冗余等，达到减小数据体积的目的，同时保证解压后能完全恢复原始图像。-无损压缩在无损压缩的基础上，允许一定的信息损失，以获得更高的压缩比。这种损失通常对人眼视觉影响较小，且解压后的图像质量与原始图像相差无几。-近无损压缩5.1压缩系统组成及原理-预测编码利用图像中相邻像素之间的相关性，对当前像素进行预测，并对预测误差进行编码，从而减小数据体积。-变换编码将图像从空间域转换到频率域或其他变换域，对变换后的系数进行量化和编码，以实现高效的压缩。-熵编码根据信息熵原理，对图像数据进行进一步的压缩，以去除统计冗余。5.1压缩系统组成及原理095.2压缩模式5.2压缩模式无损压缩模式该模式确保图像数据在压缩和解压缩过程中不会丢失任何信息，保持原始数据的完整性和质量。近无损压缩模式自适应压缩模式此模式在压缩过程中允许一定程度的信息损失，但这种损失被控制在可接受的范围内，以换取更高的压缩比和传输效率。根据图像数据的特性和传输要求，动态调整压缩策略，以在无损和近无损之间找到最佳平衡点。106图像表示像素表示多光谱和高光谱图像的像素通常由多个光谱带的数值组成，每个光谱带对应一个特定的波长范围，反映了地物在该波长上的反射或发射特性。01.6图像表示数据格式图像数据通常采用特定的数据格式进行存储和传输，如TIFF、HDF等，这些格式能够支持多维数组，适应多光谱和高光谱图像的特点。02.量化级别图像像素值的量化级别决定了图像的精度和动态范围，多光谱和高光谱图像通常采用较高的量化级别（如12位或16位）以保留更多的细节信息。03.116.1概述标准制定背景随着空间信息技术的发展，多光谱和高光谱图像在遥感、地质勘探、环境监测等领域的应用越来越广泛，图像数据的无损及近无损压缩需求日益凸显。6.1概述标准制定目的为了规范空间数据与信息传输系统中多光谱和高光谱图像的无损及近无损压缩方法，提高数据传输效率和存储性能，制定本标准。标准适用范围本标准适用于空间数据与信息传输系统中多光谱和高光谱图像的无损及近无损压缩，包括星载、机载和地面等应用场景。126.2维度光谱维度多光谱和高光谱图像数据包含多个光谱波段的信息，每个波段对应不同的光谱范围，从而提供了丰富的地物信息。无损及近无损压缩技术需要充分考虑光谱维度的特性，以保持图像的光谱信息不失真。空间维度图像的空间分辨率对于地物识别和场景理解至关重要。在压缩过程中，需要保持图像的空间细节和纹理特征，以便后续的图像处理和分析。时间维度对于动态监测和变化检测等应用，多光谱和高光谱图像的时间序列数据具有重要意义。压缩技术应能够处理时间序列数据，保留不同时间节点的图像信息，以便进行时间序列分析。6.2维度136.3动态范围6.3动态范围定义与重要性动态范围在多光谱和高光谱图像压缩中，指的是图像中最亮像素与最暗像素之间的亮度差值范围。这一指标对于图像的视觉质量和信息量至关重要，宽广的动态范围意味着图像能够展现更多的细节和色彩层次。01影响压缩效果在图像压缩过程中，保持动态范围的完整性是确保图像质量的关键。无损及近无损压缩方法旨在最小化压缩过程中对动态范围的损失，从而维持图像的高保真度。02技术标准与实现GB/T42650-2023标准详细规定了如何在压缩过程中处理和保持动态范围。这包括但不限于使用预测器和编码器来优化压缩算法，以减少对动态范围的影响。通过这些技术手段，该标准确保了压缩后的图像仍能保留原始图像的大部分动态范围和细节信息。03146.4样本坐标索引6.4样本坐标索引优化与效率为了提高压缩效率和图像质量，样本坐标索引的构建需要充分考虑图像的特性和压缩需求。通过优化索引结构、减少冗余信息以及采用高效的编码方式，可以显著提升压缩性能和图像还原度。索引构建方法通过特定的算法对图像进行扫描，确定每个像素点的坐标，并将这些坐标信息以高效的方式进行编码和存储，以便在需要时能够快速检索和使用。定义与用途样本坐标索引在多光谱和高光谱图像压缩中起着关键作用，它记录了图像中各个像素点的位置信息，便于在压缩和解压缩过程中准确还原图像结构。157预测器7预测器预测器的作用在空间数据与信息传输系统中，预测器是多光谱和高光谱图像无损及近无损压缩中的关键组件。它的主要作用是基于当前和过去的像素值来预测未来的像素值，从而减少图像数据中的冗余信息，提高压缩效率。预测器的类型根据不同的预测算法和实现方式，预测器可以分为多种类型，如线性预测器、非线性预测器等。这些预测器在处理不同类型的图像数据时具有各自的优势和适用性。预测器的实现在实际应用中，预测器的实现需要考虑多种因素，如计算复杂度、内存占用、预测精度等。为了实现高效的压缩，预测器需要在保证预测精度的同时，尽可能降低计算复杂度和内存占用。因此，选择合适的预测器和优化其实现方式是提高图像压缩性能的关键。167.1通则要点三标准范围与目的通则部分首先明确了GB/T42650-2023标准的适用范围和目的。该标准旨在规定空间数据与信息传输系统中多光谱和高光谱图像的无损及近无损压缩方法，以确保图像数据在传输过程中的质量和效率。术语和定义通则中提供了与多光谱和高光谱图像无损及近无损压缩相关的术语和定义，以确保读者对标准中使用的专业术语有准确的理解。压缩方法概述通则部分概述了本标准所规定的压缩方法的基本原理和步骤，包括图像表示、预测器、编码器等关键环节，为读者提供了对压缩方法的整体认识。7.1通则010203177.2预测谱段数目7.2预测谱段数目定义与重要性预测谱段数目指的是在无损或近无损压缩过程中，对多光谱和高光谱图像数据进行预测编码时所涉及的谱段数量。这一参数的设置直接影响到压缩效率与图像质量。选择原则在选择预测谱段数目时，需综合考虑图像数据的特性、压缩需求以及算法复杂度。合理的预测谱段数目能够在保证图像质量的同时，实现较高的压缩比。优化方法针对不同类型的图像数据，可以通过实验确定最佳的预测谱段数目。此外，还可以采用自适应的预测谱段选择策略，以提高压缩算法的灵活性和效率。187.3全预测模式和简化预测模式全预测模式7.3全预测模式和简化预测模式-在全预测模式下，系统会利用图像中已编码像素的全部相关信息来进行预测。-这种模式通常能提供更精确的预测，从而减少预测残差，进而提升压缩效率。-全预测模式适用于对图像质量要求较高，且希望获得更高压缩比的场景。7.3全预测模式和简化预测模式简化预测模式-相对于全预测模式，简化预测模式在预测时使用的信息较少，可能只考虑邻近的几个像素值。7.3全预测模式和简化预测模式-这种模式虽然压缩效率可能稍逊于全预测模式，但其计算复杂度更低，处理速度更快。-简化预测模式适用于对实时性要求较高，或对图像质量要求相对宽松的场景。7.3全预测模式和简化预测模式选择与应用-如果追求更高的图像质量和压缩比，可以选择全预测模式。-在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的预测模式。-如果需要更快的处理速度或对图像质量要求不高，可以选择简化预测模式。7.3全预测模式和简化预测模式197.4局部和7.4局部和概念定义局部和是指在图像压缩过程中，针对图像的局部区域进行求和操作，以得到一个总和值。这个总和值可以用于后续的编码和传输，有助于减少数据量。计算方法局部和的计算通常涉及对选定局部区域内的像素值进行加和。这个过程可能包括对特定谱段或所有谱段的像素值进行求和，具体取决于压缩算法的设计。作用与意义局部和在图像压缩中起着重要作用。通过对局部区域进行求和，可以减少图像中的冗余信息，从而提高压缩效率。此外，局部和还可以用于预测其他像素或区域的值，进一步优化压缩效果。207.5局部差7.5局部差应用与优化在无损及近无损压缩中，局部差的分析和应用对于优化压缩算法和提高压缩效率至关重要。通过对局部差进行精细化处理，可以更好地保留图像细节和纹理信息，同时降低压缩后的数据量。此外，针对不同类型的图像（如多光谱、高光谱图像），局部差的处理策略也可能有所不同，以最大限度地保持图像质量和压缩比之间的平衡。计算方法局部差的计算通常涉及对相邻像素或区域进行差值运算。在GB/T42650-2023标准中，可能规定了具体的计算方法和标准，以确保不同系统之间的一致性和可比性。这些方法可能包括简单的像素值相减、求绝对值等。定义与重要性局部差是指在图像处理过程中，相邻像素或区域之间的差值。在多光谱和高光谱图像压缩中，局部差是衡量图像质量和压缩效果的关键指标之一。通过分析和优化局部差，可以实现更高效的图像压缩，同时保持图像质量。217.6加权7.6加权在GB/T42650-2023标准中，加权是指对多光谱和高光谱图像数据进行处理的一种方法，通过给不同的光谱波段赋予不同的权重，以强调或抑制某些特定波段的信息。加权的目的是为了优化图像的视觉效果或提高后续处理的准确性。例如，在某些应用中，可能需要对特定波段进行增强以突出显示某些地物特征；而在其他应用中，可能需要减少某些波段的权重以降低噪声或干扰。实施加权处理时，首先需要确定每个波段的权重值，这通常基于具体的应用需求和图像特性来确定。然后，将这些权重应用于原始图像数据，通过乘法运算调整每个波段的亮度或对比度。最后，将加权后的波段重新组合成一幅新的多光谱或高光谱图像。加权方法加权的目的实施步骤227.7预测计算预测计算方法详细说明了在无损及近无损压缩过程中，如何根据已知像素值预测当前像素的值，从而减少存储和传输所需的数据量。预测精度控制预测误差处理7.7预测计算介绍了如何通过调整预测参数来提高或降低预测的精度，以适应不同的压缩需求和图像质量要求。讲解了当预测值与实际值存在误差时，如何处理这些误差以确保压缩后的图像质量，并提供了误差控制的策略和方法。237.8量化7.8量化在多光谱和高光谱图像处理中，量化是指将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。这一过程对于图像的压缩和传输至关重要，因为它能够减少数据的复杂性和存储需求。量化概念GB/T42650-2023标准中详细规定了量化的级别和精度要求。不同的量化级别会对图像的质量和压缩效率产生影响。较高的量化级别可以保留更多的图像细节，但也会增加数据量；而较低的量化级别虽然会减少数据量，但可能会导致图像质量的下降。量化级别与精度标准中介绍了多种量化方法，包括均匀量化、非均匀量化等。这些方法的选择取决于具体的应用需求和图像特性。例如，对于需要高精度保留图像细节的场景，可能会选择均匀量化；而对于一些对图像质量要求不高的应用，非均匀量化可能更为合适。量化方法247.9样本表征值7.9样本表征值样本表征值是用于描述图像样本特征的一个数值或一组数值，它在压缩过程中起着关键作用，有助于减少数据的冗余和提高压缩效率。定义与作用样本表征值的计算通常基于图像的局部特性，如像素值、颜色、纹理等。具体的计算方法会根据不同的压缩算法和应用场景而有所差异。计算方法在多光谱和高光谱图像压缩中，样本表征值可以用于预测器的设计，通过当前样本与其相邻样本之间的关系来预测当前样本的值，从而减少存储和传输的数据量。同时，在解码端，可以利用样本表征值对图像进行重建，以恢复原始图像的质量和细节。应用实例010203257.10加权值更新01动态调整机制加权值更新是多光谱和高光谱图像压缩中的一个重要环节，它采用了一种动态调整机制，根据图像的局部特性和整体统计信息来优化加权值。提高压缩效率通过不断更新加权值，算法能够更好地适应图像数据的特性，从而提高压缩效率。这种动态更新使得压缩过程更加灵活，能够适应不同类型的图像数据。减少信息损失加权值更新的目的是在尽可能保留图像信息的同时，减少压缩过程中的信息损失。通过优化加权值，可以使得重要的图像细节在压缩后得到更好的保留，从而提高图像的质量。7.10加权值更新0203267.11映射量化索引映射量化索引是多光谱和高光谱图像压缩中的一个关键环节，它通过建立像素值与索引之间的映射关系，实现了对图像数据的高效压缩。量化索引的定义7.11映射量化索引在构建映射量化索引时，需要分析图像数据的统计特性，确定合适的量化级别和映射规则。这一过程旨在减少数据冗余，同时保持图像的主要特征。索引构建过程通过映射量化索引，可以有效地降低存储和传输成本，提高多光谱和高光谱图像的应用效率。此外，这种方法还有助于提升图像压缩的灵活性和可扩展性，满足不同应用场景的需求。应用与优势278编码器8编码器编码效率编码器的设计直接影响压缩效率。通过优化编码算法和调整编码参数，可以提高编码效率，从而减小压缩后的数据大小，节省存储空间和网络传输带宽。编码格式兼容性编码器需要确保生成的压缩数据流符合标准的编码格式，以便在不同的系统和平台上进行解码和查看。同时，编码器还需要考虑与不同预测器和量化器的兼容性，以确保整个压缩系统的稳定性和可靠性。编码原理编码器负责将预测器和量化器处理后的数据进行编码，以生成最终的压缩数据流。它采用特定的编码算法，如霍夫曼编码、算术编码等，以实现数据的高效压缩。030201288.1概述标准作用与意义本标准规定了多光谱和高光谱图像的无损及近无损压缩方法，有助于提高数据传输效率和节省存储空间，同时保证图像质量，为遥感应用提供更为高效、便捷的数据支持。标准制定背景随着遥感技术的快速发展，多光谱和高光谱图像数据量急剧增加，对数据传输、存储和处理提出了更高的要求，因此需要制定相应的压缩标准。与其他标准的关联本标准与其他相关图像处理和数据传输标准相互补充，共同构成了空间数据与信息传输系统的标准体系。8.1概述298.2压缩图像数据结构数据组织方式文件头包含图像的元数据信息，如图像的尺寸、像素格式、压缩算法等。这些信息对于正确解码和显示图像至关重要。文件头信息图像数据块图像数据以块的形式进行存储，每个数据块包含了一定数量的像素数据。数据块