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电子信息类专业英语第二版李白萍主编第十七单元B译文PassageBCompression/DecompressionTechniques压缩/解压缩技术Numerousmethodshavebeendevelopedforthecompressionofdigitalimagedata.Oneoftheprincipaldriversforthisdevelopmentisthetelevisionindustrywherequalityimagedatamustbetransferredtoreceiversusingrelativelysimpleequipment.Thedevelopmentofhighdefinitiontelevisionisfurtherfocusingtheattentionofindustryanduniversityscientiststowardproblemsofdatareductionanddigitaltransmission.Theprincipalevaluationcriteriafortheanalysisofcompressedversusuncompressedimageryiswhetherapersoncantellthedifferencebetweentheimages.AmoreimplementalmeasureistheRootMeanSquare(RMS)errorbetweentheoriginalimageandtheimagethathasbeencompressed.Compressionratesmaybegeneratedbydeterminingthesizeofthecompressedimageintermsofnumberofbitsperimagepixelfortheoriginalimage.[1]数字图像数据的压缩的许多方法已经开发出来。为这项发展一个主要的驱动是电视产业，它的质量图像数据必须使用相对简单的设备传输到接收器。高清电视的发展进一步使产业和大学的科学家集中注意在减少数据和数字传输的问题。对于压缩和未压缩图像的分析的主要评估标准是一个人是否可以区分图像不同之处。更有帮助的措施是原始图像和图像压缩之间的均方根(RMS)错误。压缩率可能是由确定大小的压缩图像以原始图像的每个图像像素的比特数形式表现。[1]Hereweonlyconsiderscompressionofsinglehighresolutionmulti-spectralimages.Highercompressionrateswillbeachievedinamotionsequencewhereframetoframevariationsmaybequantifiedandonlythechangesfromareferenceimageneedbecoded.这里我们只考虑压缩单一的高分辨率多光谱图像。更高的压缩率将在帧到帧之间的运动序列变化中量化和只有从一个需要进行编码的参考图像的更改达到。Therearetwogeneraltypesofcompression:(1)loss-less,and(2)loss.Loss-lesscompressionmeansthatyoucanachieveacertaincompressionfactorandbeabletoexactlyreproducetheoriginalimage.Losscompressionontheotherhandallowssomeloss,buthasthepotentialformuchhighercompressionrates.Nomatterwhattechniquethatyouuse,theexactrateisverydependentonthecomplexityoftheimagethatyouareanalyzing.Forexample,thenormalbestthatcanbeachievedwithloss-lessencodinginarateof2bitsperpixel.Infact,forsomeLand-satsceneswithurbanareasandmanysmallfarms,thefactorof2bitsperpixelmaynotbeabletoachieved.ThesametechniqueappliedtoaLand-satimageofthemid-westwherelargefieldsoccurandfewshadowsexistinimagesmightproduceamuchbettercompression.一般有两种类型的压缩:(1)无损压缩,和(2)有损。无损压缩意味着你可以实现一定的压缩因素并且能够完全还原原始图像。另一方面损失压缩允许一些损失,但拥有潜在的更高的压缩率。不管你使用什么技术,精确率是非常依赖于你分析的图像的复杂度。例如,正常可以实现最好的无损编码率是2位/像素。事实上,对于一些城市地区和许多小农场的卫星遥感图像,2位/像素的因素可能无法实现。同样的技术应用于西部的大油田的遥感图像,而且很少在可能产生更好的压缩的图像中存在一点阴影。Oneloss-lesstechniqueisknownasrunlengthencoding.Thecompressionalgorithmprocesseseachlineofinputimagerylookingforregionsinwhichdatavaluesarethesame.Iftenpixelsintheoriginalimagehaveavalueof10,thenthesamedatamayberepresentedasadatavalue,10,andamultipliersayinghowmanytimesthevalueisrepeatedbeforeachangedvalue.Huffmanencodingfollowsasimilarprocess.Theseloss-lesstechniquesaregenerallycalledentropycodingtechniques,andhaveapplicationindocumentimaging,desktoppublishing,andGIS.Itshouldbenotedthatentropycodingdoesnotworkexceptionallywellintherepresentationofremotesensingimages.一个无损技术被称为运行长度编码。压缩算法流程处理输入图像的每一行去寻找区域相同的数据值。如果原始图像中的10个像素值为10,那么相同的数据可能被表示成一个数据值,10,而且乘数器实现重复多少次之前改变的值。哈夫曼编码遵循类似的过程。这些无损技术通常被称为熵编码技术,并应用文档成像、桌面发行和GIS。应该注意的是,熵编码不异常地工作在遥感图像的表示中。Inremotesensingimageryitiswellknownthattheremaybesignificantcorrelationbetweendifferentbandsofmulti-spectraldata.Inimageprocessing,aprocedurecalledprincipalcomponentshasbeendesignedtoidentifycorrelationbetweenimagebandsandtocreateanewsetoftransformedbandsthatrepresentanewcolorspaceinwhichthenewimagebandsareuncorrelated.[2]Theprocedurealsoprovidesameasureofthepercentoftheoriginalvariationpresentintheoriginalimageasfoundineachofthenewtransformedbands.ForLand-satTMdata,threetofourofthetransformedimagesrepresent98percentofthevarianceintheoriginalimages;therefore,acompressionfactorof2wouldbeachievedwithlittleloss.众所周知在遥感图像中,可能不同波段的多光谱数据之间有显著的相关性。在图像处理中,一个叫做主成分的程序已经被设计用于识别图像波段之间的相关性,并创建一套转化的波段来代表一个新的颜色空间在那里新图像的波段是不相关的。[2]程序还提供了一个在原始变化的图像中测量每个新波段出现变化的百分比。对于Land-satTM数据,转换后的图像的三到四个代表在原始图像中方差的98%;因此,压缩因子2的实现几乎没有损失。Anothertypeoftransformcodingdoesnotinvolvearotationofthecolorspace,butinsteadrepresentsimagesintermsofspatialfrequencyofcertainbasefunctions.Fouriertransformsmapanimageintoaspatialfrequencyimagebaseonsinandcosinefunctions.AfastcomputerimplementationoftheDiscreteFourierTransform(DFT)isknownasaFastFourierTransform(FFT).DiscreteCosineTransforms(DCT’s)mapthesameimagetoaspatialfrequencyimagebasedonlyonthecosinefunction.Eachpixelmayberepresentedbyaseriesoftrigonometricfunctionsandcoefficientsderivedfromtheimages.Ifalltermsofthetransform’strigonometricfunctionsareused,compressionisminimal.Asmoretermsaredeleted,compressiongoesup,buttheresultingcompressedimagedevelopscertainartifactsoftheprocedure.另一种类型的变换编码不涉及一个颜色空间的旋转,而是代表了以确定的基本功能空间频率为形式的图像。傅里叶变换将图像映射到基于正弦和余弦函数的空间频率图像。一个快速的计算机离散傅里叶变换(DFT)的实现被称为快速傅里叶变换(FFT)。离散余弦变换(DCT)将相同的图像映射到仅基于余弦函数的空间频率图像。来源于图像的每个像素可以表示为一系列的三角函数和系数。如果所有条件的三角函数的变换被使用,压缩是最小的。随着越来越多的术语删除,压缩上升,但由此产生的压缩图像发展了程序的确定的人工产品。VectorQuantification(VQ)isatypeofencodingthatdefinesavectorrepresentationofnon-overlappingareablockswithinanimage.Avectorconsistsofvaluesrepresentingthedatavaluesforeachpixelwithintheregion.Usingthesevectors,clustersofvectorsarederivedusingaderivedspectraldistanceme