REMOTELY SENSEDC IMAGE COMPRESSION BASED ON WAVELET TRANSFORM

Wavelet 변화을 이용한 우리별 수신영상 압축기법

In this paper, we present an image compression algorithm that is capable of significantly reducing the vast mount of information contained in multispectral images. The developed algorithm exploits the spectral and spatial correlations found in multispectral images. The scheme encodes the difference between images after contrast/brightness equalization to remove the spectral redundancy, and utilizes a two-dimensional wavelet trans-form to remove the spatial redundancy. The transformed images are than encoded by hilbert-curve scanning and run-length-encoding, followed by huffman coding. We also present the performance of the proposed algorithm with KITSAT-1 image as well as the LANDSAT MultiSpectral Scanner data. The loss of information is evaluated by peak signal to noise ratio (PSNR) and classification capability.

본 논문에서는 인공위성을 통하여 수신되는 다중대역 영상을 압축하기 위한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다대역 영상에서 보이는 대역간 상관성 및 대역내에서 각 화소간의 상관성을 줄이는 목표를 가지고, 화소간 상관성을 줄이기 위해서는 wavelet 변환을 사용하고, 대역간 상관성을 줄이기 위해서는 대역간 데이타블럭의 화소값간의 상관관계를 1차식으로 모델링하고 회귀(regression) 방법을 이용하여 대역간 화소 차이을 가깝게 하여 데이타 압축율을 향상시킨다. 변환계수는 데이타 압축율을 높이기 위해 변형된 힐버트 커브와 RLE 그리고 허프만 코딩을 이용하였다. 제안된 알고리듬은 우리별 1호 영상과 LANDSAT MSS 영상을 이용하여 실험하였으며, 성능평가 척도로는 원영상과 복원된 영상의 PSNR과 ISODATA를 이용할 때의 분류 능력을 비교하였다.