Hybrid Coding for Multi-spectral Satellite Image Compression

다중스펙트럼 위성영상 압축을 위한 복합부호화 기법

The hybrid coding algorithm for multi-spectral image obtained from satellite is discussed. As the spatial and spectral resolution of satellite image are rapidly increasing, there are enormous amounts of data to be processed for computer processing and data transmission. Therefore an efficient coding algorithm is essential for multi-spectral image processing. In this paper, VQ(vector quantization), quadtree decomposition, and DCT(discrete cosine transform) are combined to compress the multi-spectral image. VQ is employed for predictive coding by using the fact that each band of multi-spectral image has the same spatial feature, and DCT is for the compression of residual image. Moreover, the image is decomposed into quadtree structure in order to allocate the data bit according to the information content within the image block to improve the coding efficiency. Computer simulation on Landsat TM image shows the validity of the proposed coding algorithm.

본 논문에서는 인공위성으로부터 얻어진 다중스펙트럼영상의 부호화 방법을 다룬다. 위성영상의 공간 및 스펙트럼 해상도가 급속도로 향상되면서 처리해야 할 다중스펙트럼 영상의 데이터량은 엄청나게 증가하였다. 이에 따라 위성영상을 활용하기 위해서는 효율적으로 부호화하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 벡터양자화에 근거한 예측부호화, 영상의 quadtree 분할, 그리고 예측오차의 압축을 위한 DCT를 복합적으로 적용한 부호화 기법을 제시한다. 벡터양자화를 통해 대역영상간의 공간적인 특징이 동일하다는 점을 이용한 예측을 하고, 영상분할을 통해 영상의 공간적인 정보량에 따라 적응적으로 비트를 할당하며, DCT를 통해 예측오차의 공간적응적인 부호화를 수행한다. Landsat TM 영상을 대상으로 수행한 실험을 통해 제안 알고리듬의 위성영상 압축기법으로서의 타당성을 보였다.