Efficient coding and reconstruction for optical remote sensing images

XIN Lei; LI Feng; LU Xiao-tian; ZHAO Zhi-yi; ZHAO Ji-jin

doi:10.37188/OPE.20212912.2956

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Efficient coding and reconstruction for optical remote sensing images

Information Sciences | 更新时间：2026-09-12

- Efficient coding and reconstruction for optical remote sensing images
- Optics and Precision Engineering Vol. 29, Issue 12, Pages: 2956-2963(2021)
- 作者机构：
  
  1.中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室，北京 100094
  2.北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院，北京 100192
  3.北京市遥感信息研究所，北京 100192
- 作者简介：
  
  E-mail： lifeng@qxslab.cn
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20212912.2956
  CLC： TP751.1
- Received：19 May 2021，
  
  Revised：2021-06-28，
  
  Published：15 December 2021
- 稿件说明：
移动端阅览
辛蕾,李峰,鲁啸天等.面向光学遥感影像的高效编码与重构[J].光学精密工程,2021,29(12):2956-2963.

XIN Lei,LI Feng,LU Xiao-tian,et al.Efficient coding and reconstruction for optical remote sensing images[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(12):2956-2963.
辛蕾,李峰,鲁啸天等.面向光学遥感影像的高效编码与重构[J].光学精密工程,2021,29(12):2956-2963. DOI： 10.37188/OPE.20212912.2956.

XIN Lei,LI Feng,LU Xiao-tian,et al.Efficient coding and reconstruction for optical remote sensing images[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(12):2956-2963. DOI： 10.37188/OPE.20212912.2956.

摘要

为了降低大面阵相机所面临的数据采集与传输压力，借鉴压缩感知理论，提出一种光学遥感影像高效编码与重构方法。首先，构建了空域与感知域联合的多域联合感知矩阵，在采样的同时实现压缩，获取多重压缩域信息。然后，面向多域压缩信息，提出一种基于Huber函数的重构方法，实现图像的快速和高保真重构。实验结果证明：本文所提出的光学图像高效编码与重构方法，PSNR和SSIM均优于JPEG压缩方法，针对吉林一号、单一目标红外影像、场景红外影像，PSNR达到40 dB，SSIM优于0.8。本文基于该方法设计了一套高效光学图像编码与重构系统，能够实现星上快速压缩和高保真重构的需求。

Abstract

Based on the theory of compressed sensing， a method for efficient coding and reconstruction of optical remote sensing images is proposed to reduce the pressure of data acquisition and transmission faced by large area scan cameras. First， a multi-domain perception matrix is constructed combining the spatial and compressed sensing domains. Compression is realized while sampling， and multiple compressed domain information is obtained. Then， for multi-domain compressed information， a reconstruction method based on the Huber function is proposed to rapidly reconstruct high fidelity images. The results of the optical image coding and reconstruction techniques proposed in this paper have higher structural similarity（SSIM） and PSNR compared to JPEG compression methods. Using images of the Jilin-1 satellite， single target and scene infrared images yields a PSNR reaching 40 dB and SSIM exceeding 0.8. Based on these findings， an efficient system for coding and restoring optical images is designed. The proposed system can meet the need for rapid compression and high fidelity reconstruction on the satellite.

关键词

Keywords

references

宁永慧，刘辉，赵庆磊，等 . 大面阵高帧频CMOS成像电子学系统设计［J］. 光学精密工程， 2019 ， 27 （ 5 ）： 1167 - 1177 . doi: 10.3788/ope.20192705.1167 http://dx.doi.org/10.3788/ope.20192705.1167

NING Y H ， LIU H ， ZHAO Q L ， et al . High-frame frequency imaging system of large area CMOS image sensor ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2019 ， 27 （ 5 ）： 1167 - 1177 . （in Chinese） . doi: 10.3788/ope.20192705.1167 http://dx.doi.org/10.3788/ope.20192705.1167

徐冬冬 . 高分辨率空间CMOS相机视频实时压缩技术研究［D］. 长春：中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）， 2016 .

XU D D . Research on Real-time Video Compression of Space CMOS Camera with High Resolution ［D］. Changchun ： Changchun ： Changchun Institute of Optics， Fine Mechanics and Physics， Chinese Academy of Sciences ， 2016 . （in Chinese）

TAUBMAN D S . JPEG2000： image compression fundamentals， standards and practice ［J］. Journal of Electronic Imaging ， 2002 ， 11 （ 2 ）： 286 . doi: 10.1117/1.1469618 http://dx.doi.org/10.1117/1.1469618

雷杰，于露露，罗晓红，等 . 面向深空探测Bayer图像的高效编码［J］. 光学精密工程， 2019 ， 27 （ 1 ）： 191 - 200 . doi: 10.3788/ope.20192701.0191 http://dx.doi.org/10.3788/ope.20192701.0191

LEI J ， YU L L ， LUO X H ， et al . Efficient coding method for deep space detection Bayer pattern image ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2019 ， 27 （ 1 ）： 191 - 200 . （in Chinese） . doi: 10.3788/ope.20192701.0191 http://dx.doi.org/10.3788/ope.20192701.0191

DONOHO D L . Compressed sensing ［J］. IEEE Transactions on Information Theory ， 2006 ， 52 （ 4 ）： 1289 - 1306 . doi: 10.1109/tit.2006.871582 http://dx.doi.org/10.1109/tit.2006.871582

陈明惠，王帆，张晨曦，等 . 基于压缩感知的频域OCT图像稀疏重构［J］. 光学精密工程， 2020 ， 28 （ 1 ）： 189 - 199 . doi: 10.3788/ope.20202801.0189 http://dx.doi.org/10.3788/ope.20202801.0189

CHEN M H ， WANG F ， ZHANG CH X ， et al . Sparse reconstruction of frequency domain OCT image based on compressed sensing ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2020 ， 28 （ 1 ）： 189 - 199 . （in Chinese） . doi: 10.3788/ope.20202801.0189 http://dx.doi.org/10.3788/ope.20202801.0189

赵首博，李秀红 . 基于压缩感知的反射光谱重构算法研究［J］. 光谱学与光谱分析， 2021 ， 41 （ 4 ）： 1092 - 1096 . doi: 10.1155/2021/6650630 http://dx.doi.org/10.1155/2021/6650630

ZHAO SH B ， LI X H . Research on reflection spectrum reconstruction algorithm based on compressed sensing ［J］. Spectroscopy and Spectral Analysis ， 2021 ， 41 （ 4 ）： 1092 - 1096 . （in Chinese） . doi: 10.1155/2021/6650630 http://dx.doi.org/10.1155/2021/6650630

陈涛，李正炜，王建立，等 . 应用压缩传感理论的单像素相机成像系统［J］. 光学精密工程， 2012 ， 20 （ 11 ）： 2523 - 2530 . doi: 10.3788/OPE.20122011.2523 http://dx.doi.org/10.3788/OPE.20122011.2523

CHEN T ， LI ZH W ， WANG J L ， et al . Imaging system of single pixel camera based on compressed sensing ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2012 ， 20 （ 11 ）： 2523 - 2530 . （in Chinese） . doi: 10.3788/OPE.20122011.2523 http://dx.doi.org/10.3788/OPE.20122011.2523

ABOLGHASEMI V ， ANISI M H . Compressive sensing for remote flood monitoring ［J］. IEEE Sensors Letters ， 2021 ， 5 （ 4 ）： 1 - 4 . doi: 10.1109/lsens.2021.3066342 http://dx.doi.org/10.1109/lsens.2021.3066342

BOBIN J ， STARCK J L ， OTTENSAMER R . Compressed sensing in astronomy ［J］. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing ， 2008 ， 2 （ 5 ）： 718 - 726 . doi: 10.1109/jstsp.2008.2005337 http://dx.doi.org/10.1109/jstsp.2008.2005337

YUAN X ， HAIMI-COHEN R . Image compression based on compressive sensing： end-to-end comparison with JPEG ［J］. IEEE Transactions on Multimedia ， 2020 ， 22 （ 11 ）： 2889 - 2904 . doi: 10.1109/tmm.2020.2967646 http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2020.2967646

CANDES E J ， ROMBERG J ， TAO T . Robust uncertainty principles： exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information ［J］. IEEE Transactions on Information Theory ， 2006 ， 52 （ 2 ）： 489 - 509 . doi: 10.1109/tit.2005.862083 http://dx.doi.org/10.1109/tit.2005.862083

XU L J ， XIN L ， CAO Z . L1-norm-based reconstruction algorithm for particle sizing ［J］. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement ， 2012 ， 61 （ 5 ）： 1395 - 1404 . doi: 10.1109/tim.2012.2186475 http://dx.doi.org/10.1109/tim.2012.2186475

BECK A ， TEBOULLE M . A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm for linear inverse problems ［J］. SIAM Journal on Imaging Sciences ， 2009 ， 2 （ 1 ）： 183 - 202 . doi: 10.1137/080716542 http://dx.doi.org/10.1137/080716542

MILINKOVIĆ M ， PETRIĆ D . Comparison between CS and JPEG in terms of image compression ［C］. 7th Mediterranean Conference on Embedded Computing MECO 2018 ， 2018 ： 4 .

COIFMAN R ， GESHWIND F ， MEYER Y . Noiselets ［J］. Applied and Computational Harmonic Analysis ， 2001 ， 10 （ 1 ）： 27 - 44 . doi: 10.1006/acha.2000.0313 http://dx.doi.org/10.1006/acha.2000.0313

回丙伟，宋志勇，范红旗，等 . 地/空背景下红外图像弱小飞机目标检测跟踪数据集［J］. 中国科学数据， 2020 ， 5 （ 3 ）： 291 - 302 .

HUI B W ， SONG ZH Y ， FAN H Q ， et al . A dataset for infrared detection and tracking of dim-small aircraft targets under ground/air background ［J］. China Scientific Data ， 2020 ， 5 （ 3 ）： 291 - 302 . （in Chinese）

Views

710

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Sparse reconstruction of frequency domain OCT image based on compressed sensing

Separation of multi-energy X-ray imaging based on sparse processing

Estimation of missing components of Fourier Telescopy based on least square fitting

Computational spectral imaging systems and reconstruction algorithms

Double hyperchaotic systems combine compressed sensing and Fibonacci transform for color image encryption

Related Author

Ming-hui CHEN

Fan WANG

Chen-xi ZHANG

Fu-gang LI

Gang ZHENG

Bin FEI

Jing-yang SUN

Jun-ju ZHANG

Related Institution

Shanghai Upper Bio-tech Pharma Co., Ltd.

Shanghai Interventional Medical Device Engineering Technology Research Center, Shanghai Institute for Minimally Invasive Therapy, Institute of Biomedical Optics and Optometry, University of Shanghai for Science and Technology

Sch Optoelect Engn, Nanjing Univ Posts & Telecommun

Sch Elect Engn & Optoelect Technol, Nanjing Univ Sci & Technol

University of Chinese Academy of Sciences

AI问答

Address：No.3888 Dong Nanhu Road, Changchun, Jilin, China Postal code：130033
Tel：0431-86176855 Email：gxjmgc@ciomp.ac.cn
Technical support is provided by Beijing Founder electronics co., LTD 吉ICP备11002662号-17 京公网安备11010802024621
It is recommended to read the content of this site in Chrome&IE9+. Please switch to extreme mode in browser 360.
Cookies We use cookies to help provide and enhance our service and tailor content. By continuing, you agree to the use of cookies.

⁰