Landsat TM Image Compression Using Classified Bidirectional Prediction and KLT

영역별 양방향 예측과 KLT를 이용한 인공위성 화상데이터 압축

  • Kim Seung-Jin (School of Electrical Engineering and Computer Science, Kyungpook National University) ;
  • Kim Tae-Su (School of Electrical Engineering and Computer Science, Kyungpook National University) ;
  • Park Kyung-Nam (Division of Information Science, Korea Nazarene University) ;
  • Kim Young-Choon (The Faculty of Information and Electronic Engineering, YoungDong University) ;
  • Lee Kuhn-Il (School of Electrical Engineering and Computer Science, Kyungpook National University)
  • 김승진 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 김태수 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 박경남 (나사렛대학교 정보과학부) ;
  • 김영춘 (영동대학교 정보통신학과) ;
  • 이건일 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학과)
  • Published : 2005.01.01

Abstract

We propose an effective Landsat TM image compression method using the classified bidirectional prediction (CBP), the classified KLT and the SPIHT. The SPIHT is used to exploit the spatial redundancy of feature bands selected in the visible range and the infrared range separately. Regions of the prediction bands are classified into three classes in the wavelet domain, and then the CBP is performed to exploit the spectral redundancy. Residual bands that consist of difference values between the original band and the predicted band are decorrelated by the spectral KLT Finally, the three dimensional (3-D) SPIHT is used to encode the decorrelated coefficients. Experiment results show that the proposed method reconstructs higher quality Landsat TM image than conventional methods at the same bit rate.

웨이블릿 영역에서 영역별 양방향 예측, KLT (Karhunen-Loeve transform)/sup [13]/, 및 3차원 SPIHT (set partition in hierarchical trees)/sup [1]/를 이용한 인공위성 화상데이터의 부호화 방법을 제안하였다. 가시광선 영역과 적외선 영역에서 선택된 기준대역 (feature band)에 대하여 SPIHT를 행하여 부호화함으로써 대역내 (intraband) 중복성을 제거한다. 기준대역을 예측대역(prediction band)들에 대해서는 웨이블릿 변환 (wavelet transform)을 행한 후, 빛의 반사 및 역의 방사에 따라 대역별 특성이 다름을 이용하여 영역분류를 하고 영역별 양방향 예측 (classified bidirectional prediction)을 행함으로써 대역간 (interband) 중복성을 제거한다. 원 인공위성 화상데이터와 부호화 된 인공위성 화상데이터 사이의 오차값으로 구성된 오차대역 (residual band)들에 대하여 KLT를 행함으로써 대역간 중복성이 제거되고 계수값들은 고유치의 크기에 따라서 분광적으로 정렬됨으로써 3차원 SPIHT의 부호화 효율을 향상시킨다. 인공위성 화상데이터에 대한 모의실험을 통하여 제안한 방법의 부호화 효율이 기존의 방법에 비하여 우수함을 확인하였다.

Keywords

References

  1. A. Said, W. A. Pearlman, 'A new, fast, and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees', Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Trans. on , Vol. 6Issue: 3, June 1996, pp. 243-250 https://doi.org/10.1109/76.499834
  2. P. M. Mather, Computer processing of remotely sensed images, John Wiley & Sons, 1987
  3. 반성원, 권성근, 이종원, 박경남, 이건일, '웨이블릿 영역에서의 영역별 대역간 예측과 벡터양자화를 이용한 다분광 화상데이타의 압축,' 한국통신학회 논문지, 제 25권 제 18호, pp. 120-127, 2000년 1월
  4. J. Wang, K. Zhang, and S. Taeng, 'Spectral and spatial decorrelation of Landat TM data for lossless compression,' IEEE Trans. Geosci. and Remote Sensing, vol. 33, no. 5, pp. 1277-1285, Sep. 1995 https://doi.org/10.1109/36.469492
  5. S. Gupta and A. Gersho, 'Feature predictive vector quantization of multispectral images,' IEEE Trans. Geosci. and Remote Sensing, vol. 30, no. 3, pp. 491-501, May 1992 https://doi.org/10.1109/36.142927
  6. J. M. Shapiro, S. A. Martucci, and M. Czigler, 'Compression of multispectral Landsat imagery using the embedded zerotree wavelet (EZW) algorithm,' Proc. Data Compression Conf. (DCC'94), pp. 472, Apr. 1994
  7. G. Gelli and G. Poggi, 'Compression of multispectral images by spectral classification and transform coding,' IEEE Trans. Image Processing, vol. 8, no. 4, pp. 476-489, April 1999 https://doi.org/10.1109/83.753736
  8. P. L. Dragotti, G. Poggi, and A. R. P. Ragozini, 'Compression of Multispectral Images by Three-Dimensional SPIHT Algorithm,' IEEE Trans. Geosci. and Remote Sensing, vol. 38, no. 1, pp. 416-428, Jan. 2000 https://doi.org/10.1109/36.823937
  9. J. M. Shapiro, 'Embedded image coding using zerotrees of wavelet coefficients', Signal Processing, IEEE Trans. on [see also Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on], Vol. 41 Issue: 12, pp. 3445-3462, Dec. 1993 https://doi.org/10.1109/78.258085
  10. Y. Linde, A.Buzo, and R.M.Gray, 'An algorithm for vector quantizer design, ' IEEE Trans. Commun, Vol. COM-28, pp. 84-95, January 1980 https://doi.org/10.1109/TCOM.1980.1094577
  11. A. K. Rao and S. Bihargava, 'Multispectral Data Compression using Inter-band Prediction,' Proc. of the Industry Workshop of Data Compression Conference, Snowbird Utah, April 1994
  12. A. K. Rao and S. Bhargava, 'Multispectral Data Compression Using Bidirectional Interband Prediction,' IEEE Trans. Geosci. and Remote Sensing, vol. 34, no. 2. pp. 385-397, Mar. 1996 https://doi.org/10.1109/36.485116
  13. J. A. Saghri, A. G. Tescher, and J. T. Reagon, 'Practical Transform Coding of Multispectral Imagery,' IEEE Signal Processing Mag,. vol. 12, no. 1, pp. 32-43, Jan. 1995 https://doi.org/10.1109/79.363506