본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 영역별 대역간 예측과 벡터 양자화를 이용한 다중 분광 화상데이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 먼저 화상데이타에서 각 대역의 반사 특성을 이용하여 영역 분류를 행한 후, 공간적으로 가장 낮은 분산을 가지고 다른 밴드와 상관성이 가장 큰 기준 대역을 웨이브릿 영역에서 영역 분류 벡터 양자화를 행한다. 또한 나머지 각 밴드는 웨이브릿 영역에서 기준 대역으로부터 영역별 예측을 통하여 대역간 중복성을 제거하였다. 그리고 원 화상의 웨이브릿 계수와 예측 영상의 웨이브릿 계수의 차이를 줄이기 위해 오차 벡터 양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
In this paper, we propose multispectral image compression using classified interband prediction and vector quantization in wavelet domain. This method classifies each region considering reflection characteristics of each band in image data. In wavelet domain, we perform the classified intraband VQ to remove intraband redundancy for a reference band image that has the lowest spatial variance and the best correlation with other band. And in wavelet domain, we perform the classifled interband prediction to remove interband redundancy for the remaining bands. Then error wavelet coefficients between original image and predicted image are intraband vector quantized to reduce prediction error. Experiments on remotely sensed satellite image show that coding efficiency of theproposed method is better than that of the conventional method.
