A Novel Rate-Controlled Predictive Coding Algorithm for Onboard Compression of Multispectral and Hyperspectral Images

Predictive compression has always been considered an attractive solution for onboard compression thanks to its low computational demands and the ability to accurately control quality on a pixel-by-pixel basis. Traditionally, predictive compression focused on the lossless and near-lossless modes of operation where the maximum error can be bounded but the rate of the compressed image is variable. Fixed-rate is considered a challenging problem due to the dependencies between quantization and prediction in the feedback loop, and the lack of a signal representation that packs the signals energy into few coefficients as in the case of transform coding. In this paper, we show how it is possible to design a rate control algorithm suitable for onboard implementation by providing a general framework to select quantizers in each spatial and spectral region of the image and optimize the choice so that the desired rate is achieved with the best quality. In order to make the computational complexity suitable for onboard implementation, models are used to predict the rate-distortion characteristics of the prediction residuals in each image block. Such models are trained on-the-fly during the execution and small deviations in the output rate due to unmodeled behavior are automatically corrected as new data are acquired. The coupling of predictive coding and rate control allows the design of a single compression algorithm able to manage multiple encoding objectives. We tailor the proposed rate controller to the predictor defined by the CCSDS-123 lossless compression recommendation and study a new entropy coding stage based on the range coder in order to achieve an extension of the standard capable of managing all the following encoding objectives: lossless, variable-rate near-lossless (bounded maximum error), fixed-rate lossy (minimum average error), and any in-between case such as fixed-rate coding with a constraint on the maximum error. We show the performance of the proposed architecture on the CCSDS reference dataset for multispectral and hyperspectral image compression and compare it with state-of-the-art techniques based on transform coding such as the use of the CCSDS-122 Discrete Wavelet Transform encoder paired with the Pairwise Orthogonal Transform working in the spectral dimension. Remarkable results are observed by providing superior image quality both in terms of higher SNR and lower maximum error with respect to state-of-the-art transform coding

A Novel Rate Control Algorithm for Onboard Predictive Coding of Multispectral and Hyperspectral Images

Predictive coding is attractive for compression onboard of spacecrafts thanks to its low computational complexity, modest memory requirements and the ability to accurately control quality on a pixel-by-pixel basis. Traditionally, predictive compression focused on the lossless and near-lossless modes of operation where the maximum error can be bounded but the rate of the compressed image is variable. Rate control is considered a challenging problem for predictive encoders due to the dependencies between quantization and prediction in the feedback loop, and the lack of a signal representation that packs the signal's energy into few coefficients. In this paper, we show that it is possible to design a rate control scheme intended for onboard implementation. In particular, we propose a general framework to select quantizers in each spatial and spectral region of an image so as to achieve the desired target rate while minimizing distortion. The rate control algorithm allows to achieve lossy, near-lossless compression, and any in-between type of compression, e.g., lossy compression with a near-lossless constraint. While this framework is independent of the specific predictor used, in order to show its performance, in this paper we tailor it to the predictor adopted by the CCSDS-123 lossless compression standard, obtaining an extension that allows to perform lossless, near-lossless and lossy compression in a single package. We show that the rate controller has excellent performance in terms of accuracy in the output rate, rate-distortion characteristics and is extremely competitive with respect to state-of-the-art transform coding

Lossless compression of satellite multispectral and hyperspectral images

En esta tesis se presentan nuevas técnicas de compresión sin pérdida tendientes a reducir el espacio de almacenamiento requerido por imágenes satelitales. Dos tipos principales de imágenes son tratadas: multiespectrales e hiperespectrales. En el caso de imágenes multiespectrales, se desarrolló un compresor no lineal que explota tanto las correlaciones intra como interbanda presentes en la imagen. Este se basa en la transformada wavelet de enteros a enteros y se aplica sobre bloques no solapados de la imagen. Diferentes modelos para las dependencias estadísticas de los coeficientes de detalle de la transformada wavelet son propuestos y analizados. Aquellos coeficientes que se encuentran en las subbandas de detalle fino de la transformada son modelados como una combinación afín de coeficientes vecinos y coeficientes en bandas adyacentes, sujetos a que se encuentren en la misma clase. Este modelo se utiliza para generar predicciones de otros coficientes que ya fueron codificados. La información de clase se genera mediante la cuantización LloydMax, la cual también se utiliza para predecir y como contextos de condicionamiento para codificar los errores de predicción con un codificador aritmético adaptativo. Dado que el ordenamiento de las bandas también afecta la precisión de las predicciones, un nuevo mecanismo de ordenamiento es propuesto basado en los coeficientes de detalle de los últimos dos niveles de la transformada wavelet. Los resultados obtenidos superan a los de otros compresores 2D sin pérdida como PNG, JPEG-LS, SPIHT y JPEG2000, como también a otros compresores 3D como SLSQ-OPT, JPEG-LS diferencial y JPEG2000 para imágenes a color y 3D-SPIHT. El método propuesto provee acceso aleatorio a partes de la imagen, y puede aplicarse para la compresión sin pérdida de otros datos volumétricos. Para las imágenes hiperespectrales, algoritmos como LUT o LAIS-LUT que revisten el estado del arte para la compresión sin pérdida para este tipo de imágenes, explotan la alta correlación espectral de estas imágenes y utilizan tablas de lookup para generar predicciones. A pesar de ello, existen casos donde las predicciones no son buenas. En esta tesis, se propone una modificación a estos algoritmos de lookup permitiendo diferentes niveles de confianza a las tablas de lookup en base a las variaciones locales del factor de escala. Los resultados obtenidos son altamente satisfactorios y mejores a los de LUT y LAIS-LUT. Se han diseñado dos compresores sin pérdida para dos tipos de imágenes satelitales, las cuales tienen distintas propiedades, a saber, diferente resolución espectral, espacial y radiométrica, y también de diferentes correlaciones espectrales y espaciales. En cada caso, el compresor explota estas propiedades para incrementar las tasas de compresión.In this thesis, new lossless compression techniques aiming at reducing the size of storage of satellite images are presented. Two type of images are considered: multispectral and hyperspectral. For multispectral images, a nonlinear lossless compressor that exploits both intraband and interband correlations is developed. The compressor is based on a wavelet transform that maps integers into integers, applied to tiles of the image. Different models for statistical dependencies of wavelet detail coefficients are proposed and analyzed. Wavelet coefficients belonging to the fine detail subbands are successfully modelled as an affine combination of neighboring coefficients and the coefficient at the same location in the previous band, as long as all these coefficients belong to the same landscape. This model is used to predict wavelet coefficients by means of already coded coefficients. Lloyd-Max quantization is used to extract class information, which is used in the prediction and later used as a conditioning context to encode prediction errors with an adaptive arithmetic coder. The band order affects the accuracy of predictions: a new mechanism is proposed for ordering the bands, based on the wavelet detail coefficients of the 2 finest levels. The results obtained outperform 2D lossless compressors such as PNG, JPEG-LS, SPIHT and JPEG2000 and other 3D lossless compressors such as SLSQ-OPT, differential JPEG-LS, JPEG2000 for color images and 3D-SPIHT. Our method has random access capability, and can be applied for lossless compression of other kinds of volumetric data. For hyperspectral images, state-of-the-art algorithms LUT and LAIS-LUT proposed for lossless compression, exploit high spectral correlations in these images, and use lookup tables to perform predictions. However, there are cases where their predictions are not accurate. In this thesis a modification based also on look-up tables is proposed, giving these tables different degrees of confidence, based on the local variations of the scaling factor. Our results are highly satisfactory and outperform both LUT and LAIS-LUT methods. Two lossless compressors have been designed for two different kinds of satellite images having different properties, namely, different spectral resolution, spatial resolution, and bitdepth, as well as different spectral and spatial correlations. In each case, the compressor exploits these properties to increase compression ratios.Fil:Acevedo, Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina

Compresión sin pérdida de imágenes satelitales multiespectrales e hiperespectrales

En esta tesis se presentan nuevas técnicas de compresión sin pérdida tendientes a reducir el espacio de almacenamiento requerido por imágenes satelitales. Dos tipos principales de imágenes son tratadas: multiespectrales e hiperespectrales. En el caso de imágenes multiespectrales, se desarrolló un compresor no lineal que explota tanto las correlaciones intra como interbanda presentes en la imagen. Este se basa en la transformada wavelet de enteros a enteros y se aplica sobre bloques no solapados de la imagen. Diferentes modelos para las dependencias estadísticas de los coeficientes de detalle de la transformada wavelet son propuestos y analizados. Aquellos coeficientes que se encuentran en las subbandas de detalle fino de la transformada son modelados como una combinación afín de coeficientes vecinos y coeficientes en bandas adyacentes, sujetos a que se encuentren en la misma clase. Este modelo se utiliza para generar predicciones de otros coficientes que ya fueron codificados. La información de clase se genera mediante la cuantización LloydMax, la cual también se utiliza para predecir y como contextos de condicionamiento para codificar los errores de predicción con un codificador aritmético adaptativo. Dado que el ordenamiento de las bandas también afecta la precisión de las predicciones, un nuevo mecanismo de ordenamiento es propuesto basado en los coeficientes de detalle de los últimos dos niveles de la transformada wavelet. Los resultados obtenidos superan a los de otros compresores 2D sin pérdida como PNG, JPEG-LS, SPIHT y JPEG2000, como también a otros compresores 3D como SLSQ-OPT, JPEG-LS diferencial y JPEG2000 para imágenes a color y 3D-SPIHT. El método propuesto provee acceso aleatorio a partes de la imagen, y puede aplicarse para la compresión sin pérdida de otros datos volumétricos. Para las imágenes hiperespectrales, algoritmos como LUT o LAIS-LUT que revisten el estado del arte para la compresión sin pérdida para este tipo de imágenes, explotan la alta correlación espectral de estas imágenes y utilizan tablas de lookup para generar predicciones. A pesar de ello, existen casos donde las predicciones no son buenas. En esta tesis, se propone una modificación a estos algoritmos de lookup permitiendo diferentes niveles de confianza a las tablas de lookup en base a las variaciones locales del factor de escala. Los resultados obtenidos son altamente satisfactorios y mejores a los de LUT y LAIS-LUT. Se han diseñado dos compresores sin pérdida para dos tipos de imágenes satelitales, las cuales tienen distintas propiedades, a saber, diferente resolución espectral, espacial y radiométrica, y también de diferentes correlaciones espectrales y espaciales. En cada caso, el compresor explota estas propiedades para incrementar las tasas de compresión