Strange Images in Remote Sensing and Their Properties
Lossy image compression is used in many applications including remote sensing. Image size and number increase and this often leads to the necessity to apply image compression. In lossy compression, it is assumed that rate-distortion curves are monotonous functions and this assumption is put into bas...
Saved in:
| Date: | 2023 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine
2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/240 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
Institution
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth| _version_ | 1856543066925563904 |
|---|---|
| author | Li, Fangfang Lukin, Volodymyr Kryvenko, Sergii Bondzulic, Boban Bujakovic, Dimitrije Pavlovic, Boban |
| author_facet | Li, Fangfang Lukin, Volodymyr Kryvenko, Sergii Bondzulic, Boban Bujakovic, Dimitrije Pavlovic, Boban |
| author_sort | Li, Fangfang |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2023-06-29T23:08:47Z |
| description | Lossy image compression is used in many applications including remote sensing. Image size and number increase and this often leads to the necessity to apply image compression. In lossy compression, it is assumed that rate-distortion curves are monotonous functions and this assumption is put into basis of compression control. However, it has been shown recently that there are grayscale and color images called “strange” for which the rate-distortion curves are not monotonous. In this paper, we demonstrate that some remote sensing images can be strange as well and this takes place for JPEG and some other compression techniques. Analysis of properties for strange images using Spearman rank order correlation coefficient is carried out and it is shown that there several parameters characterizing image complexity that have a rather high correlation with probability that a given image is strange. For example, image entropy is one of such parameters. |
| first_indexed | 2025-07-17T11:22:52Z |
| format | Article |
| id | uajuacgovua-article-240 |
| institution | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
| language | English |
| last_indexed | 2025-07-17T11:22:52Z |
| publishDate | 2023 |
| publisher | Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | uajuacgovua-article-2402023-06-29T23:08:47Z Strange Images in Remote Sensing and Their Properties Дивні зображення в дистанційному зондуванні та їх властивості Li, Fangfang Lukin, Volodymyr Kryvenko, Sergii Bondzulic, Boban Bujakovic, Dimitrije Pavlovic, Boban стиснення зображень з втратами дивні зображення криві швидкість-спотворення складність зображення lossy image compression strange images rate-distortion curve image complexity Lossy image compression is used in many applications including remote sensing. Image size and number increase and this often leads to the necessity to apply image compression. In lossy compression, it is assumed that rate-distortion curves are monotonous functions and this assumption is put into basis of compression control. However, it has been shown recently that there are grayscale and color images called “strange” for which the rate-distortion curves are not monotonous. In this paper, we demonstrate that some remote sensing images can be strange as well and this takes place for JPEG and some other compression techniques. Analysis of properties for strange images using Spearman rank order correlation coefficient is carried out and it is shown that there several parameters characterizing image complexity that have a rather high correlation with probability that a given image is strange. For example, image entropy is one of such parameters. Стиснення зображень із втратами використовується в багатьох додатках, включаючи дистанційне зондування. Їх розмір і кількість збільшується, що часто призводить до необхідності застосування стиснення зображення. При стисненні з втратами припускається, що криві швидкість/спотворення є монотонними функціями, і це припущення покладено в основу управління стисненням. Однак нещодавно було показано, що існують зображення в градаціях сірого та кольорові зображення, які називаються «дивними», для яких криві швидкості/спотворення не є монотонними. У цій статті ми демонструємо, що деякі зображення дистанційного зондування також можуть бути дивними, і це стосується як JPEG, так і та деяких інших методів стиснення. Проведено аналіз властивостей дивних зображень за допомогою коефіцієнта рангової кореляції Спірмена та показано, що існує кілька параметрів, що характеризують складність зображення, які мають досить високу кореляцію з ймовірністю того, що дане зображення є дивним. Зокрема, одним із таких параметрів є ентропія зображення. Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine 2023-06-29 Article Article application/pdf https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/240 10.36023/ujrs.2023.10.2.240 Ukrainian journal of remote sensing; Vol. 10 No. 2 (2023); 12-18 Украинский журнал дистанционного зондирования Земли; Том 10 № 2 (2023); 12-18 Український журнал дистанційного зондування Землі; Том 10 № 2 (2023); 12-18 2313-2132 en https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/240/252 Copyright (c) 2023 Ukrainian journal of remote sensing |
| spellingShingle | lossy image compression strange images rate-distortion curve image complexity Li, Fangfang Lukin, Volodymyr Kryvenko, Sergii Bondzulic, Boban Bujakovic, Dimitrije Pavlovic, Boban Strange Images in Remote Sensing and Their Properties |
| title | Strange Images in Remote Sensing and Their Properties |
| title_alt | Дивні зображення в дистанційному зондуванні та їх властивості |
| title_full | Strange Images in Remote Sensing and Their Properties |
| title_fullStr | Strange Images in Remote Sensing and Their Properties |
| title_full_unstemmed | Strange Images in Remote Sensing and Their Properties |
| title_short | Strange Images in Remote Sensing and Their Properties |
| title_sort | strange images in remote sensing and their properties |
| topic | lossy image compression strange images rate-distortion curve image complexity |
| topic_facet | стиснення зображень з втратами дивні зображення криві швидкість-спотворення складність зображення lossy image compression strange images rate-distortion curve image complexity |
| url | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/240 |
| work_keys_str_mv | AT lifangfang strangeimagesinremotesensingandtheirproperties AT lukinvolodymyr strangeimagesinremotesensingandtheirproperties AT kryvenkosergii strangeimagesinremotesensingandtheirproperties AT bondzulicboban strangeimagesinremotesensingandtheirproperties AT bujakovicdimitrije strangeimagesinremotesensingandtheirproperties AT pavlovicboban strangeimagesinremotesensingandtheirproperties AT lifangfang divnízobražennâvdistancíjnomuzonduvannítaíhvlastivostí AT lukinvolodymyr divnízobražennâvdistancíjnomuzonduvannítaíhvlastivostí AT kryvenkosergii divnízobražennâvdistancíjnomuzonduvannítaíhvlastivostí AT bondzulicboban divnízobražennâvdistancíjnomuzonduvannítaíhvlastivostí AT bujakovicdimitrije divnízobražennâvdistancíjnomuzonduvannítaíhvlastivostí AT pavlovicboban divnízobražennâvdistancíjnomuzonduvannítaíhvlastivostí |