光谱去相关技术在高光谱图像小波压缩中的应用

摘要：

随着数据量的不断增长,如何有效压缩高光谱图像成为影响其普及应用的一个关键问题.近年来,小波压缩技术已经被证明是高光谱图像压缩方法中很有发展前景的一个,但由于其对高光谱图像特性的利用较为有限而使其性能的进一步提升受到了限制.文章根据高光谱图像的光谱特征,提出了一种基于光谱去相关的高光谱图像小波压缩方法,设计了分块预测方法来同时去除光谱间相关性和空间相关性,并将其应用于小波压缩方法之中.首先,将高光谱图像分为几个具有高谱间相父性的图像块.然后推导出各块中波段的近似成比例的特性,并在各块分别进行基于这一特性和超光谱图像其他特性设计波段预测编码.最后,将预测用的参考波段和预测后获得的偏差数据,通过小波编码技术进行压缩.实验结果表明,所设计的方法与目前先进的超光谱压缩技术相比其性能有显著的提升.与AT-3DSPIHT算法比较,最高PSNR或SNR提升幅度均能达到4.2 dB左右.此外,此方法在低比特率下的优势也十分突出.

关键词：高光谱图像、光谱去相关、小波变换编码

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分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金项目60702012;国家"十一五"装备预研项目513060501;军事电子预研电子支撑技术项目41501010510;北京市重点学科项目资助

在线出版日期：2010-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1619-1623