混合PCA/ICA与JPEG2000结合的高光谱图像压缩

摘要：

主成分分析(PCA)常常结合JPEG2000压缩标准用来对高光谱图像进行压缩.然而,由PCA得到的主成分仅利用了二阶统计信息.对于高光谱图像应用来说,只采用二阶统计信息是远远不够的,如异常像素的处理常常需要用到更高阶的统计信息.研究了一种混合PCA/ICA与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法.首先,对原始高光谱图像进行PCA变换,提取出前m个主成分对应的特征向量矩阵WPCA;然后,对其余的特征向量进行ICA变换,得到n个特征向量矩阵WICA;最后,将得到的混合投影矩阵、原始高光谱图像及其均值向量共同嵌入JPEG2000比特流,从而完成对高光谱图像的压缩.在不同码率的情况下,通过空间相关系数(ρ)、信噪比(SNR)、光谱角填图(SAM)等技术指标对混合PCA/ICA+JPEG2000算法的压缩性能进行评估.实验结果表明,混合PCA/ICA+ JPEG2000算法不但能有效去除高光谱图像的谱间相关性,而且能够有效提高光谱保真度,保护异常像素信息.

关键词：高光谱图像压缩、主成分分析、独立成分分析、JPEG2000

所属期刊栏目：38

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金41201363,51407012;中央高校基本科研业务费专项资金310832163402,310832161001,310832161007

在线出版日期：2016-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：968-974