基于查找表和維納預(yù)測(cè)的高光譜圖像無(wú)損壓縮算法研究.pdf

1、高光譜圖像的數(shù)據(jù)量非常龐大,給數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸帶來(lái)困難,同時(shí)高光譜圖像的數(shù)據(jù)非常寶貴,有損壓縮會(huì)對(duì)后續(xù)應(yīng)用造成無(wú)法估量的影響,因而無(wú)損壓縮成為首選方案。高光譜圖像同時(shí)具有空間相關(guān)和譜間相關(guān)特性,且譜間相關(guān)性遠(yuǎn)大于空間相關(guān)性,針對(duì)高光譜圖像的上述特點(diǎn),論文研究高光譜圖像無(wú)損壓縮算法,以盡可能的去除數(shù)據(jù)間的冗余性,提高高光譜數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸效率。
　　 論文首先從相關(guān)性的角度對(duì)高光譜圖像的特點(diǎn)進(jìn)行分析,然后介紹了針對(duì)高光譜圖像的一般無(wú)

2、損壓縮方法。其中基于預(yù)測(cè)的高光譜圖像無(wú)損壓縮算法原理簡(jiǎn)單,且易于實(shí)現(xiàn),特別是針對(duì)高光譜圖像譜間相關(guān)性大的特點(diǎn),預(yù)測(cè)編碼的算法能夠高效的去除譜間冗余度,因此論文的重點(diǎn)是研究基于預(yù)測(cè)的高光譜圖像無(wú)損壓縮算法,論文主要研究?jī)?nèi)容與成果如下:
　　 一、基于查找表的高光譜圖像無(wú)損壓縮方法通過(guò)查找表預(yù)測(cè)和更新獲得殘差圖像,編碼后實(shí)現(xiàn)無(wú)損壓縮,查找表的預(yù)測(cè)值的選取受到查找表個(gè)數(shù)的限制,選擇范圍不大.雖然通過(guò)多個(gè)波段聯(lián)合預(yù)測(cè)或者分配多個(gè)查找表能

3、夠增加更多預(yù)測(cè)值的候選值,但是這會(huì)使預(yù)測(cè)的復(fù)雜度大大增加,同時(shí)過(guò)多的查找表也占據(jù)了本來(lái)需要節(jié)約的存儲(chǔ)空間,論文在基于查找表的預(yù)測(cè)方法上提出了一種改進(jìn)方案,改進(jìn)方案中我們?cè)诓辉黾硬檎冶韨€(gè)數(shù)的前提下,通過(guò)引入更多較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)值,使預(yù)測(cè)過(guò)程更加準(zhǔn)確,提高了無(wú)損壓縮效果。
　　 二、在利用查找表的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),通常都是選取前一個(gè)或若干個(gè)相鄰波段作為參考波段,但是并不是所有的相鄰波段的相關(guān)性都是最強(qiáng)的,存在一些相鄰波段的相關(guān)性較差的情

4、況,我們依據(jù)波段的譜間相關(guān)性強(qiáng)弱對(duì)高光譜圖像的參考波段進(jìn)行優(yōu)化,在查找表的預(yù)測(cè)過(guò)程中通過(guò)重新選取參考波段,取得了更好的無(wú)損壓縮結(jié)果。
　　 三、維納預(yù)測(cè)的高光譜圖像無(wú)損壓縮方法包括維納預(yù)測(cè)和反向搜索兩個(gè)過(guò)程,但維納預(yù)測(cè)值的獲取非常復(fù)雜。而基于譜間局部預(yù)測(cè)的查找表無(wú)損壓縮方法雖然預(yù)測(cè)過(guò)程比較準(zhǔn)確,但是查找表需要大量的存儲(chǔ)空間。為克服兩種方法的不足同時(shí)將兩種方法的優(yōu)點(diǎn)有效結(jié)合,論文將譜間局部預(yù)測(cè)和反向搜索方案結(jié)合起來(lái),提出一種改進(jìn)的