成像光譜數(shù)據(jù)無(wú)損-近無(wú)損壓縮技術(shù)的研究.pdf

1、本文針對(duì)成像光譜數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，研究了高光譜圖像的無(wú)損壓縮和近無(wú)損壓縮技術(shù)。主要工作包括： 1.從有效去除譜間相關(guān)性出發(fā)，論文提出了一種基于混合整型變換和3D-SPIHT算法的高光譜圖像嵌入式無(wú)損壓縮方法。高光譜圖像不同波段間的相關(guān)性不同，作者將全部波段進(jìn)行分組，采用不同的整型變換技術(shù)針對(duì)不同波段進(jìn)行譜間去相關(guān)，嘗試了9/7和5/3兩種小波濾波器進(jìn)行空間去相關(guān)，再對(duì)圖像進(jìn)行3D-SPIHT掃描和基于上下文算術(shù)編碼，實(shí)現(xiàn)了漸進(jìn)傳輸?shù)拇a

2、流，取得了較好的壓縮結(jié)果。 2.從基于對(duì)象的壓縮出發(fā)，論文提出了一種新穎的基于空間局部紋理模型預(yù)測(cè)的高光譜圖像無(wú)損壓縮方法。針對(duì)高光譜圖像不同波段具有相同或相似紋理結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，論文構(gòu)建了基于像素的空間局部紋理模型，利用模型進(jìn)行三維預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)殘差對(duì)模型進(jìn)行修正或重構(gòu)，提高了預(yù)測(cè)精度，取得了一定的壓縮結(jié)果。 3.為了提高譜間預(yù)測(cè)精度，論文提出了一種新的基于2D/3D混合自適應(yīng)預(yù)測(cè)的無(wú)損壓縮方法。該方法在二維預(yù)測(cè)和三維預(yù)測(cè)

3、的基礎(chǔ)上，利用預(yù)測(cè)波段與當(dāng)前波段鄰域塊間相關(guān)性對(duì)兩種模式的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了誤差校正，采用基于上下文模型的Golomb編碼有效的去除了高光譜圖像的空間/譜間相關(guān)性，不僅取得了較好的壓縮結(jié)果，而且便于硬件實(shí)現(xiàn)，有很高的實(shí)用價(jià)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)四種不同的遙感器所獲取的圖像，該方法都能夠有效的去除其空間/譜間相關(guān)性，與最優(yōu)的無(wú)損壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)JPEG-LS相比，壓縮后的平均比特率能夠降低0.2～1.3bpp，與3D-APA方法相比，壓縮后的平均比