基于查找表和維納預(yù)測的高光譜圖像無損壓縮算法研究.pdf

1、高光譜圖像的數(shù)據(jù)量非常龐大,給數(shù)據(jù)的存儲和傳輸帶來困難,同時高光譜圖像的數(shù)據(jù)非常寶貴,有損壓縮會對后續(xù)應(yīng)用造成無法估量的影響,因而無損壓縮成為首選方案。高光譜圖像同時具有空間相關(guān)和譜間相關(guān)特性,且譜間相關(guān)性遠大于空間相關(guān)性,針對高光譜圖像的上述特點,論文研究高光譜圖像無損壓縮算法,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)存儲與傳輸效率。
　　 論文首先從相關(guān)性的角度對高光譜圖像的特點進行分析,然后介紹了針對高光譜圖像的一般無

2、損壓縮方法。其中基于預(yù)測的高光譜圖像無損壓縮算法原理簡單,且易于實現(xiàn),特別是針對高光譜圖像譜間相關(guān)性大的特點,預(yù)測編碼的算法能夠高效的去除譜間冗余度,因此論文的重點是研究基于預(yù)測的高光譜圖像無損壓縮算法,論文主要研究內(nèi)容與成果如下:
　　 一、基于查找表的高光譜圖像無損壓縮方法通過查找表預(yù)測和更新獲得殘差圖像,編碼后實現(xiàn)無損壓縮,查找表的預(yù)測值的選取受到查找表個數(shù)的限制,選擇范圍不大.雖然通過多個波段聯(lián)合預(yù)測或者分配多個查找表能

3、夠增加更多預(yù)測值的候選值,但是這會使預(yù)測的復(fù)雜度大大增加,同時過多的查找表也占據(jù)了本來需要節(jié)約的存儲空間,論文在基于查找表的預(yù)測方法上提出了一種改進方案,改進方案中我們在不增加查找表個數(shù)的前提下,通過引入更多較為準確的預(yù)測值,使預(yù)測過程更加準確,提高了無損壓縮效果。
　　 二、在利用查找表的方法進行預(yù)測時,通常都是選取前一個或若干個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)性強弱對高光譜圖像的參考波段進行優(yōu)化,在查找表的預(yù)測過程中通過重新選取參考波段,取得了更好的無損壓縮結(jié)果。
　　 三、維納預(yù)測的高光譜圖像無損壓縮方法包括維納預(yù)測和反向搜索兩個過程,但維納預(yù)測值的獲取非常復(fù)雜。而基于譜間局部預(yù)測的查找表無損壓縮方法雖然預(yù)測過程比較準確,但是查找表需要大量的存儲空間。為克服兩種方法的不足同時將兩種方法的優(yōu)點有效結(jié)合,論文將譜間局部預(yù)測和反向搜索方案結(jié)合起來,提出一種改進的