基于小波變換的高光譜感圖像壓縮算法研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，獲得大量遙感數(shù)據(jù)的遙感器不斷涌現(xiàn)，并且向地面分辨率和光譜分辨率兩個方向迅速發(fā)展，由此產(chǎn)生的一個明顯問題就是如何從空間平臺上傳輸這樣龐大的遙感數(shù)據(jù)到地面。高光譜圖像是由成像光譜儀在不同光譜波段獲得的序列圖像，在二維遙感圖像的基礎(chǔ)上又增加了光譜維的信息。這種高分辨率、連續(xù)譜段的圖像具有極大的數(shù)據(jù)量，對傳輸和存儲帶來了困難。由于遙感信息非常寶貴，要求對信息恢復(fù)的準確程度較高，因此對其進行有效壓縮就具有了更為重要的

2、意義。論文主要關(guān)注于高光譜圖像的無損壓縮。
　　 論文首先介紹了光譜成像儀發(fā)展概況，然后分析了高光譜遙感圖像的特性，將它和普通圖像進行比較。實驗結(jié)果表明，高光譜圖像和普通圖像相比具有紋理細節(jié)豐富，空間相關(guān)性差的特點，同時計算結(jié)果表明，它的譜間相關(guān)性很大。高光譜遙感圖像的這些特性為后面的圖像壓縮提供了理論基礎(chǔ)。
　　 論文算法的研究以小波變換為基礎(chǔ)，采用基于提升格式的第二代小波變換技術(shù)對高光譜遙感圖像進行處理。通過對小波變

3、換的理論基礎(chǔ)研究，我們知道將小波變換用于圖像壓縮時，所選小波基性能好壞直接影響到小波變換速度和圖像壓縮結(jié)果。在分析了各種小波基的性質(zhì)后，選出雙正交小波基(D5/3)用于高光譜遙感圖像的壓縮。根據(jù)光譜波段之間的相關(guān)性分析結(jié)果改進了固定值的波段分組方法，而是根據(jù)波段相關(guān)性重新分組。然后，對各組波段圖像組織成數(shù)據(jù)立方體的形式進行三維小波變換，在去除圖像空間相關(guān)性的同時，也去除了波段圖像之間的相關(guān)性，從而進一步降低圖像的熵值。再運用3D-SPI