基于改進(jìn)預(yù)測(cè)樹的高光譜圖像無損壓縮方法研究.pdf

1、由于高光譜遙感圖像光譜分辨率的提高，可以獲得比多光譜圖像更豐富的信息，并使得許多原先用多光譜信息不能解決的問題現(xiàn)在可以得到解決，因此正備受國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。由于具有高的空間分辨率和譜間分辨率，高光譜遙感圖像被廣泛應(yīng)用于地理資源監(jiān)測(cè)、農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況的監(jiān)測(cè)、環(huán)境保護(hù)、城市規(guī)劃和軍事目標(biāo)偵查等領(lǐng)域。然而，高光譜圖像的巨大的數(shù)據(jù)量制約了高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展，有效的圖像數(shù)據(jù)壓縮成為亟待解決的問題。鑒于高光譜圖像較高的獲取成本和寶貴的應(yīng)用價(jià)值

2、，無損壓縮成為首選的方案。本文在結(jié)合前人工作成果的基礎(chǔ)上對(duì)高光譜遙感圖像無損壓縮方法進(jìn)行了進(jìn)一步研究。 首先從圖像壓縮的角度深入分析了高光譜遙感圖像的相關(guān)性特性。實(shí)驗(yàn)表明，高光譜遙感圖像的冗余信息主要表現(xiàn)在它的空間相關(guān)性和譜間相關(guān)性。空間相關(guān)性和自然圖像相比較弱，而譜間相關(guān)性較強(qiáng)，其中，譜間相關(guān)性又表現(xiàn)在它具有較強(qiáng)的譜間結(jié)構(gòu)相似性和統(tǒng)計(jì)相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果還表明，譜間相關(guān)性并不總是很強(qiáng)，由于成像儀噪聲和其他未知的因素影響，某些波段間

3、的相關(guān)性也比較弱，相關(guān)性系數(shù)呈現(xiàn)出非平穩(wěn)特性。因此，無損壓縮算法的重點(diǎn)是致力于消除譜間冗余信息。 然后在側(cè)鄰域最小絕對(duì)權(quán)值(SNMAW)預(yù)測(cè)樹方法的基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)方法。傳統(tǒng)的SNMAw預(yù)測(cè)樹能夠較好的描述當(dāng)前波段和參考波段的局部結(jié)構(gòu)相似性，但是當(dāng)兩個(gè)波段的灰度值存在幅度上的伸縮時(shí)，采用預(yù)測(cè)樹得到的預(yù)測(cè)值與原始值相差較大。本文深入分析了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)樹方法在高光譜遙感圖像壓縮中存在的局限性，并針對(duì)這些缺點(diǎn)提出了改進(jìn)方法，定義一個(gè)尺度

4、伸縮因子來表達(dá)相鄰兩波段局部上下文的灰度變化，通過比較局部上下文梯度來估算該尺度伸縮因子，并用它對(duì)當(dāng)前的預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用修正后的預(yù)測(cè)值可以顯著減小預(yù)測(cè)殘差圖像的一階熵，從而進(jìn)一步降低碼率。 最后結(jié)合高光譜遙感圖像相關(guān)性分析結(jié)果，提出譜間預(yù)測(cè)和空間預(yù)測(cè)相結(jié)合的綜合預(yù)測(cè)器，計(jì)算當(dāng)前波段與前一波段的相關(guān)性系數(shù)，拿該系數(shù)與預(yù)先設(shè)定的參考閾值比較，如果相關(guān)系數(shù)大于參考值，則對(duì)當(dāng)前波段進(jìn)行譜間預(yù)測(cè)，前一波段作為當(dāng)前波段的參