基于EBCOT算法的超光譜遙感圖像壓縮研究.pdf

1、超光譜遙感圖像是一種三維立體圖像，即在普通二維圖像的基礎上多加一維光譜信息，使其具有較多的光譜通道數(shù)以及高空間分辨率和高光譜分辨率。但同時巨大的數(shù)據(jù)量也為其傳輸和存儲帶來了困難。因此，研究性能較高且可行性較強的壓縮算法對超光譜圖像應用具有重要意義。本文主要對超光譜遙感圖像的壓縮算法進行研究。 論文論述小波變換的基本理論，圖像經(jīng)過小波變換去除相關性后，大部分能量集中在少數(shù)小波分解系數(shù)上，便于得到高的壓縮比；分析和闡述EBCOT算法

2、的基本原理。由于經(jīng)過了兩次編碼，使其不僅能實現(xiàn)對圖像的有效壓縮，而且生成的碼流具有分辨率和信噪比的可伸縮性，隨機訪問和處理等良好特性。 本文提出兩種方案對超光譜圖像進行壓縮，并進行了研究、仿真和對比：方案一利用一維DPCM去除譜間相關性，二維整數(shù)（5，3）小波變換去除空間相關性后結合EBCOT算法；方案二利用三維（5，3）整數(shù)小波變換去除兩種相關性后結合EBCOT算法進行壓縮編碼。仿真結果表明，在去除譜間相關性方面，DPCM預測

3、要略優(yōu)于整數(shù)（5，3）小波變換，但總體說來兩者效果都不錯，相關性的去除比例可以達到93.77％和90.62％。與DPCM+（5，3）+SPIHT算法相比，兩種方案的無損壓縮比都得到了提高。而且，在傳輸比特率為1.0bpp時，方案一的近無損壓縮的平均峰值信噪比可以達到45.4328dB，方案二的近無損壓縮的平均峰值信噪比雖然比方案一略有下降，但也可達到44.0914dB，兩種方案都可以較好地重建圖像，這說明本文提出的兩種方案適用于超光譜圖