成像光譜數(shù)據(jù)無損-近無損壓縮技術(shù)的研究.pdf

1、本文針對成像光譜數(shù)據(jù)的特點，研究了高光譜圖像的無損壓縮和近無損壓縮技術(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，作者將全部波段進行分組，采用不同的整型變換技術(shù)針對不同波段進行譜間去相關(guān)，嘗試了9/7和5/3兩種小波濾波器進行空間去相關(guān)，再對圖像進行3D-SPIHT掃描和基于上下文算術(shù)編碼，實現(xiàn)了漸進傳輸?shù)拇a

2、流，取得了較好的壓縮結(jié)果。 2.從基于對象的壓縮出發(fā)，論文提出了一種新穎的基于空間局部紋理模型預(yù)測的高光譜圖像無損壓縮方法。針對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，論文構(gòu)建了基于像素的空間局部紋理模型，利用模型進行三維預(yù)測，根據(jù)預(yù)測殘差對模型進行修正或重構(gòu)，提高了預(yù)測精度，取得了一定的壓縮結(jié)果。 3.為了提高譜間預(yù)測精度，論文提出了一種新的基于2D/3D混合自適應(yīng)預(yù)測的無損壓縮方法。該方法在二維預(yù)測和三維預(yù)測

3、的基礎(chǔ)上，利用預(yù)測波段與當前波段鄰域塊間相關(guān)性對兩種模式的預(yù)測結(jié)果進行了誤差校正，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，而且便于硬件實現(xiàn)，有很高的實用價值。實驗結(jié)果表明，對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)的無損壓縮國際標準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