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高光谱遥感图像无损压缩的研究

况军  
【摘要】: 论文讨论了高光谱遥感图像的特点,分析了遥感图像空间、谱间的相关性,并与普通图像对比。同时,分析了遥感图像小波子图的特性。通过分析可知,高光谱遥感图像的空间相关性比普通图像弱,而谱间相关性非常大,而且经过小波变换后,高光谱遥感图像的子图仍存在空间、谱间相关性。 本文针对高光谱遥感图像的特点,充分利用高光谱遥感图像的空间相关性和谱间相关性,从将预测残差的均方差降为最低的角度出发,设计出可对多个谱段进行预测的一种三维自适应预测器。然后结合JPEG-LS无损压缩软件,有效去除空间冗余。实验表明该算法压缩比优于JPEG-LS和WinRAR,同时与最优线性预测算法比较,压缩比略高。 此外,用提升格式的5/3小波,将高光谱遥感图像每个谱段的图像做小波分解。对不同谱段的相同子带图像,用上述三维自适应预测器分别压缩。再用JPEG-LS软件去处空间冗余。此算法压缩比前一种有很大提高,实用性很高。 最后,根据图论中的Prim算法,依据遥感图像各谱段间的互相关系数大小,将各谱段顺序重新排序。对重新排序后的高光谱遥感图像,在多个谱段间使用一种新的自适应预测器,然后结合JPEG-LS算法去除残差图像相关性。实验表明,随着用于预测的谱段数增加,压缩比增加幅度很大。


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