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高光谱遥感图像压缩自适应预测器优化研究

秦鹏程  
【摘要】:针对高光谱图像海量数据的存储和数据无损压缩比较低的问题,从三维数据的角度出发,提出一种对自适应预测器进行优化的高光谱遥感图像压缩算法。首先,计算各个波段之间的相关性,按照最优波段相关性建立参考波段索引表,依据最优参考波段索引表进行谱间预测,得到谱间预测后的残差图像。其次,依据图像自身的特征选择三维空间预测器或者谱空联合预测器对最优参考波段谱间预测后的残差图像数据再次进行预测处理,其中三维空间预测器与谱空联合预测器的选择是参考最优参考波段索引表的统计,在各个波段之间都处在较大的相关性时,表明数据在三维空间内存在较大的相关性,选择三维空间预测器,否则选择谱空联合预测器,这两种优化后的预测器兼顾了不同类型的数据压缩。最后,生成的残差图像中的信息熵相对原图已经有大幅度的降低,对残差图像进行算术编码,得到压缩后的数据。由实验分析可得,在优化的自适应预测器算法中的两个预测器得到的压缩效果差别不大,通过优化自适应预测器压缩算法得到的压缩效果,与普通的相类似压缩算法相比,压缩比有明显地提高,可以得出本文中的算法为有效的高光谱遥感图像无损压缩算法。该论文有图23幅,表11个,参考文献67篇。


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