基于经验数据分解的干涉多光谱图像压缩算法

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1、２００７年１２月西安电子科技大学学报（自然科学版）Ｄｅｃ．２００７第３４卷第６期犑犗犝犚犖犃犔犗犉犡犐犇犐犃犖犝犖犐犞犈犚犛犐犜犢Ｖｏｌ．３４Ｎｏ．６基于经验数据分解的干涉多光谱图像压缩算法王柯俨１，吴成柯１，邓家先２，孔繁锵１，郭杰１（１．西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，陕西西安７１００７１；２．海南大学信息科学技术学院，海南海口５７０２２８）摘要：针对干涉多光谱图像数据的非平稳特性，提出一种经验数据分解的图像压缩算法．经验数据分解利用干涉曲线数据的局部特性和变化规律，将其分解为

2、局部区域数据和值以及差值数据，从而实现对非平稳数据的多分辨率分析．本压缩算法首先利用经验数据分解方法去除干涉多光谱图像数据的相关性，并提出对应的二维多级分解结构．最后对分解系数采用改进的ＥＢＣＯＴ算法进行编码．实验结果表明，与ＪＰＥＧ２０００标准相比，本算法在无损压缩时输出码率平均下降０．１５比特／像素，而有损压缩的重建图像质量提高１．１～２．５ｄＢ，同时降低恢复光谱的相对二次误差，有效的保护了光谱信息．关键词：图像压缩；干涉多光谱图像；经验数据分解中图分类号：ＴＮ９１９．８１文献标识码：Ａ文章编号：１０

3、０１２４００（２００７）０６０９０００６犆狅犿狆狉犲狊狊犻狅狀狅犳犻狀狋犲狉犳犲狉犲狀狋犻犪犾犿狌犾狋犻狊狆犲犮狋狉犪犾犻犿犪犵犲狊犫犪狊犲犱狅狀犲犿狆犻狉犻犮犪犾犱犪狋犪犱犲犮狅犿狆狅狊犻狋犻狅狀１，犠犝犆犺犲狀犵犽犲１，犇犈犖犌犑犻犪狓犻犪狀２，犓犗犖犌犉犪狀狇犻犪狀犵１，犌犝犗犑犻犲１犠犃犖犌犓犲狔犪狀（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂ．ｏｆＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＳｅｒｖｉｃｅＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖ．，Ｘｉ′ａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ；２．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ

4、ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＳｃｈｏｏｌ，ＨａｉｎａｎＵｎｉｖ．，Ｈａｉｋｏｕ５７０２２８，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｄｕｅｔｏｔｈｅｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙｐｒｏｐｅｒｔｙｏｆｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔｉａｌｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｄａｔａ，ａｎｏｖｅｌｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔｉａｌｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｐｒｏｐｏｓｅｄＥｍｐｉｒｉｃａｌＤａｔａＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＥＤＤ）ｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＥＤＤｃａｎｍａｋ

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6、ｎｔｅｒｆｅｒｅｎｔｉａｌｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｄａｔａｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，ａｎｄａｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ２Ｄｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｓｗｅｌｌ．ＴｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓａｒｅｆｉｎａｌｌｙｃｏｄｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｏｄｉｆｉｅｄＥＢＣＯＴ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅＪＰＥＧ２０００ｓｔａｎｄａｒｄ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｄ

7、ｅｃｒｅａｓｅｓｔｈｅａｖｅｒａｇｅｏｕｔｐｕｔｒａｔｉｏｂｙａｂｏｕｔ０．１５ｂｉｔ／ｐｉｘｅｌｆｏｒｌｏｓｓｌｅｓｓｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｉｍａｇｅｓｂｙ１．１～２．５ｄＢ．ＴｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｌｓｏｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅＲｅｌａｔｉｖｅｓｐｅｃｔｒａｌＱｕａｄｒａｔｉｃＥｒｒｏｒ（ＲＱＥ）ａｎｄｐｒｏｔｅｃｔｓｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ．犓犲狔犠狅狉犱狊：ｉｍａｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ；ｉｎｔｅｒｆ

8、ｅｒｅｎｔｉａｌｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅ；ｅｍｐｉｒｉｃａｌｄａｔａｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ干涉多光谱图像被广泛应用于环境监测、地质、农业、医学和军事等领域，它同时具有空间二维信息和一维光谱信息，通常由几个到几百个谱段组成，数据量非常庞大．对干涉多光谱图像压缩时需要注意两个问题：一是要实现一般图像压缩的目的，即在一定压缩比下恢复高质量图像；二是使压缩后的图像复原产生的光谱信息失真小．因此，如何在不破坏恢复光谱数据