高光谱影像压缩及区域分割技术研究

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1、分类号：学校代码：10165密级：学号：201111231硕士学位论文高光谱影像压缩及区域分割技术研究作者姓名：解天学科、专业：计算机应用技术研究方向：遥感图像处理导师姓名：王相海教授2014年06月万方数据学位论文独创性声明本人承诺：所呈交的学位论文是本人在导师指导下所取得的研究成果。论文中除特别加以标注和致谢的地方外，不包含他人和其他机构已经撰写或发表过的研究成果，其他同志的研究成果对本人的启示和所提供的帮助，均已在论文中做了明确的声明并表示谢意。学位论文作者签名：学位论文版权的使用授权书本学位论文作者完全了解辽宁师范大学有关保留、使用学位论文的规定，及学校有权

2、保留并向国家有关部门或机构送交复印件或磁盘，允许论文被查阅和借阅。本文授权辽宁师范大学，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后使用本授权书。学位论文作者签名：指导教师签名：签名日期：年月日万方数据辽宁师范大学硕士学位论文摘要空间遥感技术的发展在经历了由黑白（全色）、彩色、多光谱成像三个阶段后，在二十世纪八十年代初进入了一个新阶段，即高光谱遥感阶段。高光谱遥感技术的发展使人的视觉得到了有效的延伸，从而丰富了人们认识事物的手段。高光

3、谱遥感技术的理论基础是测谱学，在此基础上通过成像光谱仪获取地球表面物体光谱反射率，在红外、可见光、紫外光谱区域获取地表物体连续的数十到数百波段的光谱信息。当前，随着各国研制的不同型号成像光谱仪的发展，高光谱遥感技术更向着超高光谱遥感发展。随着遥感技术的不断发展，高光谱影像的空间与谱间分辨率都在不断提高。这就导致了由成像光谱仪获得的高光谱遥感影像的数据量不断增大。庞大的数据量对高光谱影像的存储和传输带来了麻烦。尤其通过星载成像光谱仪获取的高光谱影像在向地面传输时，给卫星链路的带宽带来了巨大压力。上述原因是制约高光谱遥感技术发展不可回避的重要问题之一。因此，研究有效的高

4、光谱影像压缩技术成为相关科研工作者所面对的重要问题。文章首先对高光谱影像编码技术的研究现状进行了概括。在此基础上，重点介绍了本文提出的波段排序的高光谱影像3D混合树编码方法，分别从研究目的、具体算法、实验结果与结论四个方面对所提出的算法进行了描述。具体为，目的：高光谱影像压缩的关键技术是对空间维和光谱维的去相关性。根据高光谱影像数据结构的特点，如何有效去除其空间相关性与谱间相关性是高光谱影像压缩中至关重要的问题。对高光谱影像进行编码时，三维小波变换是极为有效的去除冗余的方法。因此提出了一种通过波段排序并结合3D混合树型结构对高光谱影像三维小波变换系数进行编码的算法；

5、算法实现：首先，将高光谱影像按照自然波段顺序进行波段分组,并对每组影像进行相邻影像的谱间相关性统计；其次，对相关性较弱的波段组，建立以影像波段序号为顶点、影像相关性系数为边的完全图，对这个完全图求其最大汉密尔顿路回路。按照求得的最大汉密尔顿回路顺序对该波段组进行重新排序，从而提高波段组的谱间相关性；在此基础上，对重新排序后的波段组进行三维小波变换，并通过3D混合树结构对三维小波变换系数进行零树编码。结果：通过对大量AVIRIS型高光谱影像数据的仿真实验验证了所提出方法的有效性。对相关性较低的波段组，加入排序算法后，其解码影像与未排序时比，峰值信噪比有了一定的提高。通

6、过实验统计，算法平均用时2.7579s。结论：由于采用了对弱相关性波段组的重新排序机制，从而使得基于混合树结构的3D零树编码出现了更-I-万方数据高光谱影像压缩及区域分割技术研究多有效的零树，在一定程度上提高了编码效率。通过实验统计算法用时表明该算法以较小的时间代价获得了解码效果的提升。在上面研究的基础上，本文研究了高光谱影像感兴趣区域自动提取问题。这个问题是高光谱影像感兴趣区域压缩前必要的预处理步骤。分别从研究目的、具体算法、实验结果与结论四个方面对所提出的算法进行了描述。具体为，目的：在高光谱影像压缩编码的诸多算法中，根据对解码重建影像数据实际应用的需要，有时需

7、要关注影像中的特定区域或小目标。因此，研究基于感兴趣区域的高光谱影像压缩编码技术势在必行。根据高光谱影像数据结构的特点，如何快速、有效、自动提取出影像中感兴趣区域成为高光谱影像感兴趣区域压缩算法成功与否的必要技术环节之一。方法：首先，将高光谱影像以像素为单位建立影像光谱向量矩阵。然后，由一组感兴趣纯净像元光谱反射率向量构造感兴趣像元标准混合参考向量。接着，计算目标影像光谱向量中每个向量与感兴趣像元标准混合参考向量间的相关性，得到感兴趣像元相关性矩阵。最后，采用感兴趣像元相关性矩阵作为约束条件对C-V活动轮廓模型的能量函数进行改造，并将改造后的能量函数作为感兴趣区