基于搜索最优双预测波段的超光谱遥感图像无损压缩

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1、第31卷第5期电子与信息学报Vo1．31NO．52009年5月JournalofElectronics&InformationTechnologyMav2009基于搜索最优双预测波段的超光谱遥感图像无损压缩霍承富张荣(中国科学与技术大学电子3-程与信息科学系合肥230027)摘要：该文针对超光谱各波段成像图像之间的相关性强弱程度互不相同这一特点，提出了基于搜索最优双预测波段的超光谱图像无损压缩算法。该算法通过建立一个搜索最优双预测波段的二叉树模型，搜索与每一波段相关性最强的两个波段，并用这两个波段对该波段进行预测。实验表明，与目前研究的其它超

2、光谱图像压缩算法相比，该算法有着很好的压缩性能。关键词：超光谱图像；最优双预测波段；二叉树中图分类号：TP751．1文献标识码：A文章编号：1009—5896(2009)05—1144—04LosslessCompressionBasedOilSearchingtheOptimalCouplePredictionWavebandsforHyperspectralImageHuoCheng—fuZhangRong(DepartmentofElectronicEngineeringandInformationScience，Universityo

3、fScienceandTechnologyofChina，Hefei230027，China)Abstract：Therelativitybetweenhyperspectralimagesofdifferentwavebandisdifferfromeachother，contraposingthischaracteristic，thispaperpresentsalosslesscompressionalgorithmofhyperspectralimagewhichisbasedonsearchingtheoptimalcouplepr

4、edictionwavebands．Throughasearchingmodelwhichisbuiltbyconsultingthebinarytree，twopredictionwavebandsarefound，whichhavethemostrelativitytoeachbasalwaveband，andthenthebasalwavebandispredictedusingthetwopredictionwavebands．Experimentalreaultshowsthat，thecompressionalgorithmhas

5、aprimelycompressionperformacecomparedwithothercompressionalgorithmspresentrecently．Keywords：Hyperspectralimage；Optimalcouplepredictionwavebands；Binarytree1引言所需的计算量大，不适合运用于实时性要求较强的场合。SLSQ[『．算法利用线性预测去除超光谱图像的谱间冗余，并对超光谱图像是同一地物在上百个电磁波谱段上的成像，预测残差进行熵编码，其压缩性能相比于JPEG2000等压缩它在普通二维图像的

6、基础上增加了一维光谱信息。光谱维揭标准有着一定的提高。M-CALIC[8』算法通过构建精确的谱间示了每一像素的光谱曲线特征，实现了遥感数据图像维与光预测模型和预测系数以实现很好的压缩性能。CAAPL是一谱维的有机结合，使得超光谱图像所含有的信息丰富，有利种基于上下文条件平均的快速预测算法，能够很好地实现实于地物的识别和分类。然而，超光谱图像数据海量，对传输、时处理。LUT[10J是一种基于查找表的超光谱遥感图像无损压存储和处理带来了极大的负担。因此，研究超光谱图像的缩算法，其基本思想与预测树算法相似，通过建立查找表以有效压缩算法，对推广超光谱

7、图像的应用有着十分重要的意达到简化计算复杂性的目的。义。上述提到的各种算法大多是基于单波段预测的，它们并超光谱图像可以视为一种三维数据，它既具有谱间相关没有充分利用双波段或多波段预测带来的优势。本文在分析性又具有空间相关性，压缩超光谱图像时应充分去除谱间冗了超光谱图像谱问和空间相关性特点的基础上，提出了基于余和空间冗余，使得压缩效率尽可能地提高。常用的算法有搜索最优双预测波段的超光谱图像无损压缩算法。该算法的基于三维小波变换的超光谱图像压缩【，基于矢量量化的超基本思想是：通过建立一个搜索最优双预测波段的二叉树模光谱图像压缩2，以及基于预测的超

8、光谱图像压缩[3-5]。其型，搜索与每一波段相关性最强的两个波段，并用搜索到的中基于预测的压缩是目前权衡计算复杂度和压缩性能最好这两个波段对该波段进行预测。对于得到