结合预测误差反馈的高光谱图像无损压缩研究

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1、第25卷第6期信号处理Vo1．25．No．62009年6月SIGNALPROCESSING结合预测误差反馈的高光谱图像无损压缩研究粘永健万建伟靳成英(国防科技大学电子科学与工程学院，长沙410073)摘要：高光谱图像的海量数据给存储和实时传输带来极大困难，必须对其进行有效压缩。提出了一种结合预测误差反馈的高光谱图像无损压缩算法。根据高光谱图像相邻波段相关性强弱进行波段分组，有效降低了波段排序算法的计算量。通过研究波段排序算法的性能，采用最佳后向排序算法对各组进行波段排序。为有效去除高光谱图像相关性，采用JPEG压缩标准中的无损预测模式对各波段进行谱内预测，利用参考波段预

2、测误差对当前波段谱内预测值进行反馈校正，可进一步提高预测精度。最后，利用JPEG—LS标准对参考波段和预测残差进行无损压缩。对AVIRIS型和OMIS．I型高光谱图像的实验结果表明，该算法可显著降低压缩后的平均比特率。关键词：高光谱图像；无损压缩；波段分组；谱问预测中图分类号：TP751．1文献标识码：A文章编号：1003—0530(2009)06—0860—04LosslessCompressionforHyperspectralImagesCombinedwithPredictiveErrorFeedbackNIANYong~ianWANJian-weiJINChe

3、ng·-ying(CollegeofElectronicScienceandEngineering，NationalUniv．ofDefenseTechnology，Changsha，410073)Abstract：Thedatasizeofhyperspectralimagesistoolargeforstorageortransmission，SOitisnecessarytocompresshyperspec—tra]imageseficiently．Anewlosslesscompressionalgorithmforhyperspeetralimagescom

4、binedwithpredictiveerrorfeedbackispro—posed．Todecreasethereorderingcomputationalcomplexity，spectralbandgroupingalgorithmisintroducedtodividehyperspectralima—gesintoseveralgroupsaccordingtothecorelationcoefficientbetweeneachadjacentbands，theneachgroupisreorderedbyusingthebestreversereorde

5、ringalgorithmbasedontheperformanceanalysisofseveralreorderingalgorithms．Toremovetheredundancyefficient—ly，JPEG1osslesscompressionmodesareusedforintra—predictionofeachband，whilethepredictiveerorsofrefereneebandareusedtorevisetheintra—predictionvaluesofcurrentband，thefinalpredictiveerrorsa

6、recompressedbyJPEG—LSstandard．ExperimentalresultsshowthattheproposedMgorithmcangivebetterlosslesscodingperformance．Keywords：hyperspectralimage；losslesscompression；bandgrouping；inter—bandprediction给地面数据的存储与传输带来压力，必须利用有效的l引言压缩方法对其进行压缩。鉴于高光谱数据获取较为昂高光谱遥感技术是20世纪80年代兴起的一种新贵，具有长期的保存价值，事后的应用主要集中

7、于特征型对地观测技术⋯。光谱连续特点使其获取数据提供提取、目标检测与分类等领域，因而无损压缩成为首选了丰富的地物细节，广泛应用于海洋遥感、地质勘察、方案。大气和环境遥感以及军事侦察方面。一般认为，光谱高光谱数据可以看作三维图像，在二维图像的基分辨率在10。九(九为波长)的遥感称为高光谱遥感。随础上，增加了谱问一维光谱信息。图像冗余来源于空着高光谱遥感技术的发展，谱间和空间分辨率不断提间相关性和谱问相关性。由于成像光谱仪的光谱分辨高，光谱波段的不断增加，成像光谱仪获取的高光谱数率较高，决定了谱问具有较强的相关性，空间分辨率较据越来越大，不仅