基于低概率检测的高光谱图像有损压缩方法研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第28卷第l期弹箭与制导学报Vol_28NO．12008年O2月JournalofProjectiles．Rockets．MissilesandGuidanceFeb2008基于低概率检测的高光谱图像有损压缩方法研究张立燕，谌德荣，李世义，曹旭平(北京理工大学宇航科学技术学院，北京100081)摘要：高光谱图像海量数据的不断增加迫切需要实现大比例的有损压缩。现有方法往往不能满足重要信息准确保留的要求。文中提出结合区域分割和低概率异常检测(LPD)算法

2、的数据有损压缩方法，用空间聚类实现区域分割从而提取大块区域包含的背景光谱。LPD算法用于检测场景中低概率出现的奇异目标，接着对背景光谱和奇异目标光谱进行无损压缩，最后对整个数据立方体进行大比例有损压缩。AVIRIS高光谱图像的仿真结果表明．压缩比得到大幅度提高。同时准确保留了重要和主要信息。关键词：高光谱图像；有损压缩；低概率检测中图分类号：Tp-／51．1文献标志码：AResearchonHyperspectralImageryLossCompressionMethodBasedonLowPro

3、babilityDetectionZHANGLiyan，CHENDerong，LIShiyi。CAOXuping(SchoolofAerospaceScienceandTechnology。BeijingInstituteofTechnology，Beijing100081·China)Abstract：Withthevolumeofhyperspectralimageryincreasingrapidly。thedemandoflargecompressionratebecomesurgent．

4、Butthecurrentmethodsgenerallycannotmeettheneedofretainingtheimportantinformation．Thepaperpresentedalosscompressionmethodofcombingsegmentationandanomalydetection．Imagerywassegmentedbyspaceclusteringandthebackgroundspectrumsinvolvedinlagerblockswereabst

5、racted．Anomaliesweredetectedbylowprobabilitydetection(LPD)．Backgroundspectrumsandanomaliespixelswerecompressedwiththelosslesscompres—sionmethodwiththeimportantandprincipalinformationpreserved．ThelosscompressionmethodwasusedforwholedatasettOincreasecom

6、pressionratio．TheexperimentontheAVIRISdatashowsthatcompressionratioiSincreasedgreatlyandimportantinformationmainlyispreserved．Keywords：hyperspectralimagery；losscompression；lowprobabilitydetection重要的应用价值对信息的正确保留提出较高要1引言求，现有有损压缩方法(如为视觉较好服务的高光谱图像是实现对地观测、

7、军事侦察和深JPEG2000)不能够满足要求。空探测的重要手段之一。美国已在无人机上进文中基于分类压缩思想提出将区域分割和行高光谱探测试验，并有利用高光谱技术实现空低概率检测(1owprobabilitydetection，LPD)[Z~一空导弹目标自动识别系统的研究专利Ⅲ。应用算法相结合的有损压缩方法，通过空间聚类实现中存在的主要问题是海量数据的存储、传输和区域分割并提取背景光谱，用LPD算法检测奇处理。异目标，接着对背景光谱和奇异目标光谱进行无光谱分辨率的不断提高对压缩比提出更高损压缩，最后对

8、整个数据立方体进行大比例有损要求，且许多场合(如：军事侦察和气象预报等)需要图像数据的实时传输，因而有损压缩技术的压缩，从而满足有损压缩中保留重要信息的研究引起关注。高光谱图像昂贵的获取成本和要求。*收稿日期：2007—02一O1作者简介：张立燕(1977-)。女。山东济南人，博士研究生。研究方向：高光谱图像处理及压缩技术。维普资讯http://www.cqvip.com·308·弹箭与制导学报第28卷表示像元，自左至右、自2系统设计上至下遍历整个空间区域。当遍历到方格1时，文中采