面向异常检测的高光谱图像压缩技术

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1、国防科技大学学报第31卷第3期JOURNAL0FN~TIONALUNIVERSITYOFDEFENSETEO。~OLOGYVo1．31N0．32009文章编号：1001—2486(2009)03—0O48—05面向异常检测的高光谱图像压缩技术粘永健，王展，万建伟，辛勤(国防科技大学电子科学与工程学院，湖南长沙410073)摘要：异常检测已经成为高光谱图像重要的后续应用之一，提出了一种面向异常检测的高光谱图像压缩算法。为减少压缩对异常检测性能的影响，首先采用RX算子对高光谱图像进行异常检测，并对异常点与背景对应的光谱维矢量进行预处理。对高光谱图像

2、的光谱维矢量进行KL变换，通过引入虚拟维数估计算法对原始数据的本征维数进行估计，在此基础上给出了一种主分量选取方法。最后，采用最优码率分配策略为各主分量分配相应的压缩码率，并利用SPIHT算法分别进行压缩。实验结果表明，该算法在获得较高压缩性能的同时，可有效保持图像中的异常信息。关键词：高光谱图像；有损压缩，异常检测；虚拟维数中图分类号：TP751．1文献标识码：ACompressionTechniqueforHyperspectralImageryOrientedAnomalyDetectionNIANYong-jian，WANGZhan，W

3、ANJian-wei，XINQm(CollegeofElectronicScienceandEngineering，NationalUniv．ofDefenseTechnology，ch咄410073，China)Abstract：AnomalydetectionhasbeenOlleofthemostimportantapplicationsforhyperspeetralimagery．Anewloasycompressionmethodforhyperspectralimageryorientedanomalydetectionispro

4、r~t．Inordertokeeptheperfonnanee0fanomalydetection．the~-lonla[ou8vectorsdetectedbytheimprovedRX~,onthm8repreprocessed．FleH蛐，virtualdimensionalitytllmisintroducedtoestimatetheIntrinsicDimensionality(ID)oforiginaldatawhileKathunen-Loevetrai~oixnisusedtoprovidespectraldecorrelat

5、ion．Inaddition，basedonthevirtualdimemionality，anewmethodforthenumberofprinciplecomponentdeterminationispresented．Thebitrateofeachprinciplecomponentisdisb1ltedbyoptimalrateallocationstrategyforspatialcompressionbySPIHTalgorithm．Experimentalresultsshowthattheprope~talSorithmpr

6、ovidesbettercompressionperformance．aswellase~icientpreservationforanomalouspixels．Keywords：hyperspectralimagery；loss,／compression；anomalousdetection；virtualdimensionality高光谱遥感是20世纪8O年代兴起的新型对地观测技术，已经在军事侦察和国民经济各领域得到了广泛应用口】。成像光谱仪是一种新型的航天遥感器，使用成像光谱仪获取的遥感图像称为高光谱图像。随着谱间和空间分辨率的不断增加

7、，高光谱数据的波段宽度达到纳米量级(10I2，为波长)，庞大的数据量给数据的存储和传输带来困难，必须采用有效的压缩方法对其进行压缩。高光谱数据可以看作准三维图像，图像冗余来源于谱间相关性和空间相关性，其中谱问相关性较强。而空间相关性较弱。高光谱图像的压缩方法可以分为基于预测的方法，基于变换的方法，基于矢量量化的方法以及多种方法相结合。孙蕾根据各波段的方差进行码率预分配，在谱间线性预测的基础上进行有损压缩，在一定程度上提高了压缩性能，但算法本身存在着较为严重的误差积累J。对于有损压缩而言，基于变换的方法由于具有较高的压缩性能而受到广泛关注。目前采

8、用较多的变换方法包括KL(KaFhunen．Loeve)变换、DCT变换和DWT变换等。H．S．Lee等比较了上述几种变换的性能，结果表明KL变换用于