超光谱遥感图像无损压缩方法

### 超光谱遥感图像无损压缩方法 #### 概述 本文介绍了一种改进的预测树方法，用于实现超光谱遥感图像的无损压缩。该方法通过引入一个幅度拉伸因子来更好地反映相邻波段间的局部灰度变化，并利用此因子修正当前像素的预测值以减少预测误差。同时，文中还提出了一种结合了谱间预测与空间预测的综合预测无损压缩方案。实验结果证明，该方法在计算复杂度较低的同时能有效提高压缩性能。 #### 关键知识点详解 1. **超光谱遥感图像的特点**： - **二维空间域+一维频谱域**：超光谱遥感图像包含丰富的光谱信息，相比于普通图像，它不仅记录了空间位置的信息，还包含了不同波段下的光谱特征。 - **高分辨率**：随着技术的进步，超光谱遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率都得到了大幅提升，这意味着每像素包含更多的细节信息。 - **大数据量**：高分辨率导致单个图像文件的大小显著增加，这对于数据的传输、存储及处理提出了更高的要求。 2. **无损压缩的重要性**： - **数据采集成本高昂**：遥感数据通常通过卫星或其他高级设备采集，采集成本极高。 - **信息准确性要求高**：在科学研究和实际应用中，如资源探测、环境监测等领域，需要保持原始数据的完整性，以确保分析结果的准确性。 3. **改进的预测树方法**： - **幅度拉伸因子**：该因子用于反映相邻波段间局部灰度的变化情况，通过比较局部上下文梯度来估算，并据此调整预测值，以减少预测误差。 - **综合预测方案**：考虑到AVIRIS超光谱遥感图像的相关性特性，该方法提出了谱间预测与空间预测相结合的方案。在不同的波段范围内采用不同的预测方式，以进一步提高压缩效率。 4. **现有无损压缩方法**： - **预测编码**：通过预测当前像素值并编码预测误差来去除数据冗余。 - **变换编码**：利用离散余弦变换(DCT)等技术将图像转换到频率域，从而实现压缩。 - **矢量量化**：将图像划分为多个区域，对每个区域进行量化编码。 5. **具体实现案例**： - **自适应谱间重排序和带反馈的前向最近邻预测方法（ABPCNEF）**：通过自适应地调整波段顺序和使用反馈机制来提高预测精度。 - **基于分块的预测方法（BH）**：将图像分割成多个小块，利用相邻块的信息进行预测，支持空间随机访问。 - **聚类差分脉冲编码调制（C-DPCM）**：先对波段进行分类，再为每个类别设计最佳的线性预测器，以最小化均方误差。 - **谱间最小误差预测器（SLSQ）**及其优化版本（SLSQ-OPT）**：**通过线性预测器来最小化不同波段间的预测误差。 - **基于上下文的条件均值预测器（CCAP）**：根据像素的上下文信息来进行预测，提高了预测的准确性。 #### 结论 本文提出的基于改进预测树的超光谱遥感图像无损压缩方法通过引入幅度拉伸因子和综合预测方案，有效地提高了压缩效率，同时保持了较高的图像质量。该方法在保持较低计算复杂度的前提下，能够更好地去除图像中的冗余信息，对于解决超光谱遥感图像的大数据量问题具有重要的实际意义。