通信与网络中的一种基于3维SPECK编码的超光谱图像压缩算法

摘要：提出一种针对超光谱图像压缩的基于小波变换的、嵌入式的3维块分割编码算法。通过3维小波变换，将超光谱图像的空间冗余和谱间冗余同时去除。针对变换域内的小波系数，将集合分割嵌入式块SPECK编码算法扩展为3维，构造一种3维SPECK编码算法，对小波系数进行量化编码。实验证明，3维SPECK编码算法具有良好的率失真性能，其压缩效果优于采用SPECK方法对每一波段图像做压缩编码的效果，并具有计算复杂度低和嵌入式的特性。      关键词：超光谱图像压缩 3维小波变换 3维SPECK（Set Partitioned Embedded bloCK）算法 随着空间遥感技术的发展，超光谱成像技术在资 超光谱图像压缩是当前遥感技术和通信网络领域的一个重要课题，特别是在大数据量的光谱图像处理中。本文介绍了一种创新的3维SPECK编码算法，它结合了超光谱图像的特性，旨在提高压缩效率并降低计算复杂度。 超光谱图像由于其高分辨率和大量波段，通常会生成巨大的数据量，这对存储和传输带来了巨大挑战。为了应对这一问题，研究人员采用了小波变换作为基础工具，因为小波变换能够同时去除图像的空间冗余和谱间冗余，提供多分辨率表示，有助于压缩编码。小波变换在图像压缩领域的应用包括EZW、SPIHT和JPEG2000等标准算法，其中SPIHT和SPECK算法因其优良的性能而备受关注。 SPECK编码算法的核心在于利用小波系数的排列和分割，以实现高效的编码。原始SPECK算法将小波系数组织成块，并通过特定的分割策略优先编码重要的系数，以达到渐进传输的目的。在3维SPECK算法中，这一思想被扩展到了3个维度，即空间和光谱两个维度，从而更好地处理超光谱图像的特性。 具体而言，3维SPECK算法首先对超光谱图像进行3维小波变换，这样可以同时考虑空间和光谱信息，然后将小波系数按照3维结构进行分割和排序。通过对重要性和非重要性系数的智能处理，3DSPECK算法能够在保持图像质量的同时，实现更高的压缩比率，而且其计算复杂度较低，具备嵌入式编码的特性，适应于各种应用需求。 实验结果表明，3维SPECK编码算法相比于传统方法，如对每个波段单独应用SPECK压缩，其压缩效果更优，率失真性能良好。同时，与3维SPIHT算法相比，3DSPECK在运算复杂度上具有优势，这使得它成为处理大规模超光谱数据的理想选择。 这种基于3维SPECK编码的超光谱图像压缩算法为解决超光谱图像的存储和传输问题提供了新的解决方案，不仅提高了压缩效率，而且降低了计算复杂性，是通信与网络领域的一个重要进展，对于未来遥感和地球观测系统的优化有着显著的意义。随着技术的进一步发展，类似的方法可能会被应用于更多复杂场景，如实时监控、环境监测和灾害预警等，推动信息技术与地球科学的深度融合。