摘要：剖析了干涉成像光谱仪拍摄图像的空间和谱间相关性,提出一种三维DPCM无损压缩方案。首先做谱间DPCM预测,再应用帧内DPCM预测于残差图像,最后对差分码流实施变长编码。实验表明,该算法能完成无损压缩,平均压缩比为1.486,相比整数小波变换(二维)算法提高3.3%,且算法复杂度较低,仅有加、减法和移位运算,便于硬件实现。

摘要：以超光谱遥感图像为研究对象,分析了干涉成像光谱仪获取图像的谱间和空间相关性,提出一种三维差分脉冲编码调制(DPCM)无损压缩方案。首先进行了谱间DPCM预测;然后,对残差图像进行帧内DPCM预测;最后,对差分码流进行二值自适应算术编码。实验表明,该算法可实现无损压缩,压缩比平均可达1.662,较二维整数小波变换算法提高了15.6%,且算法复杂度较低,仅有加减和移位运算,易于硬件实现。

摘要：分析了超光谱遥感图像的特征,根据它对压缩算法的特殊要求,提出了基于位平面的无损压缩算法。对于相关性较高的高位位平面采用计算位平面的差值矩阵直接去相关,而相关性较差的低位位平面则采用四叉树划分的方法重组各个像块的大小、位置、灰度信息,从而得到图像的混合编码。实验结果表明,该算法与其它常用无损压缩算法压缩比相当,但压缩时间提高了50%左右。该算法简单实用,适合有实时性要求的超光谱遥感图像压缩。

摘要：针对超光谱图像需要较大存储空间,会产生过度分割的现象,提出了一种基于分水岭分割的超光谱图像虚拟重建方法。通过对超光谱图像的分析,以VisualC++作为虚拟设计平台,给出虚拟重建整体框架,选用FSL作为总线接口来完成设备之间的通信传输。为提高超光谱图像的传输速度,减小图像储存空间,采用普间DPCM和整数小波变换对图像压缩,同时使用分水岭变换法分割处理压缩后的微弱边缘图像,避免过度分割。以视觉传达原则为基础,采用空间指示函数完成超光谱图像虚拟重建。实验结果表明,虚拟重建结果稳定性更强,重建速度更快,精准度更高,更具实际应用价值。

摘要：基于DSP的超光谱图像压缩系统中,一方面需要寻找优秀的算法,另一方面需要结合DSP芯片的特点,选取合适设计方案,实现系统设计的功能。本文结合目前现状,重点介绍了算法的设计,以及DSP芯片的选取方法,并讨论了如何有效地优化系统。

摘要：根据超光谱图像的光谱维和空间维数据具有明显差异的特性,设计一种基选择和评估方法。方法能够通过熵、编码增益、量化误差敏感度、能量集中特性、能量分布特性在不同维分别进行基的评估,并获得能与对应数据维特性匹配的最优小波基。通过对不同小波基组合压缩性能的对比实验证明,方法能够准确选择与超光谱图像特性最为匹配的小波基,从而使三维超光谱图像的小波变换获得较高的压缩性能。

摘要：根据超光谱遥感图像有很强谱间相关性成像特点,及局部上下文三维预测方法的思想,设计三种适合超光谱图像的预测方法,并进行比较,选择其中的谱间LOCO-I预测方法。该方法是将前一波段像素值作为预测像素的基准值,根据谱间像素变化规律来选择修正梯度项。实验表明该预测方法具有很好的压缩效果。

摘要：为了解决超光谱图像海量数据无损压缩计算复杂度高、实时性差的问题,将预测树模型和双向多波段谱间预测算法用于超光谱无损压缩研究。在对超光谱图像进行基于预测树模型的谱内预测的基础上,通过双向谱间多波段预测,利用谱间局部统计冗余和结构冗余,建立了对预测树模型误差进行自适应补偿的预测器模型,设计了一种基于"权重"的方法。该方法利用已编码像素对系数进行自适应估计。采用SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对去冗余后的残差图像进行编码。试验结果表明,该算法在较低的计算复杂度下,压缩比优于目前流行的无损压缩算法。