超光谱影像的分布式信源编码压缩方法

在超光谱影像压缩领域,目前还没有一个公认的标准或已成熟的压缩方法,分布式信源编码(DSC)是一种新出现的应用机制。通过论述超光谱影像压缩中DSC的概念和意义,回顾DSC的理论基础,系统地研讨了超光谱影像压缩中DSC的主要方法,最后给出了DSC应用于超光谱影像压缩的应用前景、发展现状和技术难点。

超光谱图像的分布式压缩(英文)

针对超光谱图像压缩进行了研究,提出了一种有效的基于分布式信源编码(Distributed Source Coding,DSC)的有损压缩算法。该算法利用多元陪集码和标量量化的方式实现超光谱图像的分布式有损压缩,针对分布式信源编码,利用多波段预测的方式为每个编码块构造边信息,然后采用标量量化的方式对编码块和其边信息同时进行量化处理。根据分布式信源编码原理,给出了各编码块量化后的编码码率。为了减少标量量化带来的信息丢失,算法引入了跳跃策越。部分均方误差意义上损失较大的编码块将由其边信息直接代替。实验结果表明,所提出的算法性能与基于小波变换的算法性能相当;此外,该算法复杂度较低,适合星载超光谱图像的压缩。

DSC的超光谱图像无损压缩算法

有效的星载超光谱图像压缩技术对于解决超光谱图像实时传输极为重要。针对超光谱图像传统的联合编解码算法的不足,提出了一种基于分布式信源编码(Distributed Source Coding,DSC)的超光谱图像无损压缩算法。为利用超光谱图像的局部空间相关性,将超光谱图像进行分块处理;引入多元线性回归模型构建编码块的边信息,并为每个编码块选取最优的预测阶数,以有效利用超光谱图像的局部谱间相关性。根据(n,k)线性分组码的原理,通过多元陪集码实现超光谱图像的分布式无损压缩。实验结果表明:该算法能够取得较好的无损压缩性能,同时具有较低的编码复杂度,适合星载超光谱图像的压缩实现。