基于聚类的高光谱图像无损压缩

高光谱海量数据的有效压缩成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题。该文提出了一种基于聚类的高光谱图像无损压缩算法。针对高光谱图像不同频谱波段间相关性不同的特点,根据相邻波段相关性大小进行波段分组。由于高光谱图像波段数量较多,采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,以获取信息量较大的部分波段,利用 k 均值算法对降维后的波段谱矢量进行聚类。采用多波段预测的方案对各组中的波段进行预测,对于各个分类中的每个像素,分别选取与其空间相邻的已编码的部分同类点进行训练,从而获得当前像素的谱间最优预测系数。对 AVIRIS 型高光谱图像的实验结果表明,该算法可显著降低压缩后的平均比特率。

基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩

如今高光谱数据的有效压缩已成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题,为了对高光谱数据进行有效压缩,提出了一种基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩算法。该算法首先根据相邻波段间的相关性大小进行波段分组,同时对各个分组重新进行波段排序;然后采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,再利用k-means算法对降维后的波段谱向矢量进行聚类;最后在参考波段和当前波段中通过定义3维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个分类分别训练其最优的预测系数。实验结果表明,该方法可显著降低压缩后图像编码的平均比特率。

基于双向预测的高光谱图像无损压缩

提出了一种基于双向预测的高光谱图像无损压缩算法。该算法首先采用自适应波段选择算法选出信息量较大的波段,然后利用聚类算法对这些波段的谱向矢量进行分类预处理。为了便于组织谱间预测过程,根据相邻波段相关性大小进行自适应波段分组,采用双向预测的方法去除谱间相关性。通过在参考波段和预测波段中定义三维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个像素分别训练最优的预测系数,从而实现当前波段的有效预测。对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可获得较好的无损压缩性能。