Please wait a minute...
img

官方微信

遥感技术与应用  2007, Vol. 22 Issue (6): 739-742    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2007.6.739
研究与应用     
基于自适应预测的高光谱遥感图像无损压缩算法
况军1,罗建书1,向露2
1.国防科学技术大学理学院数学与系统科学系,湖南 长沙410073;2.信息工程大学电子技术学院广州训练大队,广东 广州510510
Lossless Compression of Hyperspectral Image Based on Adaptive Prediction
KUANG Jun1,LUO Jian-shu1,XIANG Lu2
1. Academy of Sciences,National University of Defense and Technology,Changsha 410073,China;
2.Electronic Technology Institute of Information Engineering University,Guangzhou 510510,China
 全文: PDF(879 KB)  
摘要:

针对高光谱遥感图像细节丰富纹理复杂、空间相关性弱、难于压缩的特点,充分利用高光谱遥感图像的谱间相关性,使用多个波段的像素来自适应预测当前波段的像素。因为待预测像素的最优预测是其条件期望,用分段积分的方法将条件期望转化为可计算的表达式,并与其它波段的像素关联起来。选取与待预测像素有较强因果关系的相邻像素自适应地估计出各参数的值,得到残差图像,消除了大部分的谱间冗余和空间冗余,再用JPEG-LS进一步去除残差图像的空间相关性。实验表明,该算法能有效去除高光谱图像间的相关性,较其它压缩算法压缩比有很大提高,且算法简单,便于硬件实现。

关键词: 高光谱图像无损压缩条件期望自适应预测JPEG-LS    
Abstract:

Hyperspectral images are hard to compress because of their abundant details,complicated texture and insignificant special correlation.Making use of the significant spectral correlation within the hyperspectral images,We use pixels of several bands to adaptively predict the pixels of the current band.We can know the optimal prediction of the current pixels is its conditional expectation,which can be translated into computational expression by using subsection ingtegral ,and associate with pixels of other bands.We choose neighboring pixels to adaptive estimate every parameter in order to get residual image,which remove most spatial and spectral redundancy,and then we use JPEG-LS to remove the spectral redundancy. Experiments show that the algorithm can compress the data efficiently and works better than other algorithms.

Key words: Hyperspectral image,Lossless compression    Conditional expectation,Adaptive prediction    JPEG-LS
收稿日期: 2007-05-14 出版日期: 2010-09-03
:  TP 75   
基金资助:

国家自然科学基金(编号60572135)。

作者简介: 况军(1983- ),女,硕士研究生,主要研究方向为遥感图像压缩、小波分析等。
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章  
况军
罗建书
向露

引用本文:

况军, 罗建书, 向露. 基于自适应预测的高光谱遥感图像无损压缩算法[J]. 遥感技术与应用, 2007, 22(6): 739-742.

KUANG Jun, LUO Jian-Shu, XIANG Lu. Lossless Compression of Hyperspectral Image Based on Adaptive Prediction. Remote Sensing Technology and Application, 2007, 22(6): 739-742.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2007.6.739        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2007/V22/I6/739

[1] 张晓玲,沈兰荪.高光谱图像的无损压缩研究进展[J].测控技术,2004,23(5):23-27.
[2] 孙即祥.图像压缩与投影重建[M].北京:科学出版社,2005.
[3] Calderbank R,Daubechies I,Sweldens W,etal.Wavelet Transforms That Map Integers to Integers[J].Appl.Comput.Harmon.Anal.,1998,5(3):332-369.
[4] Salomon D.数据压缩原理与应用[M].北京:电子工业出版社,2003.
[5] Weinberger M J,Seroussi G,Sapiro G.LOCO-I: A Low Complexity,Context-based,Lossless Image Compression Algorithm[A].In Proc.1996 Data Compression Conf[C].Snowbird,UT,Mar.1996,140-149.
[6] Wu X,Memon N.Context-based Lossless Interband Compression-extending CALLC[J].IEEE Trans.on Image Processing,2000,9(6):994-1001.

[1] 刘爱林,郭宝平,李岩山 . 基于离散粒子群算法的凸多模态高光谱图像端元提取研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 227-232.
[2] 张霞,孙伟超,帅通,孙艳丽. 基于小波变换的图像条带噪声去除方法[J]. 遥感技术与应用, 2015, 30(6): 1168-1175.
[3] 袁宗泽,孙浩,计科峰,邹焕新. 基于Fisher字典学习稀疏表示的高光谱图像分类[J]. 遥感技术与应用, 2014, 29(4): 646-652.
[4] 张文杰,张钧萍,张晔. 基于区域活动轮廓模型的高光谱图像分割方法[J]. 遥感技术与应用, 2008, 23(3): 351-355.
[5] 张 媛, 何明一, 梅少辉. 基于主分量和独立成分分析的多光谱目标检测[J]. 遥感技术与应用, 2006, 21(3): 227-231.
[6] 薛 绮, 匡纲要, 李智勇. 基于RM S 误差分析的高光谱图像自动端元提取算法[J]. 遥感技术与应用, 2005, 20(2): 278-283.
[7] 冯燕,何明一,魏江. 基于神经网络的多光谱遥感图像无损压缩[J]. 遥感技术与应用, 2004, 19(1): 42-46.
[8] 谷延锋,张 晔. 基于自动子空间划分的高光谱数据特征提取[J]. 遥感技术与应用, 2003, 18(6): 384-387.
[9] 毋立芳,张晓玲,沈兰荪. 整型小波变换应用于遥感图像无损压缩[J]. 遥感技术与应用, 2000, 15(3): 175-178.
[10] 倪林. 基于地物反射特性的多波段遥感图像无损压缩方法[J]. 遥感技术与应用, 1999, 14(4): 53-58.