針對高光譜圖像海量數(shù)據(jù)的存儲和數(shù)據(jù)無損壓縮比較低的問題,從三維數(shù)據(jù)的角度出發(fā),提出一種對自適應預測器進行優(yōu)化的高光譜遙感圖像壓縮算法。首先,計算各個波段之間的相關性,按照最優(yōu)波段相關性建立參考波段索引表,依據(jù)最優(yōu)參考波段索引表進行譜間預測,得到譜間預測后的殘差圖像。其次,依據(jù)圖像自身的特征選擇三維空間預測器或者譜空聯(lián)合預測器對最優(yōu)參考波段譜間預測后的殘差圖像數(shù)據(jù)再次進行預測處理,其中三維空間預測器與譜空聯(lián)合預測器的選擇是參考最優(yōu)參考波段索引表的統(tǒng)計,在各個波段之間都處在較大的相關性時,表明數(shù)據(jù)在三維空間內存在較大的相關性,選擇三維空間預測器,否則選擇譜空聯(lián)合預測器,這兩種優(yōu)化后的預測器兼顧了不同類型的數(shù)據(jù)壓縮。最后,生成的殘差圖像中的信息熵相對原圖已經(jīng)有大幅度的降低,對殘差圖像進行算術編碼,得到壓縮后的數(shù)據(jù)。由實驗分析可得,在優(yōu)化的自適應預測器算法中的兩個預測器得到的壓縮效果差別不大,通過優(yōu)化自適應預測器壓縮算法得到的壓縮效果,與普通的相類似壓縮算法相比,壓縮比有明顯地提高,可以得出本文中的算法為有效的高光譜遙感圖像無損壓縮算法。該論文有圖23幅,表11個,參考文獻67篇。

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 課題研究的意義
    1.3 課題國內外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文結構安排
2 高光譜遙感圖像壓縮相關理論
    2.1 數(shù)據(jù)壓縮的相關理論
    2.2 本文中用到的編碼介紹
    2.3 圖像壓縮標準中的無損壓縮
    2.4 高光譜數(shù)據(jù)相關性的定義
    2.5 本章小結
3 自適應預測器的優(yōu)化設計
    3.1 三維空間預測方法
    3.2 譜空聯(lián)合預測方法
    3.3 自適應預測器
    3.4 本章小結
4 實驗分析與結果
    4.1 實驗數(shù)據(jù)與環(huán)境說明
    4.2 實驗結果對比與分析
    4.3 本章小結
5 結論與展望
    5.1 本文算法的總結
    5.2 算法的不足和可擴展研究之處
    5.3 未來展望和可研究方向
參考文獻
作者簡歷
學位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3814397