基于分层树集合分割的分布式干涉多光谱图像压缩算法研究

"基于分层树集合分割的分布式干涉多光谱图像压缩" 本文提出了一种基于分层树集合分割（SPIHT）的分布式干涉多光谱图像压缩算法，该算法将SPIHT和分布式信源编码（DSC）有效结合，以同时去除图像序列帧内、帧间及小波系数子带间的强相关性。该算法的主要贡献在于提出了一种基于边信息的辅助重构方法，以减少量化误差，提高重构质量。此外，该算法还采用基于加权提升系数的感兴趣区域（ROI）方法，对包含大部分光谱能量的强干涉区域优先编码。 SPIHT是一种基于树结构的图像压缩算法，它可以对图像进行分层编码，并且可以根据图像的特点选择合适的编码方式。DSC是一种分布式信源编码方法，它可以对图像进行压缩，并且可以根据图像的特点选择合适的编码方式。本文提出的算法将SPIHT和DSC结合，以同时去除图像序列帧内、帧间及小波系数子带间的强相关性。 该算法的主要优点在于可以同时去除图像序列帧内、帧间及小波系数子带间的强相关性，从而提高图像压缩率和重构质量。此外，该算法还可以对包含大部分光谱能量的强干涉区域优先编码，从而保护光谱信息。 实验结果表明，和变换域的DSC相比，该算法的峰值信噪比（PSNR）提高了大约0.5 dB，拟合原始光谱曲线的性能较其它传统算法也有明显的提高。 本文提出的基于分层树集合分割的分布式干涉多光谱图像压缩算法可以同时去除图像序列帧内、帧间及小波系数子带间的强相关性，提高图像压缩率和重构质量，并且可以保护光谱信息。该算法可以广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。 知识点： 1. 图像处理：图像处理是指对图像进行操作和处理，以提高图像质量、去除噪声、改进图像特征等。图像处理技术广泛应用于计算机视觉、机器学习、图像识别等领域。 2. 干涉多光谱图像压缩：干涉多光谱图像压缩是指对干涉多光谱图像进行压缩，以减少图像的存储空间和传输时间。干涉多光谱图像压缩技术广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。 3. 分布式信源编码：分布式信源编码是一种分布式编码方法，它可以对图像进行压缩，并且可以根据图像的特点选择合适的编码方式。分布式信源编码技术广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。 4. 分层树集合分割：分层树集合分割是一种基于树结构的图像压缩算法，它可以对图像进行分层编码，并且可以根据图像的特点选择合适的编码方式。分层树集合分割技术广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。 5. 辅助重构：辅助重构是一种图像重构方法，它可以根据图像的特点选择合适的重构方式，以提高图像重构质量。辅助重构技术广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。 6. 感兴趣区域：感兴趣区域是一种图像处理技术，它可以根据图像的特点选择合适的处理方式，以提高图像质量。感兴趣区域技术广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。