基于DWT-Tucker的超光谱图像高效压缩及其在遥感应用中的优势

随着信息技术的发展和超光谱成像（HSI）在地球观测、资源勘查、环境监测等领域的重要应用，对HSI的大数据量处理需求日益迫切。针对这一问题，本文探讨了基于离散小波变换（DWT）和Tucker分解的HSI压缩技术，这是一项旨在提高存储效率和传输速度的关键研究。 首先，引言部分指出HSI的广泛应用，如地质勘探、植被类型识别、农业生产监测以及环境科学研究等。HSI数据的冗余主要分为空间冗余和频谱冗余，尽管频谱相关性通常较强，但并非始终如此。传统压缩方法如仅考虑单空间域的频谱特性，往往采用降维或独立成分分析（ICA），但忽视了空间相关性。为克服这一局限，本文提出了结合DWT和Tucker分解的创新策略。 DWT作为信号处理工具，能够将HSI分解为多个子图像，每个子图像代表不同频率成分的空间分布。通过DWT，可以捕捉到HSI在频域的特性，同时保留图像的空间结构。Tucker分解进一步被用来处理这些子图像，这是一种多模式分解方法，它将一个高阶张量分解为多个低秩因子矩阵，有助于减少数据维度并提取出关键信息。 具体操作流程是：首先，对HSI进行小波变换，形成一组子图像；接着，对这些子图像进行Tucker分解，通过分解后的因子矩阵来表示原始数据，从而实现压缩。这种方法不仅考虑了频谱相关性，也考虑了空间相关性，使得压缩效果更为显著。 实验结果显示，与传统无损和有损压缩方法相比，基于DWT和Tucker分解的压缩算法能提供更高的压缩比，通常可达较高的压缩效果，这对于存储和传输资源有限的遥感应用来说是非常理想的。此外，论文还展示了压缩后的HSI在监督分类方法中的积极作用，压缩后的数据仍能保持足够的信息，支持后续的图像分析和处理任务。 这项研究对于HSI的高效压缩具有重要意义，不仅提升了压缩效率，还促进了数据处理和分析的便捷性，对于推动超光谱图像在多领域中的广泛应用具有重要的理论和技术支撑价值。