3维SPECK编码提升超光谱图像压缩效率：小波变换与嵌入式算法的创新应用

在通信与网络领域，针对超光谱图像的高效压缩问题，本文提出了一种创新的3维小波变换和3维SPECK编码相结合的算法。3维小波变换被用于处理超光谱图像，它能够同时消除空间冗余和谱间冗余，这在传统的二维处理中是难以实现的。小波系数在变换域中被进一步处理，通过扩展集合分割嵌入式块SPECK编码（Set Partitioned Embedded bloCK，SPECK）算法到三维维度，设计出一种新型的3维SPECK编码方法。这种编码算法不仅对小波系数进行量化编码，还具备优良的率失真性能，即在保证图像质量的前提下，能达到较高的压缩效率。 相比于将SPECK方法应用于单个波段图像压缩，3维SPECK编码展示了更好的压缩效果。它的优点还包括较低的计算复杂度，使得算法在实际应用中的执行速度更快，以及嵌入式的特性，这意味着它可以在编码过程中直接对原始数据进行处理，无需额外的数据流，这对于实时传输或有限带宽的应用来说尤为关键。 超光谱图像由于其独特的纹理信息和较强的谱间相关性，传统压缩方法可能效果不理想。然而，通过小波变换和3维SPECK编码的结合，能够在保持图像细节的同时有效去除相关性，从而显著减少数据量。这种技术在资源勘测、环境调查、灾害预警和军事侦察等高精度遥感应用中尤为重要，可以极大提升数据处理和传输的效率。 这项研究为超光谱图像的压缩提供了一种新的有效策略，通过利用3维小波变换和3维SPECK编码的高效特性，不仅解决了数据量庞大的挑战，而且优化了图像压缩的性能，为未来空间遥感技术的发展奠定了坚实基础。