基于ROI的无链表3DSPI TH高光谱图像压缩算法

"一种改进的无链表3DSPI TH算法用于高光谱图像压缩 (2011年)" 本文探讨了一种针对大孔径静态干涉成像光谱仪（LASIS）成像特点的高光谱图像压缩技术，具体是采用三维非对称等长树小波变换（3D Asymmetric Uniform Tree DWT）结合区域感兴趣（ROI, Region of Interest）的方法，并对传统的无链表SPI TH（Set Partitioning in Hierarchical Trees）算法进行了改进。该压缩方案旨在有效保护光谱信息的同时，提高压缩效率。 首先，文章介绍了三维非对称等长树离散小波变换在高光谱图像处理中的应用。3D DWT是一种多分辨率分析工具，它将图像分解为不同频率成分，以便在各个尺度上分析图像的细节。非对称等长树结构允许更高效地存储和处理小波系数，特别是在三维数据集如高光谱图像中，可以更好地捕捉空间-光谱特征。 其次，为了保护关键的光谱信息，研究者采用了ROI策略。ROI是指图像中包含重要信息或需要特别关注的部分。在高光谱图像中，ROI可能包含特定的光谱特征或目标，这些特征对于后续分析至关重要。通过优先保护ROI中的系数，可以确保在压缩过程中重要信息不受损失。 最后，文章提出了一种改进的三维无链表SPI TH编码算法。SPI TH是一种基于分层树结构的熵编码方法，通常用于小波系数的有损压缩。改进后的算法优化了链表结构，减少了编码过程中的计算复杂度和存储需求，从而提高了压缩性能。在8:1的压缩比下，实验结果显示，该方法能够达到40 dB以上的平均峰值信噪比（PSNR），这表明图像质量和信息保留效果良好。 关键词涵盖了高光谱图像压缩的核心技术，包括3D离散小波变换（3D DWT）、无链表3DSPI TH算法以及ROI方法。这些关键词揭示了研究的关键点，即利用小波变换的多分辨率特性，结合ROI保护，以及优化的SPI TH编码，实现高光谱图像的高效压缩，同时保证图像质量和光谱信息的完整性。 总结起来，这项工作为高光谱图像压缩提供了新的解决方案，尤其是在处理大型静态干涉成像光谱仪数据时，其提出的改进算法在压缩性能和光谱信息保护方面表现出色，对于遥感、环境监测、地质调查等领域具有实际应用价值。