分布式多波段预测法提升星载高光谱图像无损压缩效率

本文主要探讨了一种创新的基于多波段预测的高光谱图像分布式无损压缩方法，针对星载高光谱数据的高效存储和传输需求。高光谱图像因其丰富的光谱信息而具有显著的谱间相关性，这是该算法利用的关键特性。通过引入多波段谱间线性预测技术，算法能够预测当前编码块的像素值，从而显著降低编码块的最大预测残差值。这种方法减少了实际数据传输中的冗余，使得压缩后的数据更加紧凑。 在编码过程中，算法根据最大预测残差值来确定每个像素所属的陪集索引。这个索引代替了原始的预测残差值，实现了无损压缩，即在保持图像原始信息完整性的前提下减小数据量。这种方法不仅提升了压缩效率，还降低了编码复杂度，这对于空间有限或通信带宽受限的星载应用来说尤为重要。 作者们将这一算法应用于星载可见/红外成像光谱仪(AVIRIS)获取的高光谱图像上，进行了实际的实验测试。对比了现有的典型无损压缩算法，结果显示新提出的算法在保持图像质量的同时，压缩效果明显优于传统方法，这表明其在高光谱图像的无损压缩领域具有较高的竞争力。 这项研究对于提升星载高光谱数据的处理能力，尤其是在数据传输和存储方面，具有重要的理论和实践意义。它展示了分布式信源编码和多波段预测技术的有效结合，为高光谱图像的高效处理提供了一个新的解决方案。未来可能进一步应用于遥感、环境监测和地球观测等领域。