基于矢量量化与神经网络的高光谱遥感图像压缩策略

本文主要探讨了一种针对高光谱遥感图像的压缩算法，发表于2006年的《哈尔滨工程大学学报》第27卷第3期。高光谱遥感因其包含大量的光谱信息，数据量巨大，而压缩技术在此领域显得尤为重要。研究者赵春晖、陈万海和张凌雁针对这一特点，提出了一个创新的压缩方法，将自适应波段选择降维策略与基于神经网络的矢量量化技术相结合。 首先，他们利用自适应波段选择（Adaptive Band Selection）策略，识别出那些信息含量丰富且与其他波段相关性较小的谱段，以此减少数据冗余。这种方法有效地降低了数据的维度，同时保持了关键信息的完整性，显著降低了压缩过程中的计算复杂度。 接着，他们对降维后的图像进行空间上的小波变换，这是为了捕捉图像的局部特征并进一步减小数据量。小波变换有助于分解图像为不同尺度和频率的信息，这些子带可以更好地体现图像的结构特性。 之后，采用基于神经网络的SOFM（Self-Organizing Feature Map）算法及其改进版本，对经过小波变换的图像进行矢量量化。神经网络在这个阶段扮演了编码器的角色，将连续的小波系数转换成离散的码字，进一步压缩图像数据。 最后，对量化后的数据进行自适应算术编码，这是一种高效的编码方式，可以根据数据的概率分布动态调整编码策略，以达到更紧凑的表示。这种自适应编码使得压缩后的数据更加紧凑，而且在解码时能较好地恢复原始图像的质量。 实验结果显示，该算法成功地在保持信息丰富度的同时，实现了高光谱遥感图像的有效压缩，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。论文的关键词包括高光谱遥感图像、矢量量化、神经网络、自适应波段选择以及图像压缩，这些都是论文的核心研究内容和技术手段。 这篇论文为高光谱遥感图像的高效压缩提供了一个新的解决方案，对于遥感数据处理、存储和传输等方面具有重要意义。