基于矢量量化与神经网络的高光谱遥感图像压缩策略

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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。