超光谱图像无损压缩：SPIHT编码与DPCM预测结合方案

"该文提出了一种针对超光谱图像的无损压缩算法，结合谱间差分预测(DPCM)、(5,3)整数小波变换和SPIHT(Symmetric Pyramid Image Hierarchical Transform)编码。该算法首先通过DPCM预测减少谱间的相关性，然后对预测后的残差图像应用整数小波变换，最后使用SPIHT编码对小波系数进行高效编码。经过仿真验证，该算法能实现无损压缩，平均压缩比达到2.34，优于算术编码，并且由于其较低的算法复杂度，适合硬件实现。" 超光谱图像是一种高分辨率的光谱数据，其丰富的光谱信息带来了大量数据，从而在存储和传输上面临挑战。为了有效处理这些问题，本文提出了一种混合编码策略。超光谱图像的特性在于空间相关性较弱而谱间相关性强，因此在压缩过程中需要考虑这些特点。 在该算法的第一步，使用谱间差分预测(DPCM)来减少相邻光谱带之间的冗余信息。DPCM通过对前一光谱带的预测值与当前光谱带的实际值之间的差值进行编码，减少了数据量而不损失信息，从而提高了压缩效率。 接下来，对DPCM预测后得到的残差图像进行(5,3)整数小波变换。整数小波变换相比于传统的浮点小波变换，具有更好的可量化性和硬件实现性，同时能有效地捕获图像的细节和边缘信息，进一步压缩数据。 最后，文章采用了SPIHT编码算法对小波系数进行编码。SPIHT是一种基于小波域的分形压缩算法，它利用自相似性和熵编码，能实现高压缩比的同时保持图像的无损性质。SPIHT算法的优势在于其对细节信息的敏感性和高效的编码效率，使得在保证无损压缩的前提下，能够达到较高的压缩比。 通过仿真结果，该混合编码方案的压缩比平均达到了2.34，超过了算术编码的性能。同时，由于算法相对简单，适合实际硬件系统中的实现，为超光谱图像的压缩提供了一个实用且高效的解决方案。 关键词涉及超光谱图像的无损压缩、DPCM预测、整数小波变换以及SPIHT编码技术，这些都是超光谱图像处理领域的核心概念。该研究对于提升超光谱图像的存储和传输效率，以及推动相关硬件设备的发展具有积极意义。