Hyperspectral影像压缩技术综述与应用

需积分: 10 4 下载量 189 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 45.15MB PDF 举报
《光谱数据压缩》是一本由Giovanni Motta、Francesco Rizzo和James A. Storer合编的专业书籍,着重于高级光谱数据(Hyperspectral Data)的压缩技术。本书涵盖了多个关键主题,反映了在信息技术领域对于高分辨率光谱图像处理与存储需求的日益增长。以下是一些章节中的核心知识点: 1. **无损预测性压缩**:介绍了一种利用预测编码策略来对光谱图像进行压缩的方法,这种方法通过分析数据的内在结构,如相邻像素之间的关系,实现不丢失任何信息的压缩过程。 2. **线性预测的光谱图像压缩**:探讨了基于线性模型的压缩方法,通过预测并消除冗余信息,有效地减小数据尺寸,同时保持图像质量。 3. **超紫外传感器数据的压缩**:针对特定的高光谱分辨率数据源,讨论了针对这类特殊类型数据设计的优化压缩方案,以适应其独特的特性。 4. **局部最优分割矢量量化**:介绍了一种将光谱数据划分为小块并使用矢量量化技术的方法,这种方法强调了在压缩过程中对局部信息的精确处理。 5. **基于Crisp/Fuzzy自适应DPCM的近无损压缩**:Crisp/Fuzzy是动态分段的编码方式,它能够根据图像细节的复杂程度调整压缩效率,提供接近无损的压缩效果。 6. **联合分类与压缩**:探讨了如何将图像分类任务与压缩技术相结合,以提升压缩效率的同时实现数据的有效分类,这对于环境科学和遥感应用尤为重要。 7. **Trellis编码量化在光谱图像中的应用**:Trellis编码是一种有效的数据压缩算法,它结合了前向和后向搜索策略,能更好地捕捉数据的统计特性,提高压缩比。 8. **三维小波变换压缩**:利用多尺度分析的三维小波变换方法,可以捕捉光谱数据在空间和频率域的特征,从而实现高效的压缩。 9. **光谱/空间光谱图像压缩**:这个章节可能讨论了同时考虑光谱和空间信息的综合压缩策略,旨在更全面地保留图像的多维特性。 10. **JPEG2000在地球科学数据压缩中的应用**:JPEG2000是一种广泛应用于图像和视频压缩的标准,对于地球科学中的海量数据,其高效编码性能和渐进传输特性具有重要意义。 11. **光谱图像压缩中的环形失真现象**:探讨了压缩过程中可能出现的一种问题——光谱 ringing(环形失真),即频谱边缘的失真,如何通过优化算法和技术避免或减少这种现象。 《光谱数据压缩》是一本深入研究和实用指南,提供了丰富的理论和技术实践,对于从事遥感科学、信号处理、计算机视觉以及数据存储领域的研究人员和工程师来说,具有很高的参考价值。