DLWT与PCA融合的高光谱图像压缩：提升性能的新策略

本文主要探讨了基于方向提升小波变换（Directional Lifting Wavelet Transform, DLWT）和主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）的高光谱图像压缩技术。高光谱图像由众多波段组成，每个波段对应物体在不同频率下的影像，这种图像在空间维度上存在显著的相邻像素相关性，而在光谱维度上则有较强的内在关联。为了有效利用这些相关性减少数据量，传统的图像压缩算法如基于小波变换（Wavelet Transforms, WT）的方法可能无法充分利用这两种特性。 首先，文章利用PCA对高光谱图像进行预处理，通过线性变换将原始光谱数据转换到新的坐标系，这一步旨在消除光谱之间的冗余信息，降低数据复杂度，同时保留最重要的特征。PCA通过对各波段的数据进行降维，提取出具有最大方差的主成分，使得重构后的图像能够保持较高的图像质量。 接着，文章引入了DLWT，这是一种改进的小波分析方法，它不仅可以捕捉图像的空间局部特征，还可以适应多方向变化，这对于高光谱图像中的空间相关性降噪和特征提取非常有效。DLWT通过分解图像为多个水平和垂直基函数的线性组合，进一步细化了对空间信息的处理，提高了压缩效率。 实验部分对比了本文提出的基于DLWT和PCA的压缩方法与CCSDS（空间数据系统委员会）推荐的基于DWT的传统压缩算法。结果显示，通过结合PCA消除光谱相关性和DLWT处理空间相关性，所提出的压缩方案在保持图像质量和压缩比方面表现出明显的优势。这表明，该方法在实际应用中具有更高的性能和压缩效果，对于高光谱图像的存储、传输和处理具有重要意义。 本文的研究为高光谱图像的高效压缩提供了一种创新策略，通过利用PCA和DLWT的特性，有效地解决了高光谱图像在空间和光谱维度上的相关性问题，为后续的图像处理、遥感数据分析以及卫星通信等领域节省了大量的存储和计算资源。