分类陪集码在高光谱图像无损压缩中的应用

"基于分类和陪集码的高光谱图像无损压缩" 高光谱图像是一种获取地物丰富光谱信息的技术，具有宽光谱范围和高光谱分辨率的特点，广泛应用于遥感、环境监测等领域。然而，由于数据量庞大，高效的数据压缩技术成为处理高光谱图像的关键。无损压缩是确保图像原始信息不被损失的一种方法，对于分析和应用高光谱图像至关重要。 传统的基于陪集码（Coset Coding）的无损压缩算法在处理高光谱图像时，通常根据编码块的最大残差来确定整个块的码率，这种方法可能导致较大的冗余。陪集码是一种分布式信源编码技术，通过将数据分组并利用编码器之间的相关性来减少所需比特数。但这种方法在处理高光谱图像的特定结构时可能并不理想。 针对这一问题，论文提出了一种新的基于分类和陪集码的高光谱图像无损压缩算法。首先，利用相邻波段（或前一波段）的像素值作为参考，计算当前波段编码块的预测噪声，并以此对像素进行分类。像素被分配到具有相似预测噪声和相关性的类别中。然后，对每个分类内的像素应用陪集码编码，利用类别内部的统计特性进一步减小码率。 实验结果证明，这种分类策略可以显著降低码率。与仅使用陪集码的算法相比，新算法在保持无损压缩特性的同时，平均码率降低了约0.4比特每像素（bpp）。这表明分类有助于更有效地利用编码空间，减少编码过程中的冗余，从而提高压缩效率。 分类策略的引入使得算法能够更好地适应高光谱图像的内在结构，充分利用像素间的相关性。分类过程不仅考虑了像素的绝对值，还考虑了其与邻近像素的相关性，这使得编码更加精细化，更符合高光谱图像的特性。 这项工作为高光谱图像的无损压缩提供了一个改进的解决方案，通过结合分类和陪集码，优化了码率控制，提升了压缩性能。这种方法对于处理大量高光谱数据，尤其是在带宽有限的通信系统和存储资源有限的环境下，具有重要的实际应用价值。未来的研究可以进一步探索其他分类方法或优化策略，以提高压缩比率和压缩质量。