超光谱遥感图像无损压缩新策略：基于改进预测树

"基于改进预测树的超光谱遥感图像无损压缩方法" 超光谱遥感图像是一种高分辨率、多波段的图像数据，它包含丰富的地物光谱信息，广泛应用于地球观测、环境监测等领域。由于其数据量庞大，高效的数据压缩技术成为存储和传输超光谱图像的关键。传统的图像压缩方法可能无法充分保留超光谱图像的细节和光谱特性，因此无损压缩方法被引入，以确保图像解压后与原始数据完全一致。 本文提出了一种基于改进预测树的超光谱遥感图像无损压缩方法。预测树是一种常见的无损压缩技术，通过分析像素之间的相关性来预测像素值，然后编码预测误差。在原有预测树基础上，作者引入了一个幅度拉伸因子，用于捕捉相邻波段的局部灰度变化。这个幅度因子通过比较局部上下文梯度来估计，可以更精确地修正预测值，从而减少预测误差。 文章指出，超光谱图像的特征之一是波段间的高度相关性，尤其是空间和光谱维度上的相关性。因此，该方法结合了谱间预测和空间预测，以适应不同波段的特性。在不同的波段范围内选择适当的预测方式，可以进一步提高压缩效率。通过实验验证，这种综合预测策略在保持较低计算复杂度的同时，能更有效地消除冗余信息，实现良好的压缩性能。 实验部分，该方法在AVIRIS（Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer）超光谱遥感图像数据集上进行了测试，结果显示，提出的无损压缩方案在保持图像质量的同时，压缩比率有显著提升，证明了其在实际应用中的优越性。 关键词：遥感；超光谱；无损压缩；预测树 该研究对于优化超光谱图像的存储和传输具有重要意义，为后续的图像处理和分析提供了更加高效的数据基础。同时，这种方法也适用于其他需要高精度保留信息的遥感图像压缩场景。通过深入研究和优化预测树算法，未来有可能开发出更为先进和适应性强的无损压缩技术，以满足日益增长的高分辨率遥感图像处理需求。