快速无损高光谱图像压缩算法的研究

《快速无损高光谱图像压缩算法的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、硕士学位论文快速无损高光谱图像压缩算法的研究THERESEARCHOFFASTLOSSLESSHYPERSPECTRALIMAGECOMPRESSIONALGORITHM赵宗然哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号：TN911.73学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工程硕士学位论文快速无损高光谱图像压缩算法的研究硕士研究生：赵宗然导师：陈浩副教授申请学位：工程硕士学科：电子与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2015年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TN911.73U.D.C:621.3D

2、issertationfortheMasterDegreeinEngineeringTHERESEARCHOFFASTLOSSLESSHYPERSPECTRALIMAGECOMPRESSIONALGORITHMCandidate：ZhaoZongranSupervisor：AssociateProfessorChenHaoAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ElectronicandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofElectroni

3、candInformationEngineeringDateofDefense：June,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要近年来，随着高光谱图像数据量日益增大，有限的信道容量与大量数据之间的矛盾尖锐地凸显出来。其有效解决方法之一就是通过压缩减少数据量，加快数据传输的速度。因为地面所接收数据的信息不得有任何丢失，所以必须是无损数据，而且图像数据需要在机载或星载平台上被重新编码并存储起来，这就对压缩速度提出了极高的要求。另外，数据压缩还可以

4、起到加密、保护数据的作用。因此，对高光谱图像数据进行压缩不仅是有效的，而且是必要的。本文提出了一种快速无损高光谱图像压缩算法。对于高光谱图像快速压缩算法，需要找到一种合适的变换，在计算复杂度低的前提下性能尽可能好。重叠双正交变换采用重叠变换的思想基本去除了块效应，并成为在无法获得数值相关性条件下能量集中度最优的变换，而且其改编为快速算法是可行的。因此，本算法选取了LBT作为整个压缩算法的核心。本文提出的基于3D-LBT的变换方案，其全部计算可以仅用移位和加法完成，且运算复杂度极低。虽然小波变换同样没有块效应，但其运算量远远大于LBT；虽然LBT的理论平均运算

5、量略高于DCT，但是它具有DCT所不具备的高压缩比以及无块效应的两大优势。LBT在实现时又可以在理论LBT的算法结构上进一步简化，从而进一步弥补其与DCT之间的运算速度的劣势。针对变换所得系数，本文分别提出了3D系数预测方案，3D预测系数扫描方案，并将这两部分与熵编码组合构成了编码器，对3D变换系数进行进一步的压缩处理。3D预测方案通过判断变换系数的能量分布规律决定最佳预测模式，从而最大程度上地减小待编码数据量；3D预测系数扫描方案将预测系数按数值大小的分组，并提出了三维zig-zag扫描方式，使得扫描后系数以较小熵值的方式排列；由于区间编码在运算速度和压缩

6、性能两方面均优于可变字长编码和算术编码，所以选择其作为熵编码模块的算法。接下来详细分析了高光谱图像的光谱维和空间维的相关性，并充分利用了图像的相关性对3D系数预测方案和3D预测系数扫描方案作了改进，改进后算法的压缩性能略有增强而相应模块的运算复杂度大幅下降。最后进行了仿真实验，对AVIRIS2006Yellowstonecalibratedscene0/3/10数据的平均压缩比在2.5以上，压缩速度约为1.38Mpixel/s。关键词：高光谱图像；无损压缩；快速算法-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractInrecentyears,withhig

7、hspectralincreasingamountofimagedata,contradictorylimitedchannelcapacityandlargeamountsofdatabetweensharplyprominent.Onesolutioniseffectivetoreducetheamountofdatabycompressingandacceleratethespeedofdatatransmission.Becausetheinformationdatareceivedbythegroundwithoutanyloss,itmustbe

8、losslessdata,andimagedatan