基于经验数据分解的干涉多光谱图像压缩算法

摘要

针对干涉多光谱图像数据的非平稳特性,提出一种经验数据分解的图像压缩算法.经验数据分解利用干涉曲线数据的局部特性和变化规律,将其分解为局部区域数据和值以及差值数据,从而实现对非平稳数据的多分辨率分析.本压缩算法首先利用经验数据分解方法去除干涉多光谱图像数据的相关性,并提出对应的二维多级分解结构.最后对分解系数采用改进的EBCOT算法进行编码.实验结果表明,与JPEG2000标准相比,本算法在无损压缩时输出码率平均下降0.15比特/像素,而有损压缩的重建图像质量提高1.1~2.5 dB,同时降低恢复光谱的相对二次误差,有效的保护了光谱信息.