基于波段分组的高光谱图像无损压缩

摘要

高光谱图像海量数据给存储和传输带来极大困难,必须对其进行有效压缩.针对高光谱图像不同频谱波段间相关性不同的特点,提出一种基于波段分组的高光谱图像无损压缩算法.为了降低波段排序算法的计算量,根据相邻波段相关性大小预先进行分组,采用最佳后向排序算法对各组波段进行重新排序.在当前波段和参考波段中选取具有相同空间位置的邻域结构,在最小二乘准则下,利用邻域像素对当前预测像素进行最优谱间预测.参考波段和预测残差数据进行JPEG-LS压缩.对OMIS-I型高光谱图像进行实验的结果表明,与基于多波段预测算法相比,该算法可进一步降低压缩后的平均比特率.