【摘要】：高光譜遙感技術(shù)是一種對地觀測技術(shù),興起于二十世紀(jì)末期,之后,其在海洋遙感、地質(zhì)勘查、大氣和環(huán)境遙感、以及軍事偵察等方面得到普遍應(yīng)用。高光譜遙感技術(shù)獲取的高光譜數(shù)據(jù)是普通二維圖像和一維光譜維的疊加。因此,高光譜圖像不僅包含了豐富的地物信息,也包含了大量的光譜信息,具有光譜分辨率高和譜像合一的特點(diǎn)。高光譜遙感技術(shù)的快速發(fā)展使得空間分辨率和光譜分辨率不斷提高,因而高光譜圖像的數(shù)據(jù)量越來越大,鑒于其高昂的獲取代價和長期保存的價值,如何有效的對其進(jìn)行無損壓縮成為了一項重要的研究課題。針對此課題,國內(nèi)和國外的許多研究者們提出了多種高光譜圖像的壓縮算法,包括基于預(yù)測的方法、基于變換的方法、基于矢量量化的方法,以及多種方法結(jié)合使用。本文主要討論基于預(yù)測的無損壓縮方法。 本文根據(jù)高光譜圖像譜間相關(guān)性較強(qiáng)的特點(diǎn),利用線性回歸來訓(xùn)練不同譜段間的預(yù)測關(guān)系,去除譜間冗余。并在此基礎(chǔ)上,研究局部異常譜線對壓縮效果的影響,從而提出兩種去除局部異常譜線的方法以提高壓縮效果。添加去異常譜線功能后的兩種算法均取得了優(yōu)于普通基于線性預(yù)測壓縮算法的壓縮效果。具體內(nèi)容如下： (1)本文實(shí)現(xiàn)了一種基于聚類的多元回歸預(yù)測無損壓縮算法(C-DPCM算法)。該算法分為聚類、預(yù)測和編碼三部分。先根據(jù)譜線間的歐式距離對所有譜線進(jìn)行聚類,然后使用線性回歸為每一類的每個波段訓(xùn)練一個獨(dú)立的線性預(yù)測器,并使用獲得的線性預(yù)測器預(yù)測原始圖像。原始圖像和預(yù)測圖像做差得到殘差圖像。最后對殘差圖像進(jìn)行算術(shù)編碼。實(shí)驗結(jié)果表明,去除譜間相關(guān)性對有效壓縮高光譜圖像有重要意義,且聚類預(yù)處理方法使譜線間的相似性得到充分利用,使得該算法壓縮結(jié)果顯著優(yōu)于傳統(tǒng)無損壓縮算法。 (2)本文提出了一種基于閾值去異常譜線的C-DPCM算法。該算法在C-DPCM算法的基礎(chǔ)上添加了去除局部異常譜線的功能。在預(yù)測部分,針對每-類的每個波段,先使用所有譜線進(jìn)行線性回歸訓(xùn)練,然后用得到的初始線性預(yù)測器預(yù)測所有像素值,并計算預(yù)測值和原始值的距離。設(shè)置閾值T,若預(yù)測值和原始值的距離大于T,則所在譜線為局部異常譜線。去除局部異常譜線后,用剩余譜線重新進(jìn)行線性回歸訓(xùn)練,得到最終線性預(yù)測器。實(shí)驗結(jié)果表明,去除局部異常譜線后,壓縮效果得到顯著提升。 (3)本文提出了一種自適應(yīng)去異常譜線的C-DPCM算法。該算法在基于閾值去異常譜線的C-DPCM算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),將固定閾值判斷局部異常譜線改為自適應(yīng)判斷局部異常譜線。在預(yù)測部分，針對每一類的每個波段，先用所有譜線訓(xùn)練出初始預(yù)測模型，然后預(yù)測所有像素并計算預(yù)測值和原始值的距離。按距離大小對譜線序號進(jìn)行排序，自適應(yīng)的從相鄰距離的差最大的地方斷開，距離較大的為局部異常譜線，距離較小的為非局部異常譜線。并對邊信息進(jìn)行壓縮，從而提高預(yù)測階數(shù)。實(shí)驗結(jié)果表明，該算法能自適應(yīng)的根據(jù)每一類的每個波段的不同情況判斷局部異常譜線的數(shù)量和特點(diǎn)，使壓縮效果得到很大提升。 最后，，本文對上述算法進(jìn)行了總結(jié)，并提出進(jìn)一步的改進(jìn)思路，為之后的繼續(xù)研究做鋪墊。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2450937