基于分类KLT的高光谱图像压缩

高光谱图像的有效压缩已经成为高光谱遥感领域研究的热点。提出了一种基于分类KLT（Karhunen-Loève Transform）的高光谱图像压缩算法。该算法利用光谱信息对高光谱图像进行地物分类,根据相邻波段的相关性对高光谱图像进行波段分组。在地物分类与波段分组的基础上,对每组的每一类地物数据分别进行KL变换,利用EBCOT（Embedded Block Coding with Optimal Truncation）算法对所有主成分进行联合编码。实验结果表明,该算法能够取得优于JPEG2000以及DWT-JPEG2000的压缩性能,适合实现高光谱图像的有效压缩。     

基于分类KLT的高光谱图像压缩

高光谱图像的有效压缩已经成为高光谱遥感领域研究的热点。提出了一种基于分类KLT（ Karhunen-Loeve Transform）的高光谱图像压缩算法。该算法利用光谱信息对高光谱图像进行地物分类,根据相邻波段的相关性对高光谱图像进行波段分组。在地物分类与波段分组的基础上,对每组的每一类地物数据分别进行KL变换,利用EBCOT（Embedded Block Coding with Optimal Trtmcation）算法对所有主成分进行联合编码。实验结果表明,该算法能够取得优于JPEG2000以及DWT-JPEG2000的压缩性能,适合实现高光谱图像的有效压缩。     

聚类与自适应波段选择结合的高光谱图像降维

针对自适应波段选择法(adaptive band selection,ABS)对高光谱图像降维后得到的最优波段子集用于地物目标分类处理时,分类精度不理想的问题,提出一种K-means聚类与ABS结合的高光谱图像降维方法。算法采用K-means聚类算法对所有波段进行聚类,聚类中分别采用相关系数和欧氏距离2种相似性度量,选取各聚类中ABS指数最大的波段,作为最优波段子集。通过实验,将所提方法与ABS进行分类精度比较。实验结果表明,所提方法在分类精度上优于ABS法,以相关系数作为相似性度量的K-means聚类与ABS结合的降维方法分类效果更好。     

采用自适应波段分组的高光谱图像压缩算法

针对高光谱成像中海量数据对存储与传输造成的困难,提出一种结合自适应波段分组与码率预分配的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段分组预处理,通过波段分组与预测参考帧的 选取来提高压缩算法的编码性能。对不同分组内的高光谱图像采用分段预测算法去除谱间冗余,同时根据预测残差信息量的大小对空间压缩算法进行自适应码率分配。实验结果表明,在保证图像质量与较低计算复杂度的前提下,其重建图像的峰值信噪比较对比算法有所提高。     

基于同质性降维和CMP算法的高光谱图像分类

针对高光谱数据维数高,波段间冗余信息大的问题,提出一种基于同质性降维和组合匹配追踪算法的高光谱图像分类方法。该方法首先利用均值漂移算法对高光谱图像进行分割得到同质性图像块,对同质性的图像块进行流行学习得到降维映射函数,然后由降维后的高光谱数据训练稀疏最小二乘支持向量机分类模型,为避免正交匹配追踪稀疏重构算法迭代次数多的缺点,提出一种基于组合匹配追踪的稀疏重构求解方法。通过高光谱数据的分类结果可以得出,该方法有效提高了高光谱图像的分类精度。     

基于超像素锚图二重降维的高光谱聚类算法

针对传统谱聚类算法难以应用于大规模高光谱图像,以及现有的改进谱聚类算法对大规模高光谱图像的处理效果不佳的问题,为降低聚类数据的复杂度,以降低聚类过程的计算成本从而多方面提升聚类性能,提出一种基于超像素锚图二重降维的高光谱聚类算法。首先,对高光谱数据进行主成分分析（PCA）处理,并针对高光谱图像的区域特性对其进行基于超像素切割的降维;其次,通过构造锚图的思想对上一步所得数据进行锚点的选取,并构建邻接锚图来实现二重降维,从而进行谱聚类;同时,为去除算法运行中人为调节参数的环节,在构建锚图时采用一种去除高斯核的无核锚图构造方式以实现自动构图。在Indian Pines数据集和Salinas数据集上的实验结果表明所提算法在保证可用性与低耗时的前提下可提高聚类的整体效果,从而验证了所提算法能提高聚类的质量与性能。     

分段2维主成分分析的超光谱图像波段选择

目的 超光谱图像具有极高的谱间分辨率,巨大的数据量给分类识别等后续处理带来很大压力。为了有效降低图像数据维数,提出基于分段2DPCA的超光谱图像波段选择算法。方法 首先根据谱间相关性对原始图像进行波段分组,然后根据主成分反映每个光谱波段的信息比重分别对每组图像进行波段选择,从而实现超光谱图像的谱间降维。结果 该算法有效降低了超光谱图像的光谱维数,选择的波段明显反映出不同地物像元矢量的区别。结论 实验结果表明,该波段选择算法相对传统算法速度更快,并且较好地保留了原始图像的局部重要信息,对后续处理有积极意义。     

基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类

目的 高光谱图像波段数目巨大，导致在解译及分类过程中出现“维数灾难”的现象。针对该问题，在K-means聚类算法基础上，考虑各个波段对不同聚类的重要程度，同时顾及类间信息，提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法。方法 首先，引入波段权重，用来刻画各个波段对不同聚类的重要程度，并定义熵信息测度表达该权重。其次，为避免局部最优聚类，引入类间距离测度实现全局最优聚类。最后，将上述两类测度引入K-means聚类目标函数，通过最小化目标函数得到最优分类结果。结果 为了验证提出的高光谱图像分类方法的有效性，对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像标准图中的地物类别根据其光谱反射率差异程度进行合并，将合并后的标准图作为新的标准分类图。分别采用本文算法和传统K-means算法对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像进行实验，并定性、定量地评价和分析了实验结果。对于图像中合并后的地物类别，光谱反射率差异程度大，从视觉上看，本文算法较传统K-means算法有更好的分类结果；从分类精度看，本文算法的总精度分别为92.20%和82.96%， K-means算法的总精度分别为83.39%和67.06%，较K-means算法增长8.81%和15.9%。结论 提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法，实验结果表明，本文算法对高光谱图像中具有不同光谱反射率差异程度的各类地物目标均能取得很好的分类结果。     

基于SNMF聚类与类间可分性因子的高光谱波段选择

高光谱图像的波段范围广、光谱分辨率高,能为图像分类研究提供丰富的信息,但同时也给计算和存储带来了较大困难.论文提出一种基于SNMF聚类与类间可分性因子的方法来进行高光谱图像波段选择,以降低计算和存储开销.首先是数据预处理工作,将高光谱数据进行三维转二维表达,然后利用SNMF聚类算法得到波段的各个类簇,最后以各波段的类间可分性因子为指标在类簇内进行波段选择.实验采用波段子集的平均信息熵、平均相关系数和平均相对熵三类指标进行定量评价,并采用SVM分类器进行分类验证.     

波段排序的高光谱影像3维混合树编码方法

目的 高光谱影像压缩的关键技术是对空间维和光谱维的去相关性。根据高光谱影像数据结构的特点,如何有效去除其空间相关性与谱间相关性是高光谱影像压缩中至关重要的问题。对高光谱影像进行编码时,3维小波变换是极为有效的去除冗余的方法。因此提出了一种通过波段排序并结合3维混合树型结构对高光谱影像3维小波变换系数进行编码的算法。方法 首先,将高光谱影像按照自然波段顺序进行波段分组,并对每组影像进行相邻影像的谱间相关性统计;其次,对相关性较弱的波段组,建立以影像波段序号为顶点、影像相关性系数为边的完全图,对这个完全图求其最大汉密尔顿回路。按照求得的最大汉密尔顿回路顺序对该波段组进行重新排序,从而提高波段组的谱间相关性;在此基础上,对重新排序后的波段组进行3维小波变换,并通过3维混合树结构对3维小波变换系数进行零树编码。结果 通过对大量AVIRIS型高光谱影像数据的仿真实验,验证了本文方法的有效性。对相关性较低的波段组,加入排序算法后,其解码影像与未排序时比,峰值信噪比有了一定的提高。通过实验统计,算法平均用时2.7579s。结论 由于采用了对弱相关性波段组的重新排序机制,使得基于混合树结构的3维零树编码出现了更多有效的零树,在一定程度上提高了编码效率。通过实验统计算法用时,表明该方法以较小的时间代价获得了解码效果的提升。     

Near lossless compression of hyperspectral images based on distributed source coding

Effective compression technique of on-board hyperspectral images has been an active topic in the field of hyperspectral remote sensintg.In order to solve the effective compression of on-board hyperspectral images,a new distributed near lossless compression algorithm based on multilevel coset codes is proposed.Due to the diverse importance of each band,a new adaptive rate allocation algorithm is proposed,which allocates rational rate for each band according to the size of weight factor defined for hyperspectral images subject to the target rate constraints.Multiband prediction is introduced for Slepian-Wolf lossless coding and an optimal quantization algorithm is presented under the correct reconstruction of Slepian-Wolf decoder,which minimizes the distortion of reconstructed hyperspectral images under the target rate.Then Slepian-Wolf encoder exploits the correlation of the quantized values to generate the final bit streams.Experimental results show that the proposed algorithm has both higher compression efficiency and lower encoder complexity than several existing classical algorithms.     

基于降低映射预测残差的高光谱图像压缩算法

CCSDS 123.0-B-1算法是空间数据系统咨询委员会为多/高光谱图像提出的自适应三维预测无损压缩标准,针对CCSDS 123.0-B-1算法中存在的未充分利用像素位置信息及谱间相关性、压缩率有待提高的问题,对该算法的预测器进行了优化,提出了RMPR算法。RMPR算法根据当前像元具体位置对预测点进行自适应选择,采用双向线性预测去除高光谱图像的谱间相关性,并使用优化的残差映射器提高预测精度、缩短压缩码长。利用10幅高光谱图像进行测试,结果表明,在保证无损压缩且压缩效率无显著差异的前提下,RMPR算法的压缩性能显著优于原算法。     

基于K-AP算法的高光谱图像波段选择方法

在高光谱图像分析领域中，波段选择是一种能有效减少高光谱图像维度的方法。K类仿射传播算法是一种高效的聚类算法，已成功地应用于人脸识别和数据分析等领域，但在高光谱图像分析领域还少有成功的应用。提出将K-AP算法应用于高光谱图像波段选择，对高光谱图像进行有效的数据压缩。针对K-AP算法的特点，基于Kullback-Leibler散度定义了新的相似度矩阵，对波段进行度量，再使用K-AP算法进行聚类，选择最有代表性的波段。实验结果表明，与常用的波段选择方法相比，所提出的方法有更好的表现。     

基于波段影像统计信息量加权K-means聚类的高光谱影像分类

针对分类过程中如何合理利用高光谱影像波段问题,提出一种基于波段影像统计量加权K-means聚类的高光谱影像分类算法.该算法的核心思想在于:由波段含有的信息量及波段间的相关性确定各波段权重,同时考虑各波段对各聚类的重要性.首先,根据波段影像的熵、标准差及均值定义波段信息量函数,根据相邻波段影像互信息定义相关性函数;其次,由上述波段信息量函数及波段间相关性函数定义波段权重函数;然后,结合波段权重和波段-类属权重定义规则化目标函数;最后,依据参数特性设计目标函数求解方案.对Salinas高光谱影像和Pavia Centre高光谱影像分别采用所提出的算法与传统K-means算法、PCA$+K$-means算法及子空间波段选择$+K$-means算法进行对比实验,对于总精度及Kappa系数,所提出的算法都高于其他3种对比算法,结果验证了所提出算法的有效性.相对于其他3种算法而言,所提出的算法可有效改善高光谱影像分类的性能.     

基于分类重排LZW的图像无损压缩算法

在遥感、医学等许多应用领域中,出于对图像质量的要求,图像一般必须进行无损压缩。针对现有方法的局限,提出了一种无损压缩算法。该算法利用图像灰度分布对压缩比的影响,首先对像素进行灰度分类并用掩膜图记录类别信息,然后采用Hilbert曲线将各类像素进行块间和块内重排,最后采用LZW(lempel-ziv-welch)算法对掩膜图与各类像素的数据流进行编码。经过对多幅标准测试图像以及遥感图像的实验结果表明,本文算法在总体上具有比LZW、行程编码RLE(run length encoding)和霍夫曼(Huffman)等方法更高的压缩比,并且易于实现。     

Investigation into lossless hyperspectral image compression for satellite remote sensing

Hyperspectral sensors acquire images in many, very narrow, contiguous spectral bands throughout the visible, near-infrared (IR), mid-IR and thermal IR portions of the spectrum, thus requiring large data storage on board the satellite and high bandwidth of the downlink transmission channel to ground stations. Image compression techniques are required to compensate for the limitations in terms of on-board storage and communication link bandwidth. In most remote-sensing applications, preservation of the original information is important and urges studies on lossless compression techniques for on-board implementation. This article first reviews hyperspectral spaceborne missions and compression techniques for hyperspectral images used on board satellites. The rest of the article investigates the suitability of the integer Karhunen–Loève transform (KLT) for lossless inter-band compression in spaceborne hyperspectral imaging payloads. Clustering and tiling strategies are employed to reduce the computational complexity of the algorithm. The integer KLT performance is evaluated through a comprehensive numerical experimentation using four airborne and four spaceborne hyperspectral datasets. In addition, an implementation of the integer KLT algorithm is ported to an embedded platform including a digital signal processor (DSP). The DSP performance results are reported and compared with the desktop implementation. The effects of clustering and tiling techniques on the compression ratio and latency are assessed for both desktop and the DSP implementation.     

Distributed near lossless compression algorithm for hyperspectral images

This paper presents a new near lossless compression algorithm for hyperspectral images based on distributed source coding. The algorithm is performed on blocks that have the same location and size in each band. Because the importance varies from block to block along the spectral orientation, an adaptive rate allocation algorithm that weights the energy of each block under the target rate constraints is introduced. A simple linear prediction model is employed to construct the side information of each block for Slepian–Wolf coding. The relationship between the quantized step size and the allocated rate of each block is determined under the condition of correct reconstruction with the side information at the Slepian–Wolf decoder. Slepian–Wolf coding is performed on the quantized version of each block. Experimental results show that the performance of the proposed algorithm is competitive with that of state-of-the-art compression algorithms, making it appropriate for on-board compression.     

基于字典学习的卫星图像压缩算法研究

针对卫星图像的特点及当前卫星图像在传输和存储上面临的问题,提出了一种基于稀疏表示的卫星图像二级无损压缩算法。通过传输稀疏表示后的稀疏系数来代替图像本身的传输,完成对卫星图像的第一级压缩;对非零稀疏系数先作预处理后实现聚类,然后依据聚类索引对原始非零稀疏系数的位置排序;最后对处理后的非零稀疏系数和位置数据分块,并利用改进的自适应哈夫曼算法对非零稀疏系数的数据块编码,利用差分编码和改进的自适应哈夫曼算法对位置数据块编码,完成对图像数据的第二级压缩。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法具有明显优势,改进算法的压缩率是传统算法的1/3~1/2,且可同时实现卫星图像的高倍无损压缩与高分辨率重建。