利用格型递归最小二乘滤波器组的高光谱图像压缩

自适应递归最小二乘滤波器具有预测准确、收敛速度快的特点,该滤波器被多种高光谱图像无损压缩方案作为重要组成部分。然而传统递归最小二乘滤波器无法快速找到每个谱带的最优预测长度,其压缩方案的性能有待提升。针对该问题,本文提出基于格型递归最小二乘滤波器组的高光谱图像压缩方案。首先,该方案使用单边高斯预测器对待测像素点做谱带内预测,去除图像的空间相关性。其次,采用格型滤波器组筛选出每个谱带的最优滤波器,获得预测误差。并根据格型滤波器组链式序列更新的特点,简化最优滤波器的筛选过程,大幅度降低计算复杂度。最后对预测误差做算术编码。以AVIRIS 2006高光谱图像为测试数据集,本文算法对16位校准图像、16位未校准图像的平均压缩结果分别为3.34 bits/pixel和5.61 bits/pixel。该算法在获得良好压缩结果的情况下,计算时间低于同类别的其余算法。