基于分类和压缩比联合测度的高光谱图像压缩方法研究

基于压缩感知的高光谱图像重构研究随着科技的发展，高光谱成像技术得到广泛应用。

高光谱图像可以提供对象表面在不同空间位置和不同波长处的光谱特性，能够识别物质并确定物质的组成。

但是，高光谱数据非常庞大，存储和传输成本很高。

如何有效地压缩高光谱图像数据是一项挑战。

压缩感知技术近年来得到了广泛关注，将其应用于高光谱图像的压缩和重构，将是一种很有前景的方法。

一、高光谱图像的特点高光谱图像的特点是在每个像素位置处记录多个波长光的反射率、吸收率、透射率等光谱信息，其数据维度通常远高于标准RGB图像，比如高光谱图像的通道数可以达到数百或数千个。

然而，高光谱数据的冗余性很强，其中有很多冗余信息，比如同一种物质在不同波长下的反射率相似，可以通过归一化获取共同的信息。

因此压缩高光谱图像使其数据更有效，以减少存储和传输成本，保证数据的准确性和完整性是非常关键的。

二、压缩感知技术传统的压缩方法，比如JPEG、JPEG2000等针对高光谱图像数据的压缩存在着一些问题，比如难以处理冗余信息，不够精确。

因此，近年来压缩感知技术成为了一种新的压缩方法。

压缩感知技术是一种能够从少量采样数据中重构原数据信号的信号采样和重构方法。

这种方法通过将信号压缩成少量的线性组合形式，然后仅采集一小部分的样本来重构原始信号。

压缩感知技术不仅可以解决传统压缩方法的问题，而且可以提供高质量的压缩结果。

三、基于压缩感知的高光谱图像重构方法基于压缩感知的高光谱图像重构方法是利用该技术实现高光谱图像数据的压缩和重构。

该方法根据冗余的信号特性选择出少量的采样，在这些采样中，压缩感知技术能够解出重构向量。

其中，高光谱图像数据的压缩可以通过两个部分完成，一个是测量、另一个是重构。

在测量阶段，利用随机映射对原始高光谱图像进行线性测量，生成一个更小的投影信号。

在重构阶段，通过对采样的投影信号使用压缩感知技术进行重构，得到完整的高光谱图像。

不过，压缩感知技术处理高光谱图像还存在一些问题。

基于压缩感知的高光谱图像复原研究一、引言高光谱图像是一种具有高度光谱分辨率的图像。

它可以捕捉大量的地物信息和地表材料的光谱特征，因此广泛用于计算机视觉、遥感与地图制图和分析、以及植被监测等领域。

然而，高光谱图像具有数据量大、存储占用空间大、处理时间长等问题，对高光谱图像进行有效地压缩和复原是当前亟待解决的问题。

压缩感知是一种新兴的图像压缩与复原方法，采用稀疏表示的思想，有效地压缩和恢复了高光谱图像。

本文针对高光谱图像复原的问题进行了研究，重点介绍了基于压缩感知的高光谱图像复原方法及其应用。

二、高光谱图像复原的挑战性问题高光谱图像复原是一个具有挑战性的问题，主要表现在以下方面：1.降低光谱分辨率会导致信息损失，极大影响光谱特征的提取;2.高光谱图像具有大量数据，传统的处理方法无法处理如此大量的数据;3.光谱带之间的相关性不易被捕捉，传统压缩方法无法充分利用光谱间的信息之间的这一相关性。

三、高光谱图像压缩感知的原理压缩感知将信号表示为较低维度的系数向量，即使信号具有高维度，也可以实现有效的压缩和恢复。

其主要思想是利用信号的稀疏性，用较少的采样方式采样信号，然后通过压缩感知算法重建出完整的信号。

高光谱图像的压缩感知可以分为两个阶段：稀疏表示和压缩感知恢复。

其中，稀疏表示是将原始高光谱图像表示为较少的系数向量，从而保留了大量的信息；压缩感知恢复是基于稀疏表示重构图像，从而恢复原始高光谱图像。

四、基于压缩感知的高光谱图像复原方法基于压缩感知的高光谱图像复原方法包括以下关键步骤：1.信号稀疏表示高光谱图像的稀疏表示可以通过离散余弦变换（DCT）或小波变换来实现。

这里以小波变换为例，将图像变换到小波域，从而得到其小波系数。

然后，通过选取小波系数中几个重要的系数，可以得到高光谱图像的稀疏表示。

2.测量测量通常使用局部随机矩阵和正交匹配追踪（OMP）算法。

这里，采用OMP算法获得测量矩阵，从而可以减少数据采样，同时在保证稀疏性的同时保留足够的信息。

基于波段分组的高光谱图像无损压缩辛勤;汤毅;李纲【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.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2010(033)022【总页数】3页(P104-106)【关键词】高光谱图像;无损压缩;波段分组;波段排序【作者】辛勤;汤毅;李纲【作者单位】国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34;TP751.1高光谱遥感技术是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术，它将确定物质或地物性质的光谱与把握其空间和几何关系的图像革命性地结合在一起[1]。

光谱连续特点使其获取的数据提供了丰富的地物细节，在国民经济的各个方面获得了广泛应用。

随着谱间和空间分辨率的不断增加，成像光谱仪获取的高光谱数据越来越大，限制了它在实际中的应用，必须采用高效的压缩方法对其进行压缩。

高光谱数据的获取非常昂贵，其后续应用主要集中于特征提取、目标检测与分类等领域，因而无损压缩则成为首选方案。

高光谱数据可以看作准三维图像，在二维图像的基础上，增加一维光谱信息。

信息冗余来源于空间和谱间的相关性，其中空间相关性较低，而谱间具有较强的相关性。

基于压缩感知理论的高光谱图像重建和超分辨成像技术研究基于压缩感知理论的高光谱图像重建和超分辨成像技术研究摘要：高光谱图像在许多领域具有广泛的应用，如遥感、医学影像等。

然而，由于高光谱图像的高维数据和大量的信息冗余，传统的图像处理方法在高光谱图像重建和超分辨成像中存在着困难和挑战。

本文以压缩感知理论为基础，对高光谱图像的重建和超分辨成像技术进行了研究和探索，提出了一种基于压缩感知理论的高光谱图像重建和超分辨成像方法，并通过实验证明了该方法的有效性和优越性。

1. 引言高光谱图像是指在可见光到红外光范围内，对不同波长区间的光进行采集和记录的图像。

由于高光谱图像具有高度的光谱精细度和丰富的光谱信息，因此在农业、环境监测、医学影像等领域有着广泛的应用。

然而，高光谱图像的数据量庞大，对传感器和存储设备的要求很高，且存在大量的信息冗余，给图像处理和存储带来了挑战。

2. 基于压缩感知理论的高光谱图像重建方法压缩感知理论是由Donoho等人提出的一种新的信号采样和重建理论。

它通过在采样过程中，对信号进行稀疏表示，并利用现有的采样点进行重建，从而实现对信号的高效处理和传输。

基于压缩感知理论的高光谱图像重建方法是将高光谱图像从高维空间转换到低维稀疏空间，再通过优化算法进行重建。

3. 基于压缩感知理论的高光谱图像超分辨成像方法高光谱图像的超分辨成像是指通过对多幅低分辨率图像进行融合，获取高分辨率图像的一种方法。

基于压缩感知理论的高光谱图像超分辨成像方法是利用压缩感知理论进行高光谱图像的低维稀疏表示，再通过最优化算法进行高分辨率图像的重建。

4. 实验与结果分析本文通过选取一组高光谱图像进行实验，对比了基于压缩感知理论的高光谱图像重建和超分辨成像方法与传统方法的效果差异。

实验结果表明，基于压缩感知理论的方法在重建和超分辨成像方面具有明显的优势，能够更好地恢复原始图像的细节和信息。

5. 结论本文以压缩感知理论为基础，对高光谱图像的重建和超分辨成像技术进行了研究和探索。

高光谱图像压缩采样研究的开题报告一、研究背景与意义高光谱图像是一种具有多波段、高光谱分辨率的特征图像。

由于其具有丰富的空间和频率信息，因此在遥感、医学成像等领域中得到了广泛应用。

为了在高效传输和存储高光谱图像时减小数据量，需要对高光谱图像进行压缩处理。

由于高光谱图像数据量大、维度高，因此研究高光谱图像的压缩采样方法对于提升高光谱图像的传输和存储效率有着重要的意义。

二、研究内容与方法本研究的研究内容为高光谱图像的压缩采样方法。

在数据压缩过程中，需要考虑如何保留图像的重要信息和减少图像的冗余信息。

本研究将探索压缩采样时合理的采样率和压缩比例，并寻找适合高光谱图像的压缩算法。

具体的研究方法包括以下几个步骤：1. 数据预处理。

对高光谱图像进行预处理，包括去除空间噪声、归一化处理等。

2. 采样率优化设计。

通过采样率对高光谱数据进行采样。

采样率直接影响高光谱图像传输和存储过程的效率和精度，本研究将尝试不同采样率下的高光谱数据的抽取。

3. 编码压缩算法。

探索适合高光谱图像的压缩算法，包括无损压缩和有损压缩算法，同时比较不同压缩算法之间的效果。

4. 性能评估与分析。

采用定量和定性综合评价方法，比较不同算法之间的压缩效果以及图像的还原质量，评估压缩方法的优劣性。

三、研究计划与安排1. 第一阶段（1-3个月）：对高光谱图像进行调研，分析高光谱图像的特征和优缺点，并对高光谱图像压缩的现状进行了解。

2. 第二阶段（4-6个月）：对高光谱图像进行数据预处理，包括去除图像噪声和进行数据归一化，并探索不同的采样率和采样方式。

3. 第三阶段（7-9个月）：实现常见的高光谱数据压缩算法，包括无损压缩和有损压缩算法，并对压缩算法进行比较和分析。

4. 第四阶段（10-12个月）：对压缩采样算法进行优化和改进，并进行性能评估与分析，比较改进算法与现有算法的优异性。

四、预期成果本研究将主要研究面向高光谱图像的压缩采样方法，寻找适合高光谱图像的压缩算法并探索优化算法。

高光谱图像压缩方法陈玉玲;闫敬文;马丽梅【摘要】针对压缩时不能充分利用图像普相关性、细节信息丢失等问题,提出一种自适应分组Karhun-Loeve变换/整数小波变换(APKLT/IWT)的高光谱图像压缩方法.对高相关性的谱段进行自适应分组,应用改进式KL变换和整数小波变换分别消除谱相关性和图像空间冗余,应用SPIHT算法进行压缩编码,对低相关性的谱段则直接采用三维整数小波变换/三维SPIHT(3D IWT/3D SPIHT)进行压缩编码.实验结果表明,相同压缩比条件下,PSNR值比非自适应的分组KL变换/整数小波变换/SPIHT(KLT/IWT/SPIHT)压缩算法提高了6dB,运算时间减少,压缩性能明显提高.%Because the compression can not take full advantage of the image of the general relevance,and losses information details and other issues,a compression method for hyperspectral images based on adaptive partitioned Karhun-Loeve transform (APKLT) and integer wavelet transform (IWT) was proposed.The spectral data of high correlation were partitioned into several classes.The spectral correlation and image space redundancy of these classes were eliminated by KLT and IWT respectively.The SPIHT algorithm was used to compress the APKLT/IWT data.The spectral data of low correlation were compressed using 3D IWT and 3D SPIHT algorithm directly.Experimental results show that the PSNR of proposedAPKLT/IWT/SPIHT method improves 6 dB comparing with non-adaptive KLT/IWT/SPIHT method in the condition of same compression rate,and the computing time decreases,which outperforms other methods.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2018(039)003【总页数】5页(P780-784)【关键词】高光谱图像;自适应;分组KL变换;整数小波;复合树集分割【作者】陈玉玲;闫敬文;马丽梅【作者单位】北京邮电大学网络空间安全学院,北京100876;贵州广播电视大学信息工程学院,贵州贵阳550023;汕头大学电子工程系广东省数字信号与图像处理技术重点实验室,广东汕头515063;北京邮电大学网络空间安全学院,北京100876;河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室,河北石家庄050024【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言高光谱遥感卫星图像主要有谱段与谱段间相关性及空间相关性两种冗余，为了消除这些相关性，文献[1,2]采用三维矢量量化和三维小波变换等方法用分离三维处理方法先后消除谱相关性和空间相关性。

基于三维小波变换和分形编码的高光谱图像压缩的开题报告一、选题背景和意义高光谱图像是目前研究热点之一，它可以提供大量的光谱和空间信息，被应用于农业、地质、环境等领域。

然而，随着高光谱仪器性能的提高，高光谱图像的数据量日益增加，给存储和传输带来了巨大的挑战。

为了解决高光谱图像压缩中的问题，需要探索一种有效的压缩算法。

目前，基于小波变换的图像压缩技术已经得到了广泛应用，但是该方法的压缩比较低，同时容易损失图像的局部细节信息。

因此，需要进一步研究如何提高该方法的压缩效率和保留局部细节信息。

分形编码是一种能够高效压缩图像的技术，它可以利用图像自相似性进行压缩。

然而，分形编码的缺点是计算复杂度较高，对硬件要求高。

因此，需要探索一种能够克服分形编码缺点的方法。

综上所述，本文将探索一种基于三维小波变换和分形编码的高光谱图像压缩算法，提高高光谱图像压缩效率和保留局部细节信息，同时克服分形编码的缺点。

二、研究内容和方法本文将采用以下方法研究高光谱图像的压缩问题：1. 研究小波变换的基本原理，探索三维小波变换在高光谱图像压缩中的应用。

2. 研究分形编码的基本原理和优缺点，提出一种能够克服缺点的方法，与小波变换相结合进行高光谱图像压缩。

3. 利用MATLAB软件进行实验，对比三种压缩方法的压缩效果和速度。

采用的指标包括压缩比、均方误差、信噪比等。

三、预期研究成果和意义本文将设计一种基于三维小波变换和分形编码的高光谱图像压缩算法，并通过实验证明该方法能够提高高光谱图像的压缩效率和保留局部细节信息，同时克服分形编码的缺点。

本研究成果将在高光谱图像处理领域具有重要的应用价值和研究意义。

2023-11-11CATALOGUE目录•高光谱图像概述•无损压缩技术概述•高光谱图像无损预测压缩技术•高光谱图像无损预测压缩技术应用•高光谱图像无损预测压缩技术展望•相关技术介绍01高光谱图像概述高光谱图像是一种包含大量连续光谱带的图像，每个像素包含一条完整的光谱曲线。

高光谱图像通常在遥感领域应用广泛，用于获取地物的光谱信息，从而进行地物分类、识别和监测等任务。

高光谱图像定义高光谱图像在空间维度上具有高分辨率，能够清晰地表达地物的空间细节。

高分辨率光谱维度高数据量大相较于传统图像，高光谱图像增加了光谱维度，使得图像中的每个像素都包含一条完整的光谱曲线。

由于高光谱图像具有高分辨率和高的光谱维度，导致其数据量较大，处理和存储难度较高。

03高光谱图像特点0201高光谱图像应用领域高光谱图像能够获取地物的光谱信息，通过分析光谱信息可以对地物进行分类和识别。

地物分类环境监测农业应用地质勘探高光谱图像可以监测环境中的污染源、污染物浓度等环境状况。

高光谱图像可用于农作物生长状况监测、病虫害预警等农业应用中。

高光谱图像可用于地质勘探、矿产资源调查等地质领域的应用中。

02无损压缩技术概述•无损压缩技术是一种通过特定的算法对数据进行编码和解码的程序，在压缩和解压缩过程中，源数据不会丢失任何信息。

这种技术主要用于图片、音频和视频等多媒体数据的压缩，可以在保证数据质量的前提下，实现较高的压缩比。

无损压缩技术定义1. 哈夫曼编码（Huffma…基于统计的方法进行编码，对出现频率高的数据用较短的编码代替，反之则用较长的编码代替。

将连续的相同数据用较短的编码代替，适用于具有连续重复数据的文件。

将数据表示为一个实数范围内的概率分布函数，根据数据特征进行编码。

将数据与字典中的元素进行匹配，用较短的编码代替字典中的元素。

无损压缩技术分类2. 游程编码（Run-Len…3. 算术编码（Arithme…4. 字典编码（Diction…1. 优点无损压缩可以保留源数据的完整性，解压缩后可以得到与源数据完全相同的数据。

高光谱图像的压缩处理技术研究随着遥感技术的快速发展，高光谱图像成为了研究领域的热门话题。

高光谱图像包含了更多丰富的光谱信息，但也带来了数据处理和存储的挑战。

压缩处理技术可以有效地减少高光谱图像的存储和传输成本，同时保持图像质量和信息完整性。

本文将详细探讨高光谱图像的压缩处理技术，包括压缩原理、压缩方法和压缩评测等方面的研究成果。

一、高光谱图像压缩的原理高光谱图像压缩的原理是通过减少冗余信息和利用图像的统计特性来实现数据的压缩。

高光谱图像中的冗余信息主要包括光谱和空间冗余。

光谱冗余是指光谱通道之间存在相关性，可以通过差分编码、预测编码和变换编码等方法实现压缩。

空间冗余是指图像中邻近像素之间存在的相关性，可以通过像素间差分编码、预测编码和小波变换等方法实现压缩。

压缩算法的核心在于如何选择合适的压缩方法来最大程度地减少冗余信息，保证图像质量和信息的完整性。

二、高光谱图像压缩的方法1. 无损压缩方法无损压缩方法是指在压缩过程中不丢失任何图像信息，可以完全恢复原始图像。

无损压缩方法常用的有预测编码方法和基于小波变换的方法。

预测编码方法包括差分编码和预测误差编码，利用图像预测和差分编码的思想来减少冗余信息。

基于小波变换的无损压缩方法通过对图像进行分解和重构，利用小波系数的编码来实现压缩。

无损压缩方法在高光谱图像传输和存储方面具有重要意义，但压缩率相对较低。

2. 有损压缩方法有损压缩方法是指在压缩过程中会有信息丢失，无法完全恢复原始图像，但在保持图像主要特征的前提下实现更高的压缩率。

有损压缩方法常用的有基于变换的方法和基于预测的方法。

基于变换的方法包括小波变换和离散余弦变换等，通过对图像进行变换，将能量集中在少数系数上，再通过量化和编码来实现压缩。

基于预测的方法通过对图像像素进行建模和预测，利用预测误差的编码来实现压缩。

有损压缩方法在高光谱图像处理中被广泛使用，可以实现较高的压缩率，并在一定程度上保持图像质量。

基于空谱联合和波段分类的高光谱压缩感知重构黄元超;王阿川【摘要】Satellites are subject to the interference of the atmosphere and electromagnetic wave when obtaining ground information,resulting in the occurrence of bad lines and noise in the hyperspectral image itself.In response to this problem,this paper,taking the characteristics of hyperspectral remote sensing images into account,presents an image reconstruction method based on the combina-tion of hyperspectral and band classification.Firstly,according to the level of noise,the image band is classified as two levels:strong interference band due to bad line and the non-interference low noise band.Secondly,the second level is divided into groups,and then the standard band is determined. The standard band is independently reconstructed and the dual-mode space spectrum joint prediction model is constructed referring to the standard band.The reconstruction image of non-reference band is obtained by cross-projection using the regularization theory.Finally,the strong interference band is reconstructed independently and the reconstructed image is decomposed by wavelet transform,leading to the final image of the interference band by high-frequency correction.Experimental results show that the proposed method improves the average signal-to-noise ratio of the reconstructed image by a-bout 1~2dB compared with the traditional one.%卫星在获取地面信息时会受到大气、电磁波的干扰,导致高光谱影像本身产生坏线和噪声.针对这一问题,本文结合高光谱遥感影像的特性提出了一种基于空谱联合和波段分类的影像重构方法.首先,根据噪声影响程度将影像波段分为坏线强干扰波段和非干扰低噪声波段;其次,对波段进行分组,确定每组参考波段,并对参考波段进行独立重构;然后,根据参考波段构建双模式空谱联合预测模型,利用正则化交叉投影得到非参考波段重构影像;最后,对坏线强干扰波段,先进行独立重构,然后对重构影像进行小波分解,通过高频校正得到了干扰波段最终重构影像.实验表明,本文方法对重构高光谱影像的平均信噪比较传统方法提高了1~2dB.【期刊名称】《液晶与显示》【年(卷),期】2018(033)004【总页数】8页(P291-298)【关键词】压缩感知;复合正则;空谱联合;高频校正【作者】黄元超;王阿川【作者单位】东北林业大学信息与计算机工程学院,黑龙江哈尔滨 150040;东北林业大学信息与计算机工程学院,黑龙江哈尔滨 150040【正文语种】中文【中图分类】TP751.11 引言目前，随着空间卫星技术的发展，高光谱遥感技术逐渐成为了卫星获取地面信息的主要手段，广泛应用于地质勘探、军事、农业等方面。

压缩编码的计算光谱成像方法研究压缩编码的计算光谱成像方法研究摘要：计算光谱成像是一种使用数字计算和信号处理技术来重建物体光谱信息的新兴成像技术。

而压缩编码作为一种高效的数据处理技术，被引入到计算光谱成像中，以提高成像速度和减少数据传输量。

本文将介绍压缩编码的计算光谱成像方法，并进行实验验证。

1.引言计算光谱成像是一种将物体在不同波长处的光谱信息转化为图像的技术。

传统的光谱成像方法需要使用色散元件和光谱仪来获取物体的光谱信息，然后通过图像传感器捕获不同波长处的光谱图像。

然而，这种方法存在成像速度慢、成本高、数据量大等问题。

压缩编码技术的引入可以有效解决这些问题。

2.压缩编码的计算光谱成像方法压缩编码的计算光谱成像方法是一种使用多光谱滤波器和压缩感知算法来重建物体光谱信息的方法。

具体步骤如下：2.1 多光谱滤波器多光谱滤波器是用来选择特定波段的光谱信息的装置。

它通过调整不同波段的光谱滤波器的通量，可以实现用有限的观测来获取较高质量的光谱信息。

多光谱滤波器的选择应该根据目标物体的光谱分布进行优化。

2.2 压缩感知算法压缩感知是一种通过观测数量的降低而实现有效信息恢复的信号处理理论。

压缩感知算法可以将高维信号压缩为低维信号，并通过重建算法来实现原始信号的恢复。

在计算光谱成像中，可以应用压缩感知算法将多光谱滤波器观测的信号进行压缩编码，然后通过反演算法重建光谱信息。

3.实验验证为了验证压缩编码的计算光谱成像方法的有效性，我们进行了一系列实验。

选取了不同波段的光谱滤波器，并对目标物体进行了多光谱成像。

然后，通过压缩感知算法对观测信号进行压缩编码，并进行重建算法来还原原始光谱信息。

实验结果表明，压缩编码的计算光谱成像方法可以有效地提高成像速度，并减少数据传输量。

4.结论本文介绍了压缩编码的计算光谱成像方法，并进行了实验验证。

结果表明，压缩编码的方法可以提高计算光谱成像的效率和减少数据传输量。

然而，压缩编码方法也存在一些问题，例如重建误差和计算复杂度。