基于分层预测的高光谱图像分布式有损压缩算法

王 林，杨 红，卿粼波，滕奇志，何小海，陈洪刚

(四川大学 电子信息学院，四川 成都 610065)

0 引言

随着高光谱成像技术的发展，高光谱图像具有越来越高的光谱分辨率和空间分辨率，给数据的存储和传输带来了严峻的挑战[1]。由于高光谱图像需要由遥感平台传输到地面，面临着内存资源、计算能力有限等问题，因此设计一种简单高效的压缩方案是高光谱领域需要解决的重要问题。考虑到无损压缩只能提供有限的压缩比，有损压缩更加适合硬件资源、下行带宽有限的遥感平台，因此本文对高光谱图像的有损压缩进行深入研究和分析。

传统的高光谱图像有损压缩方法，可分为2类：① 采用独立编码独立解码的方式，如静态图像压缩编码标准JPEG2000[2]，这种方式只能去除高光谱图像的空间冗余，无法去除光谱冗余，因此不能获得有效的压缩性能；② 采用联合编码联合解码的方式，如文献[3]将JPEG2000与一维光谱去相关方法DWT(Discrete Wavelet Transform)、DCT(Discrete Cosine Transform)和 KLT( Karhunen-Loeve Transform)相结合。虽然这种传统类型的算法可以有效地利用消除相邻波段图像之间的冗余，然而编码复杂度高，需要大量的存储空间，并且无错误恢复能力。分布式信源编码(Distributed Source Coding,DSC)，采用独立编码联合解码的方式。这种思想的无损压缩理论基础是Slepian-Wolf[4]理论，有损压缩理论基础是Wyner-Ziv[5]理论。DSC的主要应用领域有无线传感器网络[6]和图像[7]、视频编码[8-9]等。近年来DSC在高光谱图像压缩中得到了广泛的应用，因为它将复杂度从编码器转移到解码器[10]，并且在 DSC中利用了信道编码技术，抗误码能力强，从而满足星载压缩的要求[11]。……