基于三维整数小波的高光谱图像兴趣体保护压缩研究

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去除数据间的冗余及对感兴趣区域的保护是高光谱遥感图像目标识别与解译的基础,但是,高光谱图像的海量数据给数据存储和传输带来巨大压力。高光谱遥感图像自身特性决定其不同于二维图像,因此从高光谱遥感图像自身特性出发来进行图像压缩并对重构图像进行波段选择以识别感兴趣目标就成为一项重要的研究课题。  论文分析了高光谱遥感图像的空间相关性和谱间相关性,研究其与静态二维图像之间的相关性差异。结果表明,高光谱图像的空间相关性要弱于二维静止图像,同时高光谱图像具有较强的谱间相关性。  讲述了兴趣体的知识,即感兴趣波段中的感兴趣区域。针对地物判别的应用,研究了最佳波段选择方法,并对兴趣体进行保护,最后通过仿真实验验证了兴趣体保护的效果。  论文研究了对兴趣体进行整数小波基的选取及对其进行高光谱图像压缩。在进行二维小波变换去除空间冗余的同时,还要对光谱维进行时域变换以达到去除谱间冗余的目的。再利用3D-SPIHT算法对变换系数进行编码,输出嵌入式码流。然后通过逆变换得到重构图像。最后利用本文波段选择方法将重构图像的兴趣区与背景区进行分离且与原图像进行实验对比,获得较好的兴趣体保护质量。通过实验验证本文在压缩比为8∶1时,获得的平均峰值信噪比远大于40db。在目标识别阶段通过实验验证了兴趣体保护的效果。
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