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高光谱图像压缩的方法研究

作　者: 王成
导　师: 何伟基
学　校: 南京理工大学
专　业: 光学工程
关键词: 高光谱图像图像压缩线性预测小波变换压缩感知编码孔径成像
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

作为一种融合了电磁学、光学、信号处理等多学科交叉领域的新兴学科,高光谱遥感成像已经被广泛的应用于军事、地质、医学、农业、海洋生物、大气和环境监测等领域。然而高光谱图像庞大的数据量给存储和传输带来了巨大的压力,严重制约了高光谱成像技术的应用发展,因此找到一种高效的压缩方法是高光谱遥感成像技术发展中一个亟须要解决的课题。本文对高光谱图像压缩的方法进行了研究。首先,对高光谱图像数据的存储格式以及空间和谱间相关性进行了研究。其次,对基于线性预测的高光谱图像压缩的理论进行了详细分析,并对光谱图像数据的编码方法进行了介绍。在对高光谱图像进行压缩之前,通过采用一些预处理手段来提升整个高光谱图像压缩的性能,结合高光谱图像本身的特性,提出了一种基于自适应波段分组和小波变换混合优化编码的高光谱图像压缩算法,通过实验结果比较发现,该算法可以实现高光谱图像的高效压缩。然后,对基于压缩感知理论的高光谱图像压缩方法进行了研究。介绍了压缩感知的理论,分析了压缩感知理论的关键要素,并对不同的重构算法进行了压缩实验以及相应的结果分析。最后,对基于编码孔径成像技术的高光谱图像压缩方法进行了分析研究。介绍了编码孔径光谱成像技术的原理,通过建立的编码孔径成像技术理论模型对高光谱图像进行了实验研究以及结果分析。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-19
  1.1 论文研究的背景及意义  7-11
    1.1.1 高光谱遥感成像技术  7-9
    1.1.2 高光谱遥感成像技术的发展  9-11
  1.2 高光谱图像压缩方法  11-17
    1.2.1 高光谱图像压缩的必要性  11
    1.2.2 高光谱图像压缩的可行性  11-12
    1.2.3 高光谱图像压缩方法的研究现状  12-17
  1.3 论文主要研究内容  17-19
2 高光谱图像数据格式与相关性分析  19-26
  2.1 高光谱图像数据格式  19-21
    2.1.1 BSQ数据格式  19-20
    2.1.2 BIP数据格式  20
    2.1.3 BIL数据格式  20-21
  2.2 高光谱图像相关性的分析研究  21-24
    2.2.1 空间相关性分析  21-23
    2.2.2 谱间相关性分析  23-24
  2.3 小结  24-26
3 基于线性预测的高光谱图像压缩  26-39
  3.1 线性预测  26-28
  3.2 自适应波段分组  28-30
  3.3 霍夫曼(huffman)编码  30-31
  3.4 多级树集合分裂排序(SPIHT)编码  31-33
  3.5 实验与分析  33-38
  3.6 小结  38-39
4 基于压缩感知理论的高光谱图像压缩  39-49
  4.1 压缩感知理论  39-43
    4.1.1 压缩感知理论简述  39-40
    4.1.2 压缩感知理论的数学模型  40-41
    4.1.3 压缩感知理论的关键要素  41-43
  4.2 压缩感知实验与分析  43-48
  4.3 小结  48-49
5 基于编码孔径光谱成像技术的高光谱图像压缩  49-57
  5.1 编码孔径光谱成像技术原理  49-50
  5.2 编码孔径光谱成像技术理论数学模型  50-53
  5.3 编码孔径光谱成像实验以及结果分析  53-56
  5.4 小结  56-57
6. 结束语  57-59
  6.1 工作总结  57
  6.2 展望  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-64
附录  64

高光谱图像压缩的方法研究

内容摘要

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