高光谱图像的压缩处理技术研究
高光谱图像分类方法研究
在高光谱图像分类中，通常采用卷积神经网络（CNN）来处理图像的空间信息 ，采用循环神经网络（RNN）来处理图像的光谱信息。通过将 CNN 和 RNN 进行结合，可以实现高光谱图像的自动分类。
基于深度学习的高光谱图像分类方法
总结词
深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络来学习数据的内在规律和 特征。在高光谱图像分类中，基于深度学习的方法可以更有效地处理复杂的空间 信息和光谱信息。
02
高光谱图像集成了空间、光谱和 时间三个维度的信息，为地物识 别、环境监测、农业、军事等领 域提供了强有力的数据支持。
高光谱图像的特性
高光谱图像具有很高的数据维度 ，通常包含数百甚至数千个波段
。
每个像素包含完整的光谱曲线， 使得高光谱图像能够更精细地表 达地物的空间特征和光谱特征。
高光谱图像的空间分辨率和光谱 分辨率高，能够提供丰富的地物
则化项来实现最优分类。
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总结词
RF是一种无监督学习算法，通过构 建随机森林进行分类，可以处理多维 度的数据，对高维数据有很好的适应 性。
详细描述
RF通过构建多个决策树，并将它们的 预测结果进行投票来得到最终的分类 结果。在训练过程中，RF通过优化森 林的精度和多样性来实现最优分类。
基于NN的高光谱图像分类实例分析
总结词
NN是一种神经网络模型，通过模拟人脑神 经元的连接方式进行分类，可以处理复杂的 非线性问题。
总结词
SVM是一种监督学习算法，在分类问题 中表现出色，对高维数据有很好的适应 性，可以处理多类别的分类问题。
VS
详细描述
SVM通过找到一个最优的超平面，将不 同类别的样本分隔开，从而实现对高光谱 图像的分类。在训练过程中，SVM通过 最小化分类错误和最大化间隔来实现最优 分类。
高光谱图像特征提取方法的研究与应用
高光谱图像特征提取方法的研究与应用一、引言高光谱图像是一种具有连续光谱信息的遥感图像，其特点是波段数量多且连续。
高光谱图像的分析和处理旨在提取图像中的有效特征，以实现对地物分类、目标检测和环境监测等应用。
本文旨在综述当前高光谱图像特征提取方法的研究进展，并探讨其在实际应用中的潜力。
二、高光谱图像特征提取方法1. 光谱特征提取方法光谱特征提取是高光谱图像分析的基础，通过利用图像中不同波段的光谱信息来揭示地物的特征。
常见的光谱特征提取方法包括像元光谱特征、平均光谱特征和主成分分析等。
像元光谱特征是指通过对图像中单个像素的光谱进行分析，来获取地物光谱特征的方法。
平均光谱特征则是对图像中某一区域内的像素光谱进行求平均，以得到该区域的光谱特征。
2. 空间特征提取方法除了光谱信息外，高光谱图像还包含丰富的空间信息。
因此，空间特征提取方法在高光谱图像处理中也起着重要的作用。
常见的空间特征提取方法包括纹理特征提取和形状特征提取。
纹理特征提取通过分析地物的纹理分布来揭示其特征。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）和小波变换等。
形状特征提取则通过对地物的外形进行分析，以提取地物的形状特征。
3. 混合特征提取方法为了更准确地描述地物的特征，研究者们也提出了混合特征提取方法，将光谱特征和空间特征相结合。
例如，光谱–空间特征提取方法可以通过光谱相似性和空间相似性来同时描述地物的特征。
此外，也有研究者提出了基于深度学习的特征提取方法，通过深度神经网络模型自动学习并提取高光谱图像中的特征。
三、高光谱图像特征提取方法的应用高光谱图像特征提取方法在许多领域中都有广泛的应用，下面分别介绍其中的几个应用场景。
1. 地物分类地物分类是高光谱图像处理中的重要应用之一。
通过提取地物的光谱特征、纹理特征和形状特征，可以将高光谱图像中的地物按照类别进行分类。
这在土地利用监测、环境保护和农业管理等领域中都有重要的作用。
2. 目标检测高光谱图像中的目标检测是指通过提取图像中目标的特征，以实现对目标的自动识别和检测。
面向高光谱图像的目标检测研究
第44卷第6期航天返回与遥感2023年12月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING45面向高光谱图像的目标检测研究高大化贺昱董宇波*刘丹华李浩勇石光明（西安电子科技大学，西安710071）摘要现有的高光谱目标检测方法是通过逐像素分类而实现，导致了检测速度缓慢。
物体级目标检测的发展为高光谱图像实时目标检测带来了希望。
为了实现实时高光谱图像目标检测，文章提出了一种基于目标检测模型YOLO的卷积神经网络算法。
首先，该算法提出了用多尺度光谱注意力网络（Res2NetSE）来提取空谱特征，能够提升多尺度目标检测效果并能更有效地提取关键波段信息；其次，该算法提出了一个空间增强的特征金字塔模块（Spatial Enhanced FPN，SFPN）用于特征融合，提升了神经网络的感受野和多尺度性能；最后，该算法设计了FIOU（Fantastic IoU）损失函数，提升了预测框定位精度。
实验结果表明，所提出的算法能够有效提取空间域和光谱域信息特征，分别在平均准确率上提升了14.19%、8.01%和5.38%，与现有方法相比表现出更出色的性能。
文章的算法为高光谱图像的物体级目标检测提供了一种有效的解决方案，有望推动高光谱图像分析领域的进一步发展。
关键词光谱注意力特征金字塔高光谱目标检测物体级目标检测高光谱图像处理中图分类号: TP753文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)06-0045-12DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.06.005Object Detection for Hyperspectral ImagesGAO Dahua HE Yu DONG Yubo*LIU Danhua LI Haoyong SHI Guangming（Xidian University, Xiʹan 710071, China）Abstract Existing hyperspectral image (HSI) target detection methods rely on pixel-wise classification, resulting in slow detection speed. The development of object detection offers hope for real-time HSI target detection. To achieve real-time HSI target detection, this paper proposes a Convolutional Neural Network (CNN) algorithm based on YOLO. Firstly, the algorithm introduces a multi-scale spectral attention network (Res2NetSE) to extract spectral features, thereby improving multi-scale target detection and effectively capturing critical spectral information. Secondly, the algorithm presents a Spatial Enhanced Feature Pyramid Module (SFPN) for feature fusion, further enhancing the neural network's receptive field and multi-scale performance.Finally, the algorithm designs a Fantastic IoU (FIOU) loss function to enhance the precision of predicted bounding boxes. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively extract spatial and spectral features, achieving performance improvements of 14.19%, 8.01%, and 5.38% in terms of mean average precision (mAP) when compared to existing methods. The proposed algorithm offers an effective solution for real-time object detection in HSIs, with the potential to advance the analysis of HSI further.收稿日期：2023-06-30基金项目：国家重点研发计划项目（2019YFA0706604）；国家自然科学基金（61976169，62293483，62205260）引用格式：高大化, 贺昱, 董宇波, 等. 面向高光谱图像的目标检测研究[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(6): 45-56.GAO Dahua, HE Yu, DONG Yubo, et al. Object Detection for Hyperspectral Images[J]. Spacecraft Recovery &Remote Sensing, 2023, 44(6): 45-56. (in Chinese)46航天返回与遥感2023年第44卷Keywords spectral attention; feature pyramid networks; HSI target detection; object detection; HSI processing0 引言高光谱成像技术是利用成像光谱仪，在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成像。
高光谱,多光谱及超光谱
1、光谱分辨率光谱分辨率spectral resolution定义1：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。
遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。
定义2：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。
光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。
细分光谱可以提高自动区分和识别目标性质和组成成分的能力。
传感器的波谱范围，一般来说识别某种波谱的范围窄，则相应光谱分辨率高。
举个例子：可以分辨红外、红橙黄绿青蓝紫紫外的传感器的光谱分辨率就比只能分辨红绿蓝的传感器的光谱分辨率高。
一般来说，传感器的波段数越多波段宽度越窄，地面物体的信息越容易区分和识别，针对性越强。
2、什么是高光谱，多光谱及超光谱高光谱成像是新一代光电检测技术，兴起于2O世纪8O年代，目前仍在迅猛发展巾。
高光谱成像是相对多光谱成像而言，通过高光谱成像方法获得的高光谱图像与通过多光谱成像获取的多光谱图像相比具有更丰富的图像和光谱信息。
如果根据传感器的光谱分辨率对光谱成像技术进行分类，光谱成像技术一般可分成3类。
(1)多光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．1mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。
(2)高光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda=0．01mm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段，光谱分辨率可达nm 级。
(3)超光谱成像——光谱分辨率在delta_lambda/lambda =O．001mm=1nm数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域可达数千个波段。
众所周知，光谱分析是自然科学中一种重要的研究手段，光谱技术能检测到被测物体的物理结构、化学成分等指标。
光谱评价是基于点测量，而图像测量是基于空间特性变化，两者各有其优缺点。
基于分段K—L变换的遥感图像压缩
【 摘
要】 ：提 出了基 于分段 Ｋ ｒｕ ｅ — ｏｖ ａｈ ｎｎ Ｌｅｅ变换和整数小波的遥感 图像压缩方法。 算法的关键是依据高光谱 图像 的谱
间相 关性 ， 变 Ｋ Ｌ变换 的谱 段 间 隔数 。 传 统 的 Ｋ Ｌ变换 相 比 ， 改 － 与 — 改进 的 分 段 式 的 Ｋ Ｌ 变换 使 用 了较 少 的相 邻 谱 段 ， 以 能 — 所
以获 得 更 高 的 压 缩 率 。
本 文 采 用 分 段 Ｋ Ｌ变 — Ｋ Ｌ Ｋ ｒｕｅ — ｏｖ ） — （ ａｈ ｎｎ Ｌｅｅ 变换 也 称 为 主成 分 或 主分 量 分 析 ， 是 在统 计 特 征 基 础 上 的多 维 正 交线 性 变 换 ， 它是 多 波 段 、 时 相 遥 换 、 Ｄ ９ 多 Ｃ Ｆ ７整 数 小 波 变 换 ２ 感 图像 处 理 中 常用 的一 种 变 换技 术ｆ Ｋ Ｌ变 换应 用 本 征 矢 量 空 和零 数 编 码 进 行 ２ ４波 段 ｎ — 。 间 技 术 ， 变换 的数 据 映射 到 本 征 矢量 空 间 上 。 最 小 均 方 误 差 的 遥 感 高 光 谱 图 像 压 缩 ． 将 在 并 进 行 ３组 对 比 实 验 ： ） １ 的意 义上 ， — Ｋ Ｌ变 换 是最 优 的变 换 。 １ ６分 段 式 ： ） ２分 段 式 ； ２３ Ｋ Ｌ变换 可 以 把 原来 多变 量 数据 在 信 息 损 失 最 小 的 前 提 下 —
图 ２ 高光 谱 图像 压 缩 系统 框 图
） ２ 变 换 为尽 可 能 少 的互 不 相 关 的新 的变 量 ． 减少 数 据 的维 数 ． 以 节 ３ 全 ２ ４波 段 式 。 图 ３是 在 Ｐ Ｎ ＝ ３ Ｂ 时 ．不 同分 段 压 缩 方 法 的 率 失 真 图 Ｓ Ｒ ５ｄ 省 处 理时 间 和 费用 『１然 而 ， — １。 Ｋ Ｌ变换 在 处 理 过程 中需 要 所 有 波 像 。 轴 是 波 段 ， 轴 是 不 同 分段 方 法 的率 失 真值 。 第 ４ 横 纵 在 ８波 段 段 图像 的统 计 特 征信 息 ． 大 的 占用 图像 压 缩 时 间 。 极
一种基于Contourlet变换的高光谱图像压缩算法
第３９卷 第１１Ａ期２０１２年１１月计算机科学Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ＳｃｉｅｎｃｅＶｏｌ．３９Ｎｏ．１１ＡＮｏｖ ２０１２本文受中央高校基本科研业务费专项资金（ＣＨＤ２０１１ＪＣ１７０），长安大学基础研究支持计划专项基金，长安大学创新团队项目资助。
白 璘（１９８１－），男，博士，讲师，主要研究方向为信号处理、高光谱图像处理、数据压缩，Ｅ－ｍａｉｌ：ｂａｉ１９８１＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ．ｃｎ；刘盼芝（１９８０－），女，博士，讲师，主要研究方向为信号处理、数据融合；李 光（１９８２－）男，博士，讲师，主要研究方向为计算机科学、数据挖掘。
一种基于Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ变换的高光谱图像压缩算法白 璘 刘盼芝 李 光（长安大学电子与控制工程学院 西安７１００６４） 摘 要 提出了一种基于Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ变换的高光谱图像压缩算法，其将多尺度几何分析用于高光谱图像的空间去相关，在进行有损压缩时有效地保存了高光谱图像丰富的纹理信息。
该算法首先对高光谱图像的每一个波段图像进行基于小波的Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ变换，然后用前一波段的变换系数预测当前波段，最后对预测误差进行ＳＰＩＨＴ编码，形成嵌入式码流。
实验结果表明，提出的基于Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ变换的高光谱图像压缩算法其压缩效果优于对比算法，且能较好地保留高光谱图像的纹理信息。
关键词 高光谱图像压缩，多尺度几何分析，Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ，ＳＰＩＨＴ编码中图法分类号 ＴＮ９１１，ＴＰ７９ 文献标识码 Ａ Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ Ｉｍａｇｅｓ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ ＴｒａｎｓｆｏｒｍＢＡＩ Ｌｉｎ ＬＩＵ Ｐａｎ－ｚｈｉ ＬＩ Ｇｕａｎｇ（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈａｎｇ’ａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ ７１００６４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｅｓ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｅ ｓｐａｃｅ ｄｅ－ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｗａｖｅｌｅｔ ｂａｓｅｄ ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｏｎ ｅａｃｈ ｂａｎｄ ｏｆ ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅｎ ｐｒｅｄｉｃｔ ｃｕｒｒｅｎｔ ｂａｎｄ ｂｙ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｂａｎｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ＳＰＩＨＴ ｃｏｄｅｒ ｕｓｅｄ ｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒ ａｎｄ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｄａｔａ ｓｔｒｅａｍ ｇｅｎｅｒａｔｅｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏ－ｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｃｈｉｅｖｅ ｗｅｌｌ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ ｒｅｔａｉｎ ｈｉｇｈ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｅ ｔｅｘｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂｅｔｔｅｒ ｔｈａｎ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ，Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ，ＳＰＩＨＴ ｃｏｄｅｒ １ 引言成像光谱技术是２０世纪８０年代初发展起来的一种新型遥感技术。
高光谱图像运动误差实时校正处理平台设计与实现
ｅ ｉ ｙ ｔｏ ｐ． ｃｃ － ｌ ｕａ ＠ｏ ｔａ． ｎ ｍａ ：
＊通 讯 联 系 人
２ ７ ２６
光谱学 与光谱分析
第３ ２卷
Ｌ Ｕ 【 Ｌ． ＪＬ ＿１ ＿ Ｕ Ｕ Ｕ Ｕ Ｕ Ｕ Ｕ Ｌ ｜Ｕ Ｕ Ｌ ｆ－ Ｌ Ｕ Ｕ Ｉ Ｊ Ｕ １ ＿Ｊ
第 一帧数 据
Ｆｉ．１ Ｏｕ ｐｕ ａｔ ｕｎｉ ａ ｒ ｍ ｇ ｔ ｔｄ ａ ｔ ｎｇ ｄｉｇ ａ
３ Ｖ 方案处理平 台的关键步骤实现 ５
３ １ ｎ 功 能 实 现 ．
数据准备 数据处珲 Ｅ ： ＝ 互 互 ＝ 互 互 数据输出
基于 Ｓ ｇ ａ 分束 器 的空 间调 制型 干涉仪 ，在理 想情 况 ａｎ ｅ 下 ， 干涉 图的表达式是 其
第３ 卷， ８ ２ 第 期 ２０ １２年 ８ 月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｓ ｅ ｔｏ ｃ ｐ ｎ ｐ ｃ ｒ ｌＡｎ ｌ ｓｓ ｐ ｃ ｒ ｓ ｏ ｙ ａ ｄ Ｓ ｅ ｔａ ａｙ ｉ
Ｖｏ． ２ Ｎｏ ８ ｐ ２ ７ — ２ ９ １３ ， ． ， ｐ ２ ５ ２ ７ Ａｕ ｕ ｔ ０ ２ ｇ ｓ ，２ １
本系统所设计 的处 理平 台 ，采 用 Ｘｉｎ ｌ ｘＶ５处理 器 ，结 ｉ 合 丰富软核模块 ，同时 又优化 了光谱 数据 处理 的关键 环 节 ， 解决 了因星上数据量大 ，处理不能实 时 ， 度不高 等技术 问 精
ｎ ｃ） ｅｔ总线传输至板载 Ｒ ＡＭ，经过数 据分 解后 ，分发 至 ４个 ＴＳ Ｏ Ｄ Ｐ处 理芯片 ， Ｉ１ Ｓ 数据处理完成后 ， 由Ｃ Ｃ 总线传输 再 ＰＩ
Ｆｉ ２ Ｉ ｅ ｆｒ ｇ ａ ｅ ｌｔｍ ｅ ｃ ｉ ｒ ｔｏ ｇ． ｎｔｒ ｅ ｏ ｒ ｍ ｒ ａ－ｉ ａｌｂ ａ ｉｎ
高光谱图像处理与信息提取前沿
3
3.1 3.1.1
高光谱图像处理与信息提取方法
噪声评估与数据降维方法 噪声评估 典型地物具有的诊断性光谱特征是高光谱遥
感目标探测和精细分类的前提，但是由于成像光 谱仪波段通道较密而造成光成像能量不足，相对 于全色图像，高光谱图像的信噪比提高比较困 难。在图像数据获取过程中，地物光谱特征在噪 声的影响下容易产生“失真”，如对某一吸收特征进 行探测，则要求噪声水平比吸收深度要低至少一 个数量级。因此，噪声的精确估计无论对于遥感 器性能评价，还是对于后续信息提取算法的支 撑，都具有重要意义。
张兵：高光谱图像处理与信息提取前沿
1063
得新的突破。高光谱图像处理与信息提取技术的 研究主要包括数据降维、图像分类、混合像元分 解和目标探测等方向(张兵和高连如，2011)。本文 首先从上述4个方向梳理高光谱图像处理与信息提 取中的关键问题，然后分别针对每个方向，在回 顾相关经典理论和模型方法的基础上，介绍近年 来取得的新的代表性成果、发展趋势和未来的研 究热点。此外，高性能计算技术的发展显著提升 了数据处理与分析的效率，在高光谱图像信息提 取中也得到了广泛而成功的应用，因此本文还将 介绍高光谱图像高性能处理技术的发展状况。
题制图的基础数据，在土地覆盖和资源调查以及 环境监测等领域均有着巨大的应用价值。高光谱 图像分类中主要面临Hughes现象(Hughes，1968)和 维数灾难 (Bellman ， 2015) 、特征空间中数据非线 性分布等问题。同时，传统算法多是以像元作为 基本单元进行分类，并未考虑遥感图像的空间域 特征，从而使得算法无法有效处理同物异谱问 题，分类结果中地物内部易出现许多噪点。 (4) 高光谱图像提供的精细光谱特征可以用于 区分存在细微差异的目标，包括那些与自然背景 存在较高相似度的目标。因此，高光谱图像目标 探测技术在公共安全和国防领域中有着巨大的应 用潜力和价值。高光谱图像目标探测要求目标具 有诊断性的光谱特征，在实际应用中受目标光谱 的变异性、背景信息分布与模型假设存在差异、 目标地物尺寸处于亚像元级别等问题影响，有时 存在虚警率过高的问题，需要发展稳定可靠的新 方法。 此外，高光谱遥感观测的目的是获取有用的 目标信息，而不是体量巨大的高维原始数据，传 统图像处理平台和信息提取方式难以满足目标信 息快速获取的需求。尽管高性能处理器件的迅猛 发展，为亟待解决的高光谱图像并行快速处理和 在轨实时信息提取提供了实现途径，但也面临着 一系列的关键技术问题。并行处理和在轨实时处 理都需要对算法架构进行优化，同时要依据处理 硬件的特点考虑编程方面的问题，此外，在轨实时 处理还对硬件在功耗等方面提出了特殊的要求。
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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。
三、高光谱图像压缩的评测方法
高光谱图像压缩的评测方法可以从压缩率和图像质量两个方面来进行评估。
压缩率是衡量压缩方法性能的重要指标，可以通过压缩比和比特率来表示。
压缩比是指压缩后图像的大小与原始图像大小的比值，比特率是指压缩后图像所占用的比特数除以图像
的像素数。
图像质量是指压缩后图像与原始图像的相似程度，可
以通过峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等来评价。
PSNR是衡量图像质量的常用指标，SSIM主要考虑图像的感
知质量，更符合人眼的感知特性。
四、高光谱图像压缩的应用领域
高光谱图像压缩技术在农业、环境监测、城市规划和遥感图像
处理等领域有广泛的应用。
在农业领域，高光谱图像可以用于作
物健康监测和病虫害识别，压缩处理技术可以实现远程监测和节
省存储空间。
在环境监测中，高光谱图像可以用于水质监测和土
地利用监测，压缩处理技术可以提供高效的数据传输和存储。
在
城市规划和遥感图像处理中，高光谱图像可以用于建筑物检测和
土地分类，压缩处理技术可以提高图像处理的效率和减少存储成本。
综上所述，高光谱图像的压缩处理技术在遥感图像处理中具有
重要的意义。
无损压缩和有损压缩方法可以根据需求选择适合的
压缩率和图像质量。
压缩评测方法可以全面评估压缩方法的性能。
高光谱图像压缩处理技术的研究和应用将在遥感图像处理和相关
领域发挥重要作用，为实现高效的数据传输和存储提供有力支持。