時間型成像式干涉儀數(shù)據(jù)壓縮算法研究.pdf

1、干涉高光譜圖像是一種遙感圖像，廣泛應用于氣象、環(huán)境監(jiān)測和軍事等領域，其具有很高的光譜分辨率和數(shù)據(jù)量大等特點，對它的處理研究成為其成功應用的關鍵問題之一，因此，對干涉高光譜圖像壓縮已經(jīng)成為該領域內(nèi)亟待解決的問題。本文針對時間型干涉高光譜圖像數(shù)據(jù)的特點，對時間型干涉高光譜圖像的壓縮算法進行研究和分析。
　　論文從三個角度對干涉高光譜圖像作了深入研究，一是根據(jù)干涉高光譜圖像過采樣的特點，對圖像進行抽取，減小數(shù)據(jù)量;二是根據(jù)干涉高光譜圖像

2、的能量特征，結合SPIHT壓縮編碼的特點，提出了基于子帶映射變換的SPIHT壓縮算法;三是針對干涉高光譜圖像的相關性，提出了基于排序預測的SPIHT壓縮算法。本文的主要工作及取得的研究成果如下：
　　(1)針對干涉信號過采樣的特點，設計了一個帶通抽取器，對干涉高光譜圖像進行抽取。為提高抽取的效率，對抽取器進行了多相分解，將原來的抽取濾波器分解成多個子濾波器，提高抽取速度。
　　(2)基于子帶映射變換的SPIHT壓縮方法，該方

3、法結合了干涉高光譜圖像和SPIHT編碼算法的特點，用子帶映射的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)SPIHT壓縮算法的小波分解部分，將圖像中大的數(shù)據(jù)映射到圖像的左上角“低頻”區(qū)域，子帶映射后圖像數(shù)據(jù)的分布類似于自然圖像小波分解后的系數(shù)分布，大數(shù)據(jù)集中在圖像的左上角。子帶映射只是位置映射，沒有小波分解的乘法運算，有效的提高編碼速度，而且在壓縮比方面也有較大的提高。
　　(3)基于排序預測的壓縮算法，每條干涉信號具有很高的相關性，對干涉高光譜圖像進行線性預測