谱间预测的高光谱图像压缩

资 源 简 介

谱间预测的高光谱图像压缩

详 情 说 明

高光谱图像是由数百个连续窄波段组成的图像数据，具有丰富的空间和光谱信息。由于其海量数据特性，高效的压缩技术尤为重要。谱间预测是一种针对高光谱图像特性的压缩方法，通过利用波段间的相关性来减少数据冗余。

谱间预测分为单向预测和双向预测两种主要方式。单向预测只利用先前编码的波段来预测当前波段，实现简单但压缩效率有限。双向预测则同时利用前后波段的信息进行预测，能获得更好的压缩效果但计算复杂度更高。

参考波段的最优选取是提高预测精度的关键。常用的方法包括基于波段间统计特性（如相关系数）的选取，或者通过率失真优化自动选择最佳参考波段。在实际应用中，还需要考虑波段顺序对预测效果的影响，有时采用波段重排技术可以进一步提升压缩性能。

随着深度学习技术的发展，基于神经网络的谱间预测方法也显示出巨大潜力。这类方法能自动学习波段间的复杂非线性关系，往往能取得优于传统线性预测方法的效果。