线性预测和算术编码的高光谱图像压缩方法

资 源 简 介

线性预测和算术编码的高光谱图像压缩方法

详 情 说 明

高光谱图像压缩技术在遥感领域具有重要意义。传统压缩方法往往难以兼顾高光谱图像的特殊性，这里介绍一种结合线性预测和算术编码的创新压缩方案。

该方法的核心思想分为两个关键阶段：首先利用线性预测技术消除高光谱图像中的空间和光谱冗余。线性预测器通过分析相邻波段间的相关性建立预测模型，为每个像素生成预测值。预测过程会考虑波段间的光谱特征和空间相邻像素的关联性。

第二阶段采用算术编码处理预测残差。与常见的霍夫曼编码相比，算术编码能更好地适应预测残差的统计特性，实现更高的压缩效率。编码器会根据残差数据的实际分布动态调整概率模型，从而优化编码长度。

这种方法特别适合处理高光谱数据的三维特性（两个空间维度和一个光谱维度）。线性预测有效捕获了波段间的强相关性，而算术编码则精细地处理了预测后的剩余信息，两者协同工作可显著提升压缩比，同时保持良好的重建图像质量。

在实际应用中，该方法可以调整预测窗口大小和编码参数来平衡压缩率和计算复杂度，适应不同的应用场景需求。