高光谱遥感图像压缩的lbg算法

资 源 简 介

高光谱遥感图像压缩的lbg算法

详 情 说 明

高光谱遥感图像压缩中的LBG算法是一种基于矢量量化的经典压缩方法。该算法由Linde、Buzo和Gray三人提出，因此得名LBG算法，是图像压缩领域的基础算法之一。

LBG算法的核心思想是通过迭代聚类实现数据压缩。对于高光谱遥感图像这种具有大量波段数据的图像，LBG算法首先将图像分割成小块，每个小块被视为一个高维向量。然后通过迭代优化，找到一组代表性的码字向量，使得所有输入向量与最近码字之间的失真最小。

算法实现过程主要包含以下步骤：首先随机初始化码本，然后反复执行最近邻分类和码本更新，直到满足收敛条件。在高光谱图像处理中，LBG算法能有效利用波段间的相关性，通过矢量量化显著降低数据量，同时保持较高的图像质量。

相比其他压缩方法，LBG算法在高光谱图像压缩中表现出的独特优势在于其能够自适应地学习数据分布特性，特别适合处理高维遥感数据。不过该算法也存在计算复杂度高、容易陷入局部最优等缺点，这些特点在实际应用中需要特别注意。