快速矢量量化算法的超普图像压缩技术

资 源 简 介

快速矢量量化算法的超普图像压缩技术

详 情 说 明

在遥感影像处理和医学成像等领域，超普图像因其包含丰富的光谱信息而具有重要价值。然而这类数据通常体量庞大，对存储和传输带来挑战。基于快速矢量量化的压缩技术为这个问题提供了高效的解决方案。

该技术的核心思想是将图像中相似的像素块聚类为有限数量的代表矢量（码本）。创新之处在于采用分层搜索策略加速码本匹配过程：先对高维特征空间进行粗量化，再在局部区域进行精细搜索。这种两阶段处理相比全搜索算法可降低90%以上的计算量，同时保持较高的重建质量。

针对超普图像的光谱特性，算法会先进行波段分组和降维处理。通过主成分分析保留主要光谱特征后，再对空间域采用自适应分块策略。大平坦区域使用较大分块提高压缩率，细节丰富区域则采用小块保留高频信息。

这种压缩方式特别适合需要对海量超普图像进行快速归档的场景，在保证关键光谱信息不丢失的前提下，典型压缩比可达20:1以上。当前该技术已应用于卫星遥感数据的实时下传系统，有效缓解了数据传输带宽压力。