分析了干涉多光谱图像数据的两个特性,并提出一种基于自适应分类曲线拟合的压缩算法.首先采用均方差准则自适应地将干涉多光谱图像分为强、弱两类干涉区域,并分别构造不同的拟合函数.对强干涉区域,选择典型曲线,并采用最小二乘原理对典型曲线进行拟合,而其余曲线则根据典型曲线进行匹配预测;对弱干涉区域,则分别对所有干涉光强曲线独立进行拟合.最后将所有误差数据进行熵编码.实验结果表明,与JPEG2000相比,该算法能够减少无损压缩输出码率约0.2 bit/pixel,明显提高有损压缩的重建图像质量,降低光谱失真

分析了干涉多光谱图像数据的两个特性, 并提出一种基于自适应分类曲线拟合的压缩算法。首先采用均方差准则自适应地将干涉多光谱图像分为强、弱两类干涉区域, 并分别构造不同的拟合函数。对强干涉区域, 选择典型曲线, 并采用最小二乘原理对典型曲线进行拟合, 而其余曲线则根据典型曲线进行匹配预测; 对弱干涉区域, 则分别对所有干涉光强曲线独立进行拟合。最后将所有误差数据进行熵编码。实验结果表明, 与JPEG2000相比, 该算法能够减少无损压缩输出码率约0.2 bit/pixel, 明显提高有损压缩的重建图