Lossless Compression of Hyperspectral Image Based on 3D-SPIHT Using Band Classification
基于波段分组的3D-SPIHT高光谱图像无损压缩算法

波段间隔为纳米级的高光谱图像具有很强的谱间相关性，但不同频谱波段图像之间的相关性不同，本文提出了一种基于波段分组的3D—SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)高光谱图像无损压缩方法。对高光谱图像按照谱段类型进行分组，接着通过3维整型小波变换，对图像组去除空间相关性和光谱维相关性，最后以3D—SPIHT的空间方向树组织方式来进行编码，去除小波变换后子带间系数的冗余。实验结果表明，该方法能够有效地去除空间和谱间相关性，在算法复杂度和计算时间上较整体处理有一定优势，同时可获得较好的无损压缩结果。