基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩算法

利用高光谱图像具有较强的谱间相关性的特点,本文提出一种基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩方法,首先根据相关系数计算波段预测顺序,然后利用相关性较强的空间邻点和谱间邻点,采用基于神经网络模型的自适应预测方法进行三维预测编码.实验结果表明,该方法能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性,与现在最优的无损压缩国际标准JPEG-LS相比,压缩后的平均比特率能够降低0.3bpp左右.