1 南阳理工学院计算机与信息工程学院，河南 南阳 473000
2 南阳医学高等专科学校卫生管理系，河南 南阳 473000
3 第三军医大学生物医学工程学院，重庆 400038
高光谱图像庞大的数据量给存储与传输带来巨大挑战，必须采用有效的压缩算法对其进行压缩。提出了一种基于分类的高光谱图像有损压缩算法。首先利用C均值算法对高光谱图像进行无监督光谱分类。根据分类图，针对每一类数据分别采用自适应KLT（Karhunen-Loève transform）进行谱间去相关；然后对每个主成分分别进行二维小波变换。为了获得最佳的率失真性能，采用EBCOT（Embedded Block Coding with Optimized Truncation）算法对所有的主成分进行联合率失真编码。实验结果表明，所提出算法的有损压缩性能优于其它经典的压缩算法。
有损压缩 高光谱图像 光谱分类 光谱去相关 lossy compression hyperspectral images spectral classification spectral decorrelation 红外与激光工程
2016, 45(2): 0228003
