基于预测与JPEG2000的高光谱图像无损压缩方法研究的综述报告.docx

基于预测与JPEG2000的高光谱图像无损压缩方法研究的综述报告
一、引言
高光谱图像通常包含数十个或数百个波段，能够更准确地描述物体的光谱特性，为地表覆盖分类和资源调查提供了丰富的信息。然而，高光谱图像的数据量大、处理难度高，如何对其进行无损压缩成为了研究的热点之一。本文主要介绍了基于预测与JPEG2000的高光谱图像无损压缩方法的研究现状和进展。
二、高光谱图像压缩的现状
对高光谱图像进行无损压缩是提高数据存储效率和传输速率的一种有效途径。传统的无损压缩方法主要包括差分编码、霍夫曼编码、算术编码等。这些方法在一定程度上可以减小数据量，但是对于高光谱图像的压缩效果并不理想。近年来，一些新的高光谱图像无损压缩方法被提出，包括基于预测的压缩方法、基于小波变换的压缩方法以及基于矢量量化的压缩方法等。
三、基于预测与JPEG2000的压缩方法
（一）基于预测的压缩方法
基于预测的高光谱图像压缩方法是指通过适当的预测器对高光谱图像进行预测，然后通过将预测误差用算术编码进行压缩，达到压缩高光谱图像的目的。这种压缩方法可以充分利用高光谱图像中的相关性，提高编码效率，同时保证数据的完整性。预测算法主要分为局部预测和全局预测两种。
（二）基于JPEG2000的压缩方法
基于JPEG2000的高光谱图像压缩方法是将高光谱图像分解为多个子带，用小波变换将不同的子带变换到不同的频域，在每个频带中采用不同的位深度量化，然后将经过量化后的高光谱图像进行熵编码。这种方法可以在不同频带的部分路数中保留更多的信息，达到更好的压缩效果。经过实验证明，JPEG2000的压缩方法在保留信息的情况下，能够实现高达25:1的压缩比。
四、总结
高光谱图像是一种非常特殊的图像，准确描述物体的光谱特性是其应用的关键。研究高光谱图像的压缩方法，不仅可以减小数据存储空间，也有利于数据在网络传输时的高效传输。本文主要介绍了基于预测与JPEG2000的无损压缩方法。未来，如何对不同的高光谱数据选择合适的压缩方法、如何充分利用数据的相关性等问题仍然是压缩高光谱图像的研究重点。