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高光谱图像压缩方法研究的综述报告
高光谱图像是相对于普通彩色图像而言的，它指的是在可见光和红外光范围内收集的光谱信息。由于高光谱图像包含有关物体的更多光谱信息，因此它在许多领域中具有广泛的应用，例如农业、环境监测和矿产资源探测等。然而，由于高光谱图像的数据量非常大，因此对其进行有效的压缩显得尤为重要。
高光谱图像压缩可以通过多种方法来实现，下面将对其中一些主要方法进行综述。
1.离散余弦变换（DCT）压缩
DCT是在频域中对图像进行压缩的一种方法。对于高光谱图像，可以将其拆分成多个小的区域，然后对每个区域进行DCT变换并量化。这种方法可实现较好的压缩效果，但也会导致一些严重的信息损失。
2.频率域循环预测（FPC）压缩
FPC是对时间域预测（TDP）算法的改进，用于压缩有序列的高光谱图像。与TDP相反，FPC不是预测下一个图像块而是通过预测相邻像分块之间的不同性质并进行预测。这种方法比DCT更适合高光谱图像的压缩。
3.无类压缩编码（LSCE）压缩
LSCE是一种无损压缩技术，它可以最小化压缩后的文件大小并特征化每个块。LSCE是目前最先进的高光谱压缩技术之一，它将图像拆分成多个块，然后使用LSCE将每个块压缩。这种方法在高光谱图像压缩方面效果显著。
4.边界特征提取压缩（BFE）方法
BFE是一种基于边缘信息提取的图像压缩方法。与其他技术相比，BFE方法可以在不丢失图像细节的前提下实现较高的压缩比。这由于BFE能够明确边界和纹理等细节特征，并忽略图像中的背景信息。
综上所述，高光谱图像的压缩技术是一项具有挑战性的任务，需要在保证良好图像质量的前提下实现尽可能高的压缩比。不同的压缩算法实现的效果各异，适用于不同的图像类型和数据要求。因此，在选择高光谱图像压缩算法时，必须对其进行评估和测试，并进行合适的优化调整。