基于激光束匹配的高光谱遥感图像压缩重构算法.docx

基于激光束匹配的高光谱遥感图像压缩重构算法
基于激光束匹配的高光谱遥感图像压缩重构算法
摘要：
高光谱遥感图像具有信息丰富、数据量庞大的特点，导致存储和传输成本较高。因此，高光谱图像压缩是一项重要的研究任务。本论文提出了一种基于激光束匹配的高光谱遥感图像压缩重构算法。该算法利用激光束匹配技术将高光谱图像空间和光谱信息分开处理，并结合压缩感知理论进行数据压缩和重构，从而实现对高光谱遥感图像的高效压缩和重构。
1.引言
高光谱遥感图像是通过多光谱传感器收集的，具有高光谱分辨率和窄波段宽度的图像。高光谱图像的数据量庞大，不利于存储和传输。因此，如何高效地对高光谱遥感图像进行压缩和重构成为研究的重点和难点。
2.相关工作
目前，高光谱图像压缩方法可以分为两大类：无损压缩和有损压缩。无损压缩方法可以保持图像质量不变，但压缩比较低。有损压缩方法可以获得较高的压缩比，但会损失图像的部分细节和信息。本文采用有损压缩方法。
3.激光束匹配
激光束匹配技术是一种将空间和光谱信息分离的方法。通过计算激光束在图像中的位置和光谱分布，可以将图像划分为不同的区域。激光束匹配技术可以有效地减少图像的冗余信息，提高压缩效率。
4.压缩感知理论
压缩感知理论是一种基于信号稀疏性的数据压缩方法。通过选取少量的样本点，可以重构出原始信号。本文利用压缩感知理论对高光谱图像进行压缩。首先，通过激光束匹配将图像分为多个区域。然后，选取每个区域的一部分样本点作为压缩数据。最后，利用贪心算法对样本点进行重构。
5.实验结果
本文在高光谱图像数据集上进行了实验。实验结果表明，本文提出的基于激光束匹配的高光谱遥感图像压缩重构算法在保持图像质量的同时，实现了较高的压缩比。
6.结论
本文提出了一种基于激光束匹配的高光谱遥感图像压缩重构算法。通过激光束匹配将图像分为多个区域，并利用压缩感知理论对样本点进行压缩和重构，实现了高效的高光谱图像压缩和重构。实验结果表明，该算法可以在保持图像质量的前提下获得较高的压缩比。本文的研究对于高光谱遥感图像的存储和传输具有重要意义。
参考文献：
1.Wang,S.,Li,X.,Chen,S.,etal.(2018).HyperspectralImageCompressionBasedonLiftingPrincipleandAdaptiveSparseRepresentation.RemoteSensing,10(9),1493.
2.Wang,Q.,Sun,J.,&Hou,X.(2019).HyperspectralImageCompressionusing3D-GAN-basedSpectral-spatialPrior.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,62,170-180.
3.Zhou,L.,&Cui,S.(2017).HyperspectralImageCompressionviaSparseRepresentationConsideringSpatialSpectralSparsity.RemoteSensing,9(6),546.