基于光谱分类和局部DPCM的干涉超光谱数据压缩

插值预测与量化编码 ［ ２ ］ 、基于分 类 的压缩 方法［ ４ 等。Ｄ Ｐ Ｃ Ｍ
利用 预测误差 编码 位数 Ｎ 小于原始 图像编码 位数 Ｍ 的特点
进行压缩 ， 压缩 比限制 于 Ｍ／ Ｎ，对 环境卫 星 超光 谱数 据处
理， 压缩比１ ． ６ ４时平均 ＲＱＥ为 ０ ． １ ６ Ａ； ｏ 光谱插值 预测与量
第３ ３ 卷， 第５ 期
２ ０ １ ３年 ５月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｖｏ １ ． ３ ３ ， Ｎｏ ． ５ ， ｐ ｐ ｌ ４ ０ １ — １ ４ ０ ５
Ｍ ａ ｙ，２０１ ３
Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｙ ａ ｎ ｄ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
１ 失真度评价指标
为了衡 量压缩 前后光谱数据 的差异 ，需要引入失 真度评 价指标 。关于失真度评 价指标 ，目前 并没有 统一 的标准 ，本 文采 用 比较 常 用 的 相 对 光谱 二 次 误 差 （ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｑ ｕ ａ ｄ ｒ ａ ｔ ｉ ｃ
化编码算法利用干涉 图零光程差 附近点包 含绝大部分光谱信 息的特点 ，通过零光程差附近少数点傅里 叶变换后插值 再经 傅里叶逆变换模拟 干涉 曲线 ， 将其与原始 干涉数据求 差并将
基 于光 谱 分 类 和局 部 ＤＰ Ｃ Ｍ 的 干涉 超 光谱 数 据压 缩
涂小龙 ， 黄 曼 ，吕群 波 ， 王建 威 ， 裴琳琳
１ ．中国科学院光电研 究院 ， 北京 ２ ．中国科 学院大学，北京 １ ０ ０ ０ ９ ４
１ ０ ０ ０ ４ ９
摘
一
要
为 了获得较高 的压缩 比 ， 针对干涉超光 谱图像 数据 的空 间纠 Ｉ 大 ｔ ＇ ｔ ： － 和干 涉光谱维 相关性 ，提 出 了
据在 目标简单时压缩 比 １ ０ １时平 均 Ｒ ＱＥ为 ０ ． １ １ ，在 目标 复杂时压缩 比 ３ ． ５ １时平均 ＲＱＥ为 ０ ． ２ ３ ［ ５ ］ 。 这些压缩算法
虽然失 真 度 较 低 ，但 压 缩 比也 不 高 ，当要 求 压 缩 比很 高
（ ＞１ ０： １ ） 时 ，一 般 使 用 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ ２ Ｏ Ｏ Ｏ（ Ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ Ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｉ ｃ Ｅ ｘ —
缩算 法 ， 实现 了一定失真度下 的高压缩 比， 取 得 了很好 的压
缩效果 。
涉光谱数据 的特点进行 处理 ，目前 常用 的压缩方法 有差分脉
冲编码 （ ｄ ｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｐ ｕ ｌ ｓ ｅ ｃ ｏ ｄ ｅ ｍｏ ｄ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ＤＰ Ｃ Ｍ） ［ 、光谱
中图分类号 ： ＴＰ ７ ５ １
引 言
光谱 成像 具有二维空间信息和一维光 谱信息 ，由于不 同 的地物 目标对应 的光谱 存在差异 ， 从 而能利用光谱 维信息对
地物 目标进行识别 和分类 ， 具有 极高 的应用 价值 。其 中，干
干涉曲线 ， 在 目标 复杂 时求二者 差值编码 ， 实 际处理模 拟数
涉光谱成像技 术在具有 多通道ｌ １ ］ 、高通 量和高测量 精度等诸 多优点 的同时又具有数 据量大的特点 ，由于遥感应 用中数传 能力 的限制 ， 必须对 于涉光谱数据进行 压缩 ［ ２ ］ 。 干涉光谱数据 的特 殊性 使高光谱数据压缩 中一些常用 的
压缩方法并不适用 ， 要获得 良好 的压缩效 果 ，就必须 根据 干
Ｐ Ｓ Ｎ Ｒ） ，Ｒ ＱＥ用于衡量压缩前后光谱 的失真 程度 ， Ｐ Ｓ ＮＲ用 于衡量压缩前 后图像的失真程度［ ６ ］ ， 其计算公 式如 下
ｐ ｅ ｒ ｔ ｓ Ｇｒ ｏ ｕ ｐ ２ ０ ０ ０ ， 联合 图像专 家小组 ２ ０ ０ ０ ） 压缩， 但 其失真
度较 高 ， 压缩 比 ３ ４ ． ８时 Ｒ ＱＥ为 ３ ． ８ ３ 。
本文在研究分类压缩算法 的基础上 ，深入分析 了分类标 准和分类 精度对压缩效果 的影响 ， 完 善了 已有 的分类 压缩算 法 ，同时利用分类压 缩没 有破坏 干涉 光谱维 相关 性 的特 点 ， 提出 了一种将分类 压Байду номын сангаас算 法与 局部 Ｄ Ｐ Ｃ Ｍ 相结合 的联 合压
残差编码 以实现压缩 ， 其压缩 比限制于原始 干涉数据 编码位 数 Ｍ 与残差 编码 位数 Ｎ 的 比值 Ｍ／ Ｎ， 实际处理数据在压缩
比５ ． ８时平均 Ｒ ＱＥ为 ０ ． ２ ０ Ｌ ２ ；基于分类 的压缩方法 利用
ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ， Ｒ Ｑ Ｅ ） ＿ ５ ］ 和峰值 信 噪比 （ ｐ ｅ ａ ｋ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｔ Ｏ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ，
种将光谱分类与局部 ＤＰ Ｃ Ｍ 相结合 的联合压缩算 法 。 先对 整个光 ｌ 敏 进行 光谱分类 ，得到一个 与二 维
空间对 应的分类 号矩阵和一个与干涉光谱对应 的光谱类 别库 ， 然后 利川Ｊ Ｈ ｊ 部Ｄ Ｐ Ｃ Ｍ 对光谱类别 库进行进一 步压缩 。 分类作 为第 一步 压缩 对整个压缩算 法的压 缩效果 至关重 要 ，本文 分析 了不 同分类 标准和 分类精 度 下的压缩效果 ， 相对 欧氏距离 标准优于夹角标准和干涉 ＲＱＥ标 准 。 文 中最后选取 了合适的分类 标准编程 实 现联合 压缩 算法并与 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ２ ０ ０ ０进行 比较 ， 联合 压缩算 法的压缩效果优于 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ２ ０ ０ ０ 。 关键词 干涉超光谱数据 ； 数 据压缩 ； 光谱分类 ； Ｄ Ｐ Ｃ Ｍ 文献标识码 ： Ａ Ｄ ＯＩ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ４ ￣． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ０ ５ ９ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — １ ４ ０ １ — ０ ５ 像素点干涉 曲线求平均 ， 并 在 目标简单时直接替代 同类 目标