基于分层树集合分割的分布式干涉多光谱图像压缩

提出了基于分层树集合分割(SPIHT)的分布式干涉多光谱图像压缩算法,将SPIHT和分布式信源编码(DSC)有效结合,以同时去除图像序列帧内、帧间及小波系数子带间的强相关性。根据DSC的特点,提出了基于边信息的辅助重构方法,以减少量化误差,提高重构质量。为了进一步保护光谱信息,采用基于加权提升系数的感兴趣区域(ROI)方法,对包含大部分光谱能量的强干涉区域优先编码。辅助重构方法在ROI保护方面也具有明显的优势,在保护强干涉区域的同时,能减少弱干涉区域的信息损失。实验结果表明,和变换域的DSC相比,算法的峰值信噪比(PSNR)提高了大约0.5 dB,拟合原始光谱曲线的性能较其它传统算法也有明显的提高。