高光谱图像压缩算法

　　主成分分析（PCA）常常结合JPEG2000压缩标准用来对高光谱图像进行压缩。然而，由PCA得到的主成分仅利用了二阶统计信息。对于高光谱图像应用来说，只采用二阶统计信息是远远不够的，如异常像素的处理常常需要用到更高阶的统计信息。研究了一种混合PCA/ICA与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。首先，对原始高光谱图像进行PCA变换，提取出前Ⅲ个主成分对应的特征向量矩阵WPCA；然后，对其余的特征向量进行ICA变换，得到”个特征向量矩阵WPCA；最后，将得到的混合投影矩阵、原始高光谱图像及其均值向量共同嵌入JPEG2000比特流，从而完成对高光谱图像的压缩。在不同码率的情况下，通过空间相关系数（P）、信噪比（SNR）、光谱角填图（SAM）等技术指标对混合PCA/ICA_--JPEG2000算法的压缩性能进行评估。实验结果表明，混合PCA/ICA_--JPEG2000算法不但能有效去除高光谱图像的谱间相关性，而且能够有效提高光谱保真度，保护异常像素信息。