一种基于感兴趣像素保护的高光谱图像压缩方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于感兴趣像素保护的高光谱图像压缩方法，该方法包括两个步骤：第一步是感兴趣像素提取，第二步是基于感兴趣像素保留的压缩方法实现。采用的解混方法，对于高光谱图像的主要边缘的保护，本发明压缩方法优于普通压缩方法，实验结果充分证明提出方法的有效性。在其他区域，采用本发明方法得到的边缘信息，也比采用普通压缩方法得到的信息更细致，尽管程度不同，随着压缩比的增大，本发明方法的优势表现的更加明显。
【专利说明】一种基于感兴趣像素保护的高光谱图像压缩方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理【技术领域】，涉及一种基于感兴趣像素保护的高光谱图像压缩方法。
【背景技术】
[0002]高光谱图像的优势体现在信息的丰富程度上。有损压缩虽然可以实现压缩，但由于压缩图像可能影响到后期应用效果，所以并没有得到广泛的认可。因此，如何在有效压缩图像的同时，保留尽可能多的关键信息成为了极具挑战性的问题。
[0003]大多数的高光谱图像有损压缩方法通常是保留低频信息，但是对于边缘检测这样的应用来说，高频信息更有用，这种情况下，评价压缩方法是否有效，不是看主要能量的恢复程度，而是看闻频?目息恢复的程度。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于克服上述技术存在的缺陷，相对于ROI更侧重于给定区域的概念，提供一种基于感兴趣像素保护的高光谱图像压缩方法，该方法包括两个步骤。第一步是感兴趣像素提取，第二步是基于感兴趣像素保留的压缩方法实现。
[0005]其具体技术方案为:
[0006]一种基于感兴趣像素保护的高光谱图像压缩方法，包括以下步骤:
[0007]Α.感兴趣像素提取
[0008]采用的解混方法，将混合像素作为感兴趣像素来实现，这是由于，混合像素一般在边缘，更有利于高频信息的恢复；在这里我们采用线性光谱混合模型LSMM来进行亚像元分析，解混后，得到一系列丰度图，然后采用阈值T来区分纯像素和混合像素假设有m个端元，则对应m个丰度图对于一个给定的丰度图k，p^k表示该丰度图在位置(i，j)处的丰度值，为了方便解释，分别用Spum和Smijred代表纯像元集合和混合像元集合；
[0009]
【权利要求】
1.一种基于感兴趣像素保护的高光谱图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤: A.感兴趣像素提取 采用的解混方法，将混合像素作为感兴趣像素来实现，采用线性光谱混合模型LSMM来进行亚像元分析，解混后，得到一系列丰度图，然后采用阈值T来区分纯像素和混合像素假设有m个端元，则对应m个丰度图对于一个给定的丰度图k，p^k表示该丰度图在位置(i，j)处的丰度值，分别用Spme和Sniixed代表纯像元集合和混合像元集合；
2.根据权利要求1所述的基于感兴趣像素保护的高光谱图像压缩方法，其特征在于，步骤B2中所述的SPIHT_TCIRA算法描述如下:
【文档编号】H04N19/167GK103841420SQ201410091375
【公开日】2014年6月4日 申请日期:2014年3月7日 优先权日:2014年3月7日
【发明者】靳展 申请人:齐齐哈尔大学