基于分块KLT的多光谱遥感图像低复杂度有损压缩

Low-Complexity Lossy Compression for Multispectral Remote Sensing Images Based on Block KLT

摘要: 多光谱图像的有效压缩已经成为遥感领域亟待解决的难题.针对星载多光谱成像仪获取的多光谱图像,提出了一种基于分块KLT(Karhunen-Loève transform, 卡胡南-洛维变换)的低复杂度有损压缩算法.该算法首先对每个波段分别进行空间二维小波变换,以去除多光谱图像的空间相关性;然后将每个波段分成互不重叠且大小相等的图像块,每次仅对相邻两个波段的对应图像块进行谱间KLT变换,以去除谱间相关性;最后对变换后的所有波段进行联合EBCOT(Embedded Block Coding with Optimized Truncation,最优截断的嵌入式块编码)压缩.实验结果表明,该算法的压缩性能优于基于整体KLT的多光谱图像压缩算法,并且具有较低的编码复杂度.