面向异常检测的高光谱图像压缩技术

异常检测已经成为高光谱图像重要的后续应用之一,提出了一种面向异常检测的高光谱图像压缩算法。为减少压缩对异常检测性能的影响,首先采用RX算子对高光谱图像进行异常检测,并对异常点与背景对应的光谱维矢量进行预处理。对高光谱图像的光谱维矢量进行KL变换,通过引入虚拟维数估计算法对原始数据的本征维数进行估计,在此基础上给出了一种主分量选取方法。最后,采用最优码率分配策略为各主分量分配相应的压缩码率,并利用SPIHT算法分别进行压缩。实验结果表明,该算法在获得较高压缩性能的同时,可有效保持图像中的异常信息。