最大误差可控的高光谱图像聚类压缩算法

来源：电子与信息学报杂志2015年第2期北京时间：

作者：李秋富, 谌德荣, 何光林, 冯辉, 杨柳心

摘要：针对原有基于奇异值分解的最大误差可控的高光谱图像压缩(EC-SVD)算法未充分利用图像光谱矢量间冗余的问题，该文将高光谱图像压缩与聚类结合，提出最大误差可控的高光谱图像聚类压缩算法。分析发现，图像的光谱矢量间相似度越高越有利于得到好的最终压缩效果。因此，算法首先使用K-均值聚类对高光谱图像像元按光谱矢量聚类，以提高同类光谱矢量间的相似度；其次，对每一类像元分别使用EC-SVD算法思想压缩以控制最大误差。论文证明了当高光谱图像的像元个数与波段数之比较大，且聚类类数不大于8时，聚类能够提高图像最终压缩比。最后，设计整体压缩实验仿真流程，并对实际高光谱图像进行数值仿真。结果表明，在相同参数条件下，该文算法比EC-SVD算法得到的压缩比和信噪比均有提高，最大压缩比提高了10% 左右。该文算法能够有效提高EC-SVD算法的图像压缩效果。

关键词：高光谱图像, 图像压缩, 误差可控, 聚类

基金资助：国家部委基金资助课题