第31卷，第8期 2011年8月
光谱
与光谱分析
学
Spectroscopy and Speetral Analysis
基于EZW的高光谱图像压缩技术研究卫俊霞13，相里斌2，段晓峰"，许朝晖"，薛利军1
Vol.31,No.8,pp2283-2286
August,2011
1.中国科学院光谱成像技术重点实验室，西安光学精密机械研究所光谐成像技术实验室，陕西西安710119
2.中国科学院光电研究院，北京100190 3.中国科学院研究生院，北京100049
4.西安光学精密机械研究所光电测控技术研究室，陕西西安710119
随着高光谱遇感技术的发展，高光谱成像仪已应用于航天航空方面，与多光谱图像不同，高光谱图
滴
要
像是以纳米级的波段宽度对目标进行连续的光讲成像，所获取的图像光讲分辨率非常高。但是，随若波段数的不断增加，光谱成像仪获取的数据量越来越大，要对这些数据进行存储与传输是我们必须面对的间题。随着小波压缩技术的发展，在图像压缩领域有许多人对图像采取EZW压缩并提出各种改进方法，本文将此方法应用于高光谱图像的空间维压缩，对于光讲维的压缩暂不涉及，从高光谱图像的压缩重构结果看，无论从峰侦信噪比(PSNR)和光谱曲线比对，还是从人眼主观对原图与重构图的比较，效果都不错，如果先对图像进行光谱维压缩，相信压缩效果会更好。
高光谱；EZW，PSNR；MSE
关键词
中图分类号：TP75
文献标识码：A
引言
DOI: 10. 3964/j. issn. 10000593(2011)082283-04
1
在高光谱遥感技术发展过程中，在数据的传输与存储方
面，人们碰到的一个棘手间题是：随着高光谱波段数的增加，光谱成像仪获取的数据量越来越大，数据的存储和传输面临巨大的压力，尤其是在航天航空方面，如果不对数据进行有效的压缩，则无法端足实时传输的需求，与其他二维图像一样高光谱图像的每个波段的数据存在空间相关性，即同一波段图像的某一像索与其相邻像索是相关的。因而，许多图像的压缩技术可以应用于高光谱图像压端，而高光谱成像技术对于成像光谱技术更深入的发展及更广泛的应用具有重大的意义。
在图像压缩领域Shapiro提出的嵌人式零树小波编码 EZW算法"]是世界上最优秀的图像压缩算法之一，近年来有许多人对于EZW算法进行研究并提出改进措施，但是应用于高光谱图像压缩还不多见，高光谱图像除了空间方向的相关性外，在光谱方向还存在相关性，本文仅介绍基于EZW 技术的空间方向维压缩。
收稿日期：2010-09-25，修订日期：2010-12-20
EZW算法原理
EZW算法是按照小波的数据流排序，对需要编码的图
像进行多次扫描，每一次扫描都按照下列步骤进行24，
选择阔值
1.1
假投我们进行L级小波变换，EZW算法需要选择一系列的阔值T，Ti，，Tt-1，其中T,=T-/2，i为扫描次数，{=1，2，，L-1。初始阔值的选择方法为
T。 = 2[,ma/ICG,1]
(1)
其中(C,)是此L级小波变换后的变换系数，IGI为C,的
绝对值。 1.2
主扫描
EZW算法是通过将小波变换后的系数与阔值进行比较，来构建一个零树的数据结构。例如，小波系数为工，阔值为 T，如果r 基金项目：国家白科学基金项目(40805013)资助
作者简介：卫俊霞，女，1974年生，中国科学院光谐或像技术重点实验室高级工程师
·通讯联系人
万方数据
e-mail; xiangli@opt, cn
e-mail; wjx_ywj@163. com