高光谱信号基于聚类的压缩技术研究.docx

1、 编 号： 审定成绩： 重庆邮电大学 毕业设计（论文） 设计（论文）题目： 高光谱信号基于聚类的压缩技术研究 学 院 名 称 ： 通信与信息工程 学 生 姓 名 ： 专 业 ： 班 级 ： 学 号 ： 指 导 教 师 ： 答辩组 负责人 ： 填表时间： 年 月 重庆邮电大学教务处重庆邮电大学本科 毕业设计（论文） - I - 摘 要 作为一种融合了光学、电磁学及信号处理等多学科的技术，高光谱遥感技术已经在军事、农业、地质、医学、大气、海洋生物和环境监测等领域得到广泛应用。然而在其应用过程中，对于庞大数据量的存储和传输成为一大难点，针对这一问题，找到一种高效的信号压缩方法显得尤为重要。 本文在总

2、结已有压缩技术的基础上，着重研究了基于聚类的高光谱图像信号压缩技术。首先，讲述高光谱遥感技术发展及研究现状。其次，研究了高光谱图像数据的存储格式及相关性分析，着重讲解了空间相关性分析和谱间相关性分析 ，对聚类技术做了初步简单的介绍 。 最后， 本文详细研究了基于聚类的高光谱图像压缩算法， 针对高光谱图像不同频谱波段间相关性不同的特点，根据相邻波段相关性大小进行波段分组。利用 c 均值算法对波段谱矢量进行聚类，并完成仿真实验及结果分析。 【关键词】 遥感技术 高光谱 聚类 图像 压缩 重庆邮电大学本科 毕业设计（论文） - II - ABSTRACT As an emerging discipl

3、ine combies electromagnetism, optics and signal processing, hyperspectral remote sensing imagery has been widely used in military, geology, medicine, agriculture, marine biology, atmospheric and environmental monitoring, etc. However, hyperspectral remote sensing imaging technology severely restrict

4、ed the application and development due to its massive data which will bring great difficulty in date storage and transmission. Therefore an efficient method for hyperspectral image compression is an urgent need to resolve the issue. In this paper, on the basis of summarizing the existing compression

5、 technology, this paper studies the hyperspectral image compression technique based on clustering. Firstly, hyperspectral remote sensing technology development and research status are expounded. Secondly, the data storage format of hyperspectral image is studied, and spatial and spectral correlation

6、 of hyperspectral image is also analyzed. Preliminary technology of clustering is introduced simplely. Finally, this paper studied the hyperspectral image lossless compression algorithm based on clustering, correlation between different spectral bands for hyperspectral image characteristics of diffe

7、rent band group according to the correlation between adjacent band size. Using c-means clustering algorithm for band spectral vector, and complete the simulation experiment and result analysis. 【 Key words 】 Remote sensing technology Hyperspectral Clustering Lossless compression 重庆邮电大学本科 毕业设计（论文） -

8、III - 目 录 前 言 . 1 第一章 绪论 . 2 第一节 高光谱遥感技术 . 2 一、谱遥感技术的基本概念 . 2 二、遥感技术的发展简介 . 4 三、遥感技术的军事运用 . 5 第二节 图像压缩技术简介 . 5 一、高光谱图像压缩技术 . 5 1.图像数据压缩的必要性 . 6 2.图像数据压缩的可行性 . 6 二、图像数据压缩的研究现状 . 7 1.基于预测的压缩方法 . 7 2.基于变换的压缩方法 . 8 3. 基于矢量量化的压缩方法 . 9 4.其他压缩方法 .10 第三节 论文的主要研究内容 . 11 第二章 高光谱数据图像与聚 类技术 .12 第一节 高光谱图像数据存储格式

9、.12 一、 BSQ 数据格式 .12 二、 BIP 数据格式 .13 三、 BIL 数据格式 .13 第二节 高光谱图像相关性分析 .14 一、空间相关性分析 .14 二、谱间相关性分析 .17 第三节 聚类技术 .18 一、聚类方法特征 .19 二、聚类算法 .19 第四节 本章小结 .20 第三章 基于聚类的高光谱图像压缩方 法 .21 第一节 高光谱图像压缩方法概述 .21 一、不利用波段间相关性的压缩方法 .21 二、利用波段间相关性的压缩方法 .22 三、基于 C-MEAN 的压缩算法 .22 1.C-均值的基本算法 .22 2.最小距离原则的测距标准 .23 3.C 值的确定 .

10、24 4.初始化中心点 .25 第二节 仿真结果分析 .26 一、实验数据及平台 .26 二、实验结果及分析 .26 1.基于 C-MEAN 算法的性能仿真 .26 2.重构图像主观评价 .30 重庆邮电大学本科 毕业设计（论文） - IV - 第三节 本章小结 .31 第四章 总结与展望 .33 第一节 总结全文 .33 第二节 研究展望 .33 结论 .35 致谢 .36 参考文献 .37 附录 .39 一、程序代码 .39 二、英文原文 .41 三、英文翻译 .46 重庆邮电大学本科 毕业设计（论文） - 1 - 前 言 高光谱遥感技术兴起于 20 世纪 80 年代，伴随着这一技术的快速

11、发展，很快形成了融合光学、电磁学及信号处理等多学科交叉领域的新兴学科。高光谱遥感成像凭借其超高的空间分辨率和谱间分辨率，为人类发开地球资源、大气和环境监测提供了一种重要的技术手段；同时在军事、地质、农业、医学、航天等各大领域得到了广泛而深远的应用 1。 高光谱图像是通过在传统的二维图像上添加一维光谱信息所形成的，随着光谱成像技术的快速发展，其空间分辨率和谱间分辨率越来越高，数据量化深度的提高，以及遥感卫星扫描周期次数的增加，导致了高光谱图像的数据量急剧增加。面对如此庞大的数据量， 现有的设备已经难以承受，给图像数据的存储和传输带来了很大的压力。这一瓶颈严重制约了高光谱遥感技术的发展，因此高光谱

12、图像的压缩技术成为了国内外学者研究的热点，核心问题在于如何找到一种高效的高光谱图像压缩方法。本章从高光谱遥感技术的发展历程及研究现状出发，对目前已有的高光谱图像压缩技术进行综述，最后介绍了本文的主要研究内容。 重庆邮电大学本科 毕业设计（论文） - 2 - 第一章 绪论 高光谱遥感技术是上个世纪 80 年代新兴的一种新式对地观测技术。这种新兴的观测技术把确定物质性质的光谱特性与知晓其空间几何关连特性结合在一起，光谱特性为其获得的遥感数据提供了大量有效的地物细节，在海洋遥感、植被钻研、精密农业、地质勘测、大气环境遥感和军事的侦察等方面获得了普遍的应用，并且凸显出巨大的潜力。高光谱地物分类、目标检

13、测和异常检测技术是高光谱遥感应用的核心技术，通常可以归结为高维特征空间的信息提取。当前，国内外的成像光谱仪大多都是通过航空机载方式，同时还会陆续的发射很多能够携带高光谱分辨率成像光谱仪的人造卫星。但是，随着遥感技术的 不断发展，制约着光谱数据应用的一个重要问题是 :由于谱带分辨率的不断提高，光谱成像仪会产生更多更大的数据，这给数据的存储和传输带来了巨大的压力，尤其对于卫星有限的传输带宽和传输难度，数据如果不进行有效的压缩，则很难满足实时传输的需求。 第一节 高光谱遥感技术 一、谱遥感技术的基本概念 遥感 (Remote Sensing)是上个世纪 60 年代新兴的一种对地观测技术。这种方法不需

14、要接触目标物体自身，而是通过传感器来探测物体的波谱特性，经过对波谱的特性分析获取目标物体各个方面特征的技术。作为人类获取地面目标信息的一种重要手段，遥感技术在现代科学研究中发挥着重要的作用，也是 21 世纪最为活跃的科学技术之一。 遥感技术的发展与提高主要表现在两个方面：一是图像空间分辨率 (Spatial Resolution)的提高，这主要是减小遥感器的瞬时视场角 (Instantaneous Field Of View, IFoV)来实现；二是图像光谱分辨率 (Spectral Resolution)的提高，这主要是增加遥感波段数目及波段带宽的减小来实现 2。 上个世纪 80 年代成像光

15、谱学 (Imaging Spectroscopy)的概念初次被提出。把成像技术与传统光谱学结合，在电磁波的短波到中波区域内，获得许多光谱连续别且波段间距很小的一种图像数据技术，在这一原理的基础上设计的遥感仪器即为成像光谱仪。成像光谱仪利用几百个光谱通道来连续记录目标物体影像数据，最后仪器成功纪录的的即为光谱遥感图像。一般来说，光谱分辨率量级在 0.1 的图像为多光谱图像3(Multispectral Image)，仅有几个波段存在于可见光和近红外光谱区；而光谱分辨率在 0.01 的图像称之为高光谱图像 4 (Hyperspectral Image)，然而它的光谱分辨率在可重庆邮电大学本科 毕业

16、设计（论文） - 3 - 见光谱区达到纳米 (nm)级，因此在该区域内具有波段较多的特点，波段甚至可以多达几百个，如 OMIS、 AVIRIS 和 HYD1CE 等光谱系统都能生成此类图像；然而当光谱分辨率为 0.001 数量级的时候的图像被称为超高光谱图像 5-6 (Ultraspectral Image)。伴随着光谱分辨率的持续提高，人类对遥感对象的研究也在不断深 入。图 1.1 给出了详细的光谱技术分类图。 图 1.1 光谱技术分类图 光谱仪的成像原理是在空间里成像的同时，在数据的通道中以相同的分辨率记录几十成百个光谱数据，这些数据叠加在一起被称为高光谱图像立方体。指纹效应指的是从高光谱

17、图像立方体的任意一个像元都可以提取一条连续光谱曲线，如图 1.2所示。 高光谱图像其实是成光谱仪分别在在四个不同的层次 (时间、空间、辐射能量及光谱 )上所采样的图像数据。观测器连续经过同一目标的时间间隔决定了采样时间；在不改变传感器瞬时视场角的情况下，飞行高度与空间的采样间隔大小紧密相关；然而传感器在各个波段的量化等级决定了辐射能量的采样大小；最后，光谱采样取决于光谱分辨率，高光谱传感器的光谱采样间隔通常不大于 10nm，使遥感技术的实现成为可能。 如今，成像光谱仪主要有四种不同的成像模式： (1) 空间推帚型 (推扫型，Pushbroom)，采用一个面阵探测器，探测器垂直于活动方向，在飞行

18、器往前运动的过程中完成空间扫描，利用光栅棱镜完成分光，实现光谱维的扫描 ； (2)光机扫描型 (摆扫型， lskbroom)，通过光机的左右摇摆扫描以及飞行器不断往前运动来实现空间成像，线列探测器用于获取每一个瞬时视场的像元光谱； (3)光谱扫描型，在不同的时间段得到不同光谱波段，然后由傅立叶光谱仪实现对光谱维扫描； (4)光谱与空间交重庆邮电大学本科 毕业设计（论文） - 4 - 叉扫描型，由渐变滤光片实现光谱维扫描。 图 1.2 成像原理图 二、遥感技术的发展简介 早在 1983 年，世界上第一台可以获取的高光谱分辨率图像成像光谱仪( A i r bor ne I m a ging S p

19、e c t r om e t e r A I S，)7在美国被研发出来，并别迅速应用到了特征监测、矿物探测等各大检测领域，由此高光谱遥感技术迎来了新的发展。 1987 年研制的红外成像光谱仪 ( I nf r a r e d I m a gi ng S pe c t r om e t e r I R I S，)8获得第一幅图像，此台成像光谱仪能够完全覆盖太阳的辐射波长 (0.4-2.5um)。此后日本、加拿大及欧盟等国都先后研发了不同种类的成象光谱仪。 2000 年左右，一系列搭载有中等级分辨率的光谱仪 ( Mode r a t e R e sol uti on I m a ging S pe

20、 c t r om e t e r MOD I S，) 9的 EOS 卫星成功发射 ，开启了高光谱遥感技术与航天航空技术相结合的阶段。 2001 年 10 月，欧盟航空局( Eu r ope a n S pa c e A ge nc y ES A，) 发 射 了 搭 载 有 高 分 辨 率 成 像 光 谱 仪( C om pa c t High R e sol uti on I m a ging S pe c t r om e t e r C H R I S，) 10的 PROBA 小型卫星，随后不久美国又研制了基于 EO-1 对地观测卫星的高光谱遥感器并成功发射。如今，全世界已经有许多正在运

21、行的成像高光谱仪器，为人类更好的观测世界提供充足的条件。 我国近年在研究开发成像光谱仪及其应用发展也取得了非常大的进步，已经有赶超世界各大强国之势。早在 2002 年 3 月 25 日在由我国自行研制并成功发射的 “神舟三重庆邮电大学本科 毕业设计（论文） - 5 - 号 ”试验飞船中便搭载了一台具有中 等 分辨率的成像光谱仪 CMODIS ( China Mod e r a t e r e so l ut i on I m a gi ng s pe c t r a l r a d i om e t e r)，成为继美国 EOS 计划之后， 世界上第二个 将中 等分辨率的 光谱仪送入 外 太空

22、 的国家 ，这一成就为我国航空航天事业的发展奠定了良好 基础； 2007 年 10月 24 日 我国成功 发射了 “嫦娥一号 ”月球 探测卫星， 其搭载 了由我国自行研发的第一台傅立叶 干涉成像光谱仪，此后由于 2008 年到 2013 相继发射的三颗 “风云三号 ”气象卫星上搭载了我国自行研制的成像光谱仪，这些由我国自主研发的先进成像光谱仪器除了在国内得到了广泛的应用之外，在国际上也被广泛使用。 三、遥感技术的军事运用 侦察与监视子系统是 C3I 系统的重要组成部分 ,起到为决策和作战提供情报保障的作用。高光谱遥感作为一种新型遥感技术，在探测地表空间特征的同时，以几十乃至上百个波段获取地物的

23、可见光 /近红外 /热红外光谱特征。良好的性能使其从诞生之日起，便被应用到军事遥感领域，成为军事航天侦察新技术发展的重要方向。 在未来可能面对的海战及登陆作战中，高光谱成像仪可获得近海环境目标的动态特性，例如：海水透明度、海水的深度、大气能见度、潮汐、海洋底部类型、海滩特征、水下危险物、油泄漏等成像数据，从而为作战指挥官提供诸如；登陆点选取、障碍物判别和地面部队的机动、火力和敌军的火力分布等一系列有用情报，对海军近海作战能力的补充有极其重大的意义。 第二节 图像压缩技术简介 一、高光谱图像压缩技术 对图像数据进行压缩，通 常指的是用尽可能少的数据编码来代替原有的图像数据，以此减少数据图像所需的存储空间。最基本的图像压缩方法为有损压缩和无损压缩两种。有损压缩指的是以丢人图像原始信息为代价换取较高压缩比，但这种方法解码后的图像通常与原图像之间有一定的误差，因而这种图像压缩方法适用于图像重构质量要求较低的条件；然而无损要锁方法指的是解码重构的图像必须与原图相一致，不允许任何信息的丢失，因此这种压缩方法的压缩比较低，从而压缩效率大大下降，但现实生活中往往更加需求这种无损压缩。因此国内外学者一直致力于无损压缩研究。尽