[发明专利]一种基于量化ICA的超光谱大气红外遥感图像无损压缩方法

权利要求书

1.一种基于量化ICA的超光谱大气红外遥感图像无损压缩方法，其特征在于，

步骤一、三维超光谱大气红外遥感图像数据大小为M×N×L，波段通道总数为L个，将其转化为L行M×N列的矩阵X，其中矩阵X的每一行代表一个光谱维的图像数据；再求数据矩阵X各行向量中所有元素的平均值，并对X进行零均值处理得到

步骤二、对进行白化处理，得到白化后的结果矩阵Z，矩阵Z的大小为L×(M×N)；

步骤三、求解分离矩阵U，并进一步得到独立成分矩阵Y以及ICA的变换系数矩阵A；

步骤四、对独立成分矩阵Y以及ICA的变换系数矩阵A进行量化，分别得到YQ矩阵和AQ矩阵，设定s表示量化级别的数目，量化公式为：

其中，q表示量化索引，d为量化输入的实际数据值，d_max和d_min分别是实际输入的数据中的最大值和最小值，(d_max-d_min)/(2^s-1)表示量化的步长大小；round表示取整；

由矩阵A量化得到AQ矩阵的过程为：将矩阵A中的各个元素作为d带入至量化公式中得到量化索引q，再将每一个元素计算得到的量化索引q构成矩阵得到YQ矩阵；

在对量化后的独立成分矩阵Y和ICA的变换系数矩阵A进行反量化得到矩阵和再通过逆ICA变换，即计算得到恢复后的数据矩阵再将其与白化后的矩阵Z做差，得到残差矩阵D；反量化为量化公式的逆运算；

步骤五、将量化后得到的YQ矩阵和AQ矩阵按照步骤一中相反的方式还原成三维数据形式；还原后的数据大小为n_x×n_y×n_l，用i,j,k分别代表数据所在的行、列以及光谱位置，则得到还原后的数据用c′_i,j,k表示，通过以下的公式对其进行预测得到预测结果

其中median函数表示取中值；1＜i≤n_x,1＜j≤n_y,1≤k≤n_l；

然后得到预测误差e_i,j,k：

按照以下三个公式进行计算和更新：

e_i,1,k←e_i,1,k-e_i-1,1,k

e_1,j,k←e_1,j,k-e_1,j-1,k

e_i,j,k←e_i,j,k-e_i,j,k-1

其中，1＜i≤n_x，1＜j≤n_y，1＜k≤n_l；箭头表示将箭头右侧式子的运算结果赋值给箭头左侧的值；

最后将所得的三维预测误差e_i,j,k所构成的矩阵按照步骤一中的方式重新构造成二维形式，得到YQ矩阵预测后的结果矩阵YQP矩阵，AQ矩阵预测后的结果矩阵AQP矩阵；

步骤六、将待编码数据进行区间编码，所述待编码数据包括残差矩阵D、YQP矩阵和AQP矩阵，产生的码流中加入4个辅助信息，分别是ICA的独立成分数num、量化步长q和最小值d_min、以及各个光谱段的均值数据形成最终的压缩码流，完成压缩。

2.根据权利要求1所述的基于量化ICA的超光谱大气红外遥感图像无损压缩方法，其特征在于，步骤一中，零均值处理的具体过程为：

令变量为数据矩阵X各行向量中所有元素的平均值，即：

其中1≤i≤L；x_ij为矩阵第i行第j列的元素；均值向量由M×N个元素组成；

然后对X进行以下零均值处理得到