Исследование сигнатур пикселов гиперспектрального изображения методом эмпирических мод

Abstract

В связи с высокой коррелированостью значений в соседних каналах исследованы сигнатуры пикселов гиперспектрального изображения (ГСИ) методом эмпирических мод (ЭМ). Высокочастотные ЭМ могут дать представление о степени шумоподобности сигнатуры, что, в свою очередь, может быть основанием перехода от двухбайтового представления значений пиксела ГСИ к однобайтовому. Выполнено сравнительное исследование пикселов ГСИ Moffett Field спектрометра AVIRIS в двухбайтовом и однобайтовом представлении. Выявлено: наличие неизменности ширины интервала усреднения при генерации 6 первых высокочастотных ЭМ; идентичность эмпирических мод однобайтового представления двухбайтовому, что позволяет перейти к однобайтовому представлению практически без потерь (lossless, near lossless) и положить объектом сжатия сигнатуру пиксела. Для вейвлет-разложения всего массива данных ГСИ получен коэффициент сжатия 3.4, что в сочетании с однобайтовым представлением дает коэффициент nearlossless сжатия 6.8. In connection with the high correlation of values in neighboring channels, the pixels signature of the hyperspectral image (HSI) was studied by the empirical mode (EM) method. High-frequency EM can give an idea of the level of the signature noise, which, in turn, can be the basis for the transition from a two-byte representation of the HSI-pixel values to a single-byte one. A comparative study of the water pixels from the "Moffett Field" HSI obtained by the AVIRIS spectrometer in a two-byte and single-byte representation was performed. It was revealed that: 1)the width of the averaging interval remains unchanged when the first 6 high-frequency EMs are generated; 2)the empirical modes for the single-byte representation are equivalent to the EMs for two-byte representation. This makes it possible to move to a single-byte near lossless representation and accept the pixel signature as the object of the compression. For the wavelet decomposition of the all image data, a compression ratio of 3.4 has been obtained, which, in combination with a single-byte representation, yields the nearlossless compression ratio of 6.8.