针对实际工程应用中存在的大孔径静态干涉成像光谱仪（large aperture static imaging spectrometer, LASIS）的数据压缩问题, 根据LASIS的成像特点, 在详细分析其数据特性之后, 提出了基于光程差维数据源的压缩, 并与以往的LASIS和LAMIS数据源压缩进行对比研究。 选择不同的数据源获得的压缩效果不同, 为了更合理的选择LASIS数据源, 降低压缩算法带来的图像和光谱损失, 实验以LASIS原理样机推扫获得的短波红外数据作为研究对象, 在详细介绍了三种数据的数据特点以及提取方法之后, 变换得到上述三种形式的数据源, 采用工程中成熟应用的JPEG和JPEG2000算法对三种数据源分别进行逐帧压缩和重建, 然后对压缩效果在图像维、 干涉维和光谱维以及压缩比进行了详细的对比分析, 并提取视场中三种目标物质的光谱曲线, 对压缩前后它们的光谱信息损失进行了度量。 实验结果表明, 相较于采用LASIS和LAMIS数据源作为压缩对象, 以LASIS光程差维数据作为压缩对象, 无论是在图像维、 干涉维还是光谱维的压缩评价标准下都表现出明显的优越性: 同样的压缩方案下, 基于光程差维数据源的压缩能在获得较高压缩比的同时获得更低的均方误差和更高的峰值信噪比, 且对光谱信息的损失也是三种数据源中最小的。

针对土壤漏油污染的检测、 分析和含量预测等实际问题, 用关中平原常见普通土壤、 柴油、 机油及油土混合物为研究对象, 设计被不同油种污染以及不同污染程度的土壤光谱特征实验。 采用光谱分析的方法来获取光谱指数, 测量并分析渗漏相同含量两个油种的油土混合物以及渗漏不同含量同一油种的油土混合物的光谱特征及其差异, 根据分析结果建立一个基于反射特征的土壤柴油渗漏含量的光谱预测模型。 研究表明: (1)渗漏相同含量不同油种时, 渗漏柴油的土壤的反射率低于渗漏机油的土壤; 渗漏柴油和机油的土壤均在1 740和2 328 nm附近出现双吸收谷特征, 且在每一个吸收谷点处渗漏柴油的土壤的光谱吸收深度和光谱吸收指数均低于渗漏相同含量机油的土壤。 (2)建立的土壤柴油渗漏含量的光谱预测模型相关系数r的值达到0.854, 说明模型具有较强的稳定性; 评价模型预测能力的均方根误差RMSE值为0.016证明该模型具有较好预测能力, 可以对土壤柴油渗漏含量进行有效的预测。

结合人眼对亮度、色度、对比度以及运动目标的感知特性, 提出了一种基于人眼对视频内容感知的视频质量客观评价方法。该方法将视频分为空域和时域信息分别描述, 并利用人眼感知特性, 从视频的亮度、色度、对比度以及目标运动4个方面提取特征, 计算其强度。然后以人眼对比度敏感值作为强度的权重因子求和, 构建人眼感知视频内容模型。最后,分别以此模型模拟人眼感知源视频和失真后的视频, 计算每对应单元的所有像素之间和运动矢量之间的强度差; 以强度差作为视频质量评价的分数, 构建视频质量客观评价模型。采用LIVE数据库中的6个源视频和48个测试视频进行了质量评价实验, 并与视频质量专家组(VQEG)推荐的5个较好的视频质量客观评价模型进行了对比分析。结果表明：提出模型的视频质量评价结果与主观评价结果之间的线性相关性系数达到0.8705, 显示了较好的一致性, 评价效果优于5个典型的模型。

基于超光谱图像的特点,提出了一种三维集合分裂嵌入式零块编码(3D SPEZBC)的超光谱图像压缩算法。该算法首先采用三维小波包变换有效地去除超光谱图像的空间和谱间相关性,然后对于所生成的每个二维子带利用基于集合分裂的方法进行零块编码,最后再采用基于上下文的自适应算术编码来进一步提高编码性能。实验结果表明,3D SPEZBC算法具有与三维嵌入式零块编码(3D EZBC)算法相同的压缩编码性能,在各比特率下编码性能均明显优于三维集合分裂嵌入式块编码(3D SPECK)、三维等级树集合分裂(3D SPIHT) 和 非对称三维等级树集合分裂(AT-3D SPIHT)算法,并且略好于多分量JPEG2000编码(JPEG2000-MC)算法。此外,3D SPEZBC编码算法不但可以提供较好的率失真性能,而且相对于3D EZBC编码算法可以节省大量的存储空间。