光谱图像包含丰富的空间信息和光谱信息,能够为天基预警探测任务提供重要的信息支撑,但其庞大的数据量给硬件设备带来了极大的挑战。传统的基于奈奎斯特采样的“先采样后压缩”的处理方式不仅无法从根本上解决数据量庞大的问题,还会造成资源浪费;针对此问题,利用单波段二维图像的稀疏性和空间编码数据的谱间冗余,设计了一种基于空间域压缩采样和谱域Karhunen-Loève (KL)变换编码的光谱图像重构方法,并建立基于 ₁ 范数和全变分约束的单波段二维图像复合正则重构模型,同时结合投影梯度法和软阈值收缩算子设计2D-CRPG模型求解算法。结果表明:基于空间域压缩采样和谱域KL变换编码的光谱图像重构方法能够有效降低数据采样成本,有利于天基预警探测光谱成像;2D-CRPG重构算法能够有效保留光谱图像的结构信息,从而在有限的采样率下较好地重构原始光谱图像。

提出了一种依据人眼的颜色视觉机制对真彩色显微生物图像进行分割的色彩向量的降维表示方法.该方法将由红绿蓝三色彩刺激经Karhunen-Loève变换得到的I1I2I3色彩空间中的I1强度信息摒弃,将色彩特征由三维I1I2I3色彩空间向量降维为二维I2I3色彩向量.并以此I2I3色彩向量作为图像的色彩表示特征,运用反向传播网络对真彩色显微生物图像进行了分割实验.实验表明该方法应用于分割真彩色显微生物图像时,与采用I1I2色彩向量的降维方法相比,可优化色彩表示特征,加快网络的收敛速度,提高图像分割的正确率.

提出了基于Karhunen Loève变换的小波谱特征矢量量化三维谱像数据压缩方法。三维Karhunen Loève变换/小波变换/小波谱特征矢量量化方法应用了Karhunen Loève变换的消除谱相关性优良性能,应用二维小波变换消除空间相关性,在小波变换域内应用二维集分割嵌入块编码和一维谱特征矢量量化对三维谱像数据压缩,获得较高的压缩性能。实验结果表明:Karhunen Loève变换/小波变换/小波谱特征矢量量化编码比Karhunen Loève变换/小波变换/改进对块零树编码和Karhunen Loève变换/小波变换/快速矢量量化编码方法在同样压缩比条件下,峰值信噪比提高2 dB和1 dB以上,而速度提高了1.5和8倍,整体压缩性能有较大的提高。