● 摘要
干涉型光谱成像仪作为光谱成像仪的重要一类，在获得丰富信息的同时，会产生巨大的数据量，不利于存储和传输，因此对原始干涉图数据进行压缩，对于星载干涉光谱成像仪来说是必须的。由于干涉型光谱成像仪直接获得的是景物目标的干涉图，必须经过变换才得到景物目标的波谱，针对干涉图的数据压缩产生的信息丢失将会导致景物波谱产生偏差或失真。因此对光谱成像仪获取的干涉图应该采取无损或者近无损压缩的方法,这样才能确保复原光谱。首先，在研究干涉型光谱成像仪的原理和图像压缩理论的基础上，详细地分析了干涉图的特征，推导出干涉图与光谱图转换的公式，并实现软件编程仿真。其次，结合普通图像压缩评价准则的计算公式，推导出干涉图像压缩的评价准则。再次，研究了DPCM压缩算法、AR模型压缩算法和基于小波变换的压缩算法，并利用软件编程实现对干涉图压缩的实验仿真。最后，使用三种算法对大量典型地物进行仿真实验，结合评价准则，对三种压缩算法进行了比较研究，并探讨了三种压缩方法的抗噪性。论文的一个新尝试是在基于小波变换的干涉图压缩算法中，根据小波分解系数矩阵中高频子图像上数据接近于零、信息主要表现部分在低频子图像上以及干涉图数据中主要信息集中在零光程差附近这些特征，改变干涉图数据存储方式，将干涉图一行数据拆开并按对角Z型排列存储为矩阵形式，再进行小波压缩。此改进提高了压缩性能。