• 多/高光谱图像压缩

随着新型遥感技术的发展，多光谱图像的空间、光谱分辨率不断提高，高分辨率遥感仪器不断涌现，波段数越来越多(如EOS-MODIS数据有36个光谱，波长范围0.4~14.4，EO1-Hyperion数据由有242个波段，波长范围0.35~2.577)，相应的数据规模呈几何级数增长，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的存储和传输都带来了极大的困难。

高光谱图像压缩编码算法

MODIS多波段部分波段图(无损)

压缩方法参数选择                                                        抗误码性研究

MODIS    B32原图                        CR=4    PSNR= 65.11dB                  CR=16   PSNR=45.75dB                CR=32    PSNR= 40.76dB     Hyperion  B1原图                      CR=4     PSNR= 62.38dB                 CR=16  PSNR= 46.22dB                  CR=32   PSNR= 42.2  

• SAR图像压缩

SAR图像具有严重的相干斑噪声，增加图像熵；SAR图像中丰富的纹理信息和大量均匀区域使得频谱能量分散、灰度动态范围较大、SAR图像数据的空域相关性差。

		基于字典学习的SAR图像压缩算法           SAR图像相关性分析

DWT+SPIHT                           DWT+UNIFORM                 JPEG2000                 PROPOSED
CR=16 PSNR=64.49dB            PSNR=67.02dB              PSNR=67.68dB             PSNR= 68.73dB