Multiband and Lossless Compression of Hyperspectral Images

Hyperspectral images are widely used in several real-life applications. In this paper, we investigate on the compression of hyperspectral images by considering different aspects, including the optimization of the computational complexity in order to allow implementations on limited hardware (i.e., hyperspectral sensors, etc.). We present an approach that relies on a three-dimensional predictive structure. Our predictive structure, 3D-MBLP, uses one or more previous bands as references to exploit the redundancies among the third dimension. The achieved results are comparable, and often better, with respect to the other state-of-art lossless compression techniques for hyperspectral images

A Novel Rate Control Algorithm for Onboard Predictive Coding of Multispectral and Hyperspectral Images

Predictive coding is attractive for compression onboard of spacecrafts thanks to its low computational complexity, modest memory requirements and the ability to accurately control quality on a pixel-by-pixel basis. Traditionally, predictive compression focused on the lossless and near-lossless modes of operation where the maximum error can be bounded but the rate of the compressed image is variable. Rate control is considered a challenging problem for predictive encoders due to the dependencies between quantization and prediction in the feedback loop, and the lack of a signal representation that packs the signal's energy into few coefficients. In this paper, we show that it is possible to design a rate control scheme intended for onboard implementation. In particular, we propose a general framework to select quantizers in each spatial and spectral region of an image so as to achieve the desired target rate while minimizing distortion. The rate control algorithm allows to achieve lossy, near-lossless compression, and any in-between type of compression, e.g., lossy compression with a near-lossless constraint. While this framework is independent of the specific predictor used, in order to show its performance, in this paper we tailor it to the predictor adopted by the CCSDS-123 lossless compression standard, obtaining an extension that allows to perform lossless, near-lossless and lossy compression in a single package. We show that the rate controller has excellent performance in terms of accuracy in the output rate, rate-distortion characteristics and is extremely competitive with respect to state-of-the-art transform coding

Compresión sin pérdida de imágenes satelitales multiespectrales e hiperespectrales

En esta tesis se presentan nuevas técnicas de compresión sin pérdida tendientes a reducir el espacio de almacenamiento requerido por imágenes satelitales. Dos tipos principales de imágenes son tratadas: multiespectrales e hiperespectrales. En el caso de imágenes multiespectrales, se desarrolló un compresor no lineal que explota tanto las correlaciones intra como interbanda presentes en la imagen. Este se basa en la transformada wavelet de enteros a enteros y se aplica sobre bloques no solapados de la imagen. Diferentes modelos para las dependencias estadísticas de los coeficientes de detalle de la transformada wavelet son propuestos y analizados. Aquellos coeficientes que se encuentran en las subbandas de detalle fino de la transformada son modelados como una combinación afín de coeficientes vecinos y coeficientes en bandas adyacentes, sujetos a que se encuentren en la misma clase. Este modelo se utiliza para generar predicciones de otros coficientes que ya fueron codificados. La información de clase se genera mediante la cuantización LloydMax, la cual también se utiliza para predecir y como contextos de condicionamiento para codificar los errores de predicción con un codificador aritmético adaptativo. Dado que el ordenamiento de las bandas también afecta la precisión de las predicciones, un nuevo mecanismo de ordenamiento es propuesto basado en los coeficientes de detalle de los últimos dos niveles de la transformada wavelet. Los resultados obtenidos superan a los de otros compresores 2D sin pérdida como PNG, JPEG-LS, SPIHT y JPEG2000, como también a otros compresores 3D como SLSQ-OPT, JPEG-LS diferencial y JPEG2000 para imágenes a color y 3D-SPIHT. El método propuesto provee acceso aleatorio a partes de la imagen, y puede aplicarse para la compresión sin pérdida de otros datos volumétricos. Para las imágenes hiperespectrales, algoritmos como LUT o LAIS-LUT que revisten el estado del arte para la compresión sin pérdida para este tipo de imágenes, explotan la alta correlación espectral de estas imágenes y utilizan tablas de lookup para generar predicciones. A pesar de ello, existen casos donde las predicciones no son buenas. En esta tesis, se propone una modificación a estos algoritmos de lookup permitiendo diferentes niveles de confianza a las tablas de lookup en base a las variaciones locales del factor de escala. Los resultados obtenidos son altamente satisfactorios y mejores a los de LUT y LAIS-LUT. Se han diseñado dos compresores sin pérdida para dos tipos de imágenes satelitales, las cuales tienen distintas propiedades, a saber, diferente resolución espectral, espacial y radiométrica, y también de diferentes correlaciones espectrales y espaciales. En cada caso, el compresor explota estas propiedades para incrementar las tasas de compresión

Lossless compression of satellite multispectral and hyperspectral images

En esta tesis se presentan nuevas técnicas de compresión sin pérdida tendientes a reducir el espacio de almacenamiento requerido por imágenes satelitales. Dos tipos principales de imágenes son tratadas: multiespectrales e hiperespectrales. En el caso de imágenes multiespectrales, se desarrolló un compresor no lineal que explota tanto las correlaciones intra como interbanda presentes en la imagen. Este se basa en la transformada wavelet de enteros a enteros y se aplica sobre bloques no solapados de la imagen. Diferentes modelos para las dependencias estadísticas de los coeficientes de detalle de la transformada wavelet son propuestos y analizados. Aquellos coeficientes que se encuentran en las subbandas de detalle fino de la transformada son modelados como una combinación afín de coeficientes vecinos y coeficientes en bandas adyacentes, sujetos a que se encuentren en la misma clase. Este modelo se utiliza para generar predicciones de otros coficientes que ya fueron codificados. La información de clase se genera mediante la cuantización LloydMax, la cual también se utiliza para predecir y como contextos de condicionamiento para codificar los errores de predicción con un codificador aritmético adaptativo. Dado que el ordenamiento de las bandas también afecta la precisión de las predicciones, un nuevo mecanismo de ordenamiento es propuesto basado en los coeficientes de detalle de los últimos dos niveles de la transformada wavelet. Los resultados obtenidos superan a los de otros compresores 2D sin pérdida como PNG, JPEG-LS, SPIHT y JPEG2000, como también a otros compresores 3D como SLSQ-OPT, JPEG-LS diferencial y JPEG2000 para imágenes a color y 3D-SPIHT. El método propuesto provee acceso aleatorio a partes de la imagen, y puede aplicarse para la compresión sin pérdida de otros datos volumétricos. Para las imágenes hiperespectrales, algoritmos como LUT o LAIS-LUT que revisten el estado del arte para la compresión sin pérdida para este tipo de imágenes, explotan la alta correlación espectral de estas imágenes y utilizan tablas de lookup para generar predicciones. A pesar de ello, existen casos donde las predicciones no son buenas. En esta tesis, se propone una modificación a estos algoritmos de lookup permitiendo diferentes niveles de confianza a las tablas de lookup en base a las variaciones locales del factor de escala. Los resultados obtenidos son altamente satisfactorios y mejores a los de LUT y LAIS-LUT. Se han diseñado dos compresores sin pérdida para dos tipos de imágenes satelitales, las cuales tienen distintas propiedades, a saber, diferente resolución espectral, espacial y radiométrica, y también de diferentes correlaciones espectrales y espaciales. En cada caso, el compresor explota estas propiedades para incrementar las tasas de compresión.In this thesis, new lossless compression techniques aiming at reducing the size of storage of satellite images are presented. Two type of images are considered: multispectral and hyperspectral. For multispectral images, a nonlinear lossless compressor that exploits both intraband and interband correlations is developed. The compressor is based on a wavelet transform that maps integers into integers, applied to tiles of the image. Different models for statistical dependencies of wavelet detail coefficients are proposed and analyzed. Wavelet coefficients belonging to the fine detail subbands are successfully modelled as an affine combination of neighboring coefficients and the coefficient at the same location in the previous band, as long as all these coefficients belong to the same landscape. This model is used to predict wavelet coefficients by means of already coded coefficients. Lloyd-Max quantization is used to extract class information, which is used in the prediction and later used as a conditioning context to encode prediction errors with an adaptive arithmetic coder. The band order affects the accuracy of predictions: a new mechanism is proposed for ordering the bands, based on the wavelet detail coefficients of the 2 finest levels. The results obtained outperform 2D lossless compressors such as PNG, JPEG-LS, SPIHT and JPEG2000 and other 3D lossless compressors such as SLSQ-OPT, differential JPEG-LS, JPEG2000 for color images and 3D-SPIHT. Our method has random access capability, and can be applied for lossless compression of other kinds of volumetric data. For hyperspectral images, state-of-the-art algorithms LUT and LAIS-LUT proposed for lossless compression, exploit high spectral correlations in these images, and use lookup tables to perform predictions. However, there are cases where their predictions are not accurate. In this thesis a modification based also on look-up tables is proposed, giving these tables different degrees of confidence, based on the local variations of the scaling factor. Our results are highly satisfactory and outperform both LUT and LAIS-LUT methods. Two lossless compressors have been designed for two different kinds of satellite images having different properties, namely, different spectral resolution, spatial resolution, and bitdepth, as well as different spectral and spatial correlations. In each case, the compressor exploits these properties to increase compression ratios.Fil:Acevedo, Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina

Research on Lossless Compression of Hyperspectral Images Based on Lookup Tables and Wiener Prediction

高光谱图像的数据量非常庞大，给数据的存储和传输带来困难，同时高光谱图像的数据非常宝贵，有损压缩会对后续应用造成无法估量的影响，因而无损压缩成为首选方案。高光谱图像同时具有空间相关和谱间相关特性，且谱间相关性远大于空间相关性，针对高光谱图像的上述特点，论文研究高光谱图像无损压缩算法，以尽可能的去除数据间的冗余性，提高高光谱数据存储与传输效率。 论文首先从相关性的角度对高光谱图像的特点进行分析，然后介绍了针对高光谱图像的一般无损压缩方法。其中基于预测的高光谱图像无损压缩算法原理简单，且易于实现，特别是针对高光谱图像谱间相关性大的特点，预测编码的算法能够高效的去除谱间冗余度，因此论文的重点是研究基...The amount of data generated by hyperspectral imaging spectrometers is enormous, storage and transmission of such huge data becomes very difficult. Hyperspectral images are important data sources, they are primarily intended for automatic analysis by computers, any distoration caused by the lossy compression will have inestimable influence on subsequent application, so lossless compression becomes...学位：工程硕士院系专业：信息科学与技术学院通信工程系_电子与通信工程学号：2332009115277

Information-theoretic assessment of on-board near-lossless compression of hyperspectral data

A rate-distortion model to measure the impact of near-lossless compression of raw data, that is, compression with user-defined maximum absolute error, on the information avail- able once the compressed data have been received and decompressed is proposed. Such a model requires the original uncompressed raw data and their measured noise variances. Advanced near- lossless methods are exploited only to measure the entropy of the datasets but are not required for on-board compression. In substance, the acquired raw data are regarded as a noisy realization of a noise-free spectral information source. The useful spectral information at the decoder is the mutual information between the unknown ideal source and the decoded source, which is affected by both instrument noise and compression-induced distortion. Experiments on simulated noisy images, in which the noise-free source and the noise realization are exactly known, show the trend of spectral information versus compression distortion, which in turn is related to the coded bit rate or equivalently to the compression ratio through the rate-distortion characteristic of the encoder used on satellite. Preliminary experiments on airborne visible infrared imaging spec- trometer (AVIRIS) 2006 Yellowstone sequences match the trends of the simulations. The main conclusion that can be drawn is that the noisier the dataset, the lower the CR that can be tolerated, in order to save a prefixed amount of spectral information. © The Authors. Published by SPIE under a Creative Commons Attribution 3.0 Unported License. Distribution or reproduction of this work in whole or in part requires full attribution of the original publication, including its DOI. (DOI: 10.1117/1.JRS.