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根据星载遥感图像的相邻像元间具有平滑性、均一性等特点,提出了一种二维均值预测方法(Mean预测)。该方法以被预测图像的两个相邻像素作为预测基准,通过计算两点灰度值的平均值然后向下取整,得到预测值,Mean预测残差近似服从Laplace分布,方法可逆。实验仿真同JPEG-LS标准中的MED预测、CCSDS预测和Zig-Zag预测做了比较,统计结果表明,Mean预测法与其它方法相比,在相关系数、熵值、均值以及均方差的性能上均有一定程度的提高,计算量小且硬件实现简单,可用于星载遥感图像的实时无损压缩处理。