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随着遥感技术的不断发展，多光谱图像数据的压缩越来越多的受到关注。由于多光谱图像使用目的不同，使用者可能只对图像中的部分区域感兴趣，在压缩中，可以根据不同的使用目的，对使用者感兴趣区域(ROI，Region of Interest)进行高保真或无损压缩，对其他非感兴趣区域进行低保真的有损压缩，从而可以得到较高的压缩比，同时又不会丢失重要信息。 论文主要研究了JPEG2000的感兴趣区域特性，详细介绍了JPEG2000定义的两种ROI技术，即最大位移法(Maxshift，Maximum shift method)和一般位移法(General Scaling-based method)，并进行仿真实验，对其实验结果进行了比较和分析。针对最大位移法不能控制感兴趣区域和背景区域的重建图像相对质量的不足，又进一步仿真实现了两种改进算法：部分重要位平面位移法(PSBshift，Partial Significant Bitplanes Shift method)和逐个位平面位移法(BbBshift，Bitplane-by-Bitplane Shift method)；最后提出了基于自适应预测算法和感兴趣区域编码相结合的多光谱图像压缩算法。该算法首先利用图像灰度局部平稳的自适应预测算法去除多光谱图像的谱间冗余；其次对去除谱间冗余的多光谱差值图像进行二维离散小波变换，去除谱内冗余；然后分别利用Maxshift、PSBshift和BbBshift进行感兴趣区域编码。实验结果证明，这两种改进算法具有Maxshift的优点，即不需要对感兴趣区域的形状信息进行编码和传输，同时又克服了Maxshift的缺点，实现了对感兴趣区域和背景区域压缩质量的灵活调整，获得所期望的高质量的感兴趣区域图像，并提高了背景区域图像的质量，很好地改善了感兴趣区域和背景区域图像的相对质量。