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为了解决超光谱图像海量数据无损压缩计算复杂度高、实时性差的问题,将预测树模型和双向多波段谱间预测算法用于超光谱无损压缩研究。在对超光谱图像进行基于预测树模型的谱内预测的基础上,通过双向谱间多波段预测,利用谱间局部统计冗余和结构冗余,建立了对预测树模型误差进行自适应补偿的预测器模型,设计了一种基于"权重"的方法。该方法利用已编码像素对系数进行自适应估计。采用SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对去冗余后的残差图像进行编码。试验结果表明,该算法在