適応型再帰最小二乗フィルターは、予測精度が高く収束速度が速い特徴を持ち、このフィルターは多くの高スペクトル画像の無損失圧縮方式で重要な構成要素として使用されています。しかし、従来の再帰最小二乗フィルターは各スペクトルバンドの最適な予測長を迅速に見つけることができず、その圧縮方式の性能向上が求められています。この問題に対して、本論文では格型再帰最小二乗フィルター群に基づく高スペクトル画像圧縮方式を提案します。まず、本方式は片側ガウス予測器を用いて被測定ピクセルのバンド内予測を行い、画像の空間的相関を除去します。次に、格型フィルター群を用いて各バンドの最適フィルターを選別し、予測誤差を得ます。そして、格型フィルター群の連鎖的シーケンス更新の特性に基づき、最適フィルターの選別過程を簡略化し、計算の複雑さを大幅に低減します。最後に予測誤差を算術符号化します。AVIRIS 2006高スペクトル画像のテストデータセットを用いて、本アルゴリズムは16ビット校正画像および16ビット未校正画像の平均圧縮結果がそれぞれ3.34 bits/pixelおよび5.61 bits/pixelとなりました。本アルゴリズムは良好な圧縮結果を得ながら、同種の他のアルゴリズムより計算時間が短いです。

高スペクトル画像;無損失圧縮;再帰最小二乗法;ガウス予測器;格型フィルター群