轻量波段自适应压缩模型

低算力高保真

特征解耦与循环编码协同降低空间与光谱冗余，在资源受限场景中实现高压缩率下的图像质量提升。

Jiahui, Liu · 张丽丽 · Jin-Gang, Wang · 屈乐乐

IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 2025

参数信息

平均PSNR

38.25 dB

技术优势

同时降空间与光谱冗余

特征解耦分离基础与细节特征以降低空间冗余，循环结构利用先前波段信息以降低光谱冗余。

轻量易部署

模型参数量和计算需求低，适合资源受限环境。

压缩性能提升显著

在0.25 bpppb下平均PSNR为38.25 dB，比SOTA高约2.5 dB。

应用场景

• 高光谱遥感图像处理：直接在在轨或机载平台上压缩海量高光谱数据，节省存储和下传带宽。
• 边缘设备图像压缩：嵌入边缘设备实现实时压缩，无需高性能服务器。
• 低功耗视觉系统：以低算力维持高压缩质量，延长电池供电系统的工作时间。