Рассматривается задача многоспектральных изображений. Для задач исследования Земли и планет из космоса представляет интерес сжатие изображений без потерь (lossless) или с ограниченными потерями (near lossless). Это связано с необходимостью восстановления физического процесса по результатам измерений (решение обратных задач – решение интегральных уравнений и др.) В силу этого широко распространённая методика сжатия изображений по стандарту JPEG малоприменима для решения данных задач. Рассматривая более широкую область применения этой технологии, можно упомянуть сжатие медицинских изображений, полиграфию, цифровую фотографию и т.д.

Анализируются преимущества и недостатки существующих стандартов сжатия без потерь или с ограниченными потерями (lossless JPEG, JBIG, JPEG-LS, JPEG2000). Отмечается, что их прямое применение не вполне адекватно решаемой задаче сжатия многоспектральных изображений и предлагаются программные пути решения этой задачи как для сжатия внутри спектральных плоскостей, так и в целом для многоспектральных изображений. Для повышения эффективности сжатия и увеличения скорости работы кодера с использованием предлагаемой методики предполагается усовершенствование адаптивного предсказателя и упрощение реализации (без снижения его эффективности) статистического кодера.

Приводятся сравнительные результаты эффективности предлагаемых решений на тестовых изображениях.