%0 Journal Article
%T Lossless Compression of Hyperspectral Image Based on 3D-SPIHT Using Band Classification<br>基于波段分组的3D-SPIHT高光谱图像
%A 张培强
%A 柴焱
%A 张晓玲
%A 沈兰荪
%J 中国图象图形学报
%D 2005
%I 
%X 波段间隔为纳米级的高光谱图像具有很强的谱间相关性,但不同频谱波段图像之间的相关性不同,本文提出了一种基于波段分组的3D-SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)高光谱图像无损压缩方法.对高光谱图像按照谱段类型进行分组,接着通过3维整型小波变换,对图像组去除空间相关性和光谱维相关性,最后以3DSPIHT的空间方向树组织方式来进行编码,去除小波变换后子带间系数的冗余.实验结果表明,该方法能够有效地去除空间和谱间相关性,在算法复杂度和计算时间上较整体处理有一定优势,同时可获得较好的无损压缩结果.
%K 3D-SPIHT
%K 无损压缩
%K 高光谱图像
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=E05F631A319BE649&yid=2DD7160C83D0ACED&vid=F3090AE9B60B7ED1&iid=E158A972A605785F&sid=F10601728A1E9BEA&eid=389DA78D878702A9&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=11