%0 Journal Article
%T Lossless Compression of Hyperspectral Image Based on 3D-SPIHT Using Band Classification
基于波段分组的3D-SPIHT高光谱图像无损压缩算法
%A ZHANG Pei-qiang
%A CHAI Yan
%A ZHANG Xiao-ling
%A SHEN Lan-sun
%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3D—SPIHT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 three-dimensional SPIHT
%K lossless compression
%K hyperspectral image
高光谱图像
%K 无损压缩算法
%K 波段
%K 分组
%K 整型小波变换
%K 空间相关性
%K SPIHT
%K 算法复杂度
%K 压缩方法
%K 组织方式
%K 空间方向
%K 整体处理
%K 计算时间
%K 纳米级
%K 去除
%K 图像组
%K 3D
%K 频谱
%K in
%K 编码
%K 子带
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=3DF9AB349B59FDDA84F65ABB85C6F26A&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=6&reference_num=11