%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