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ISSN: 2333-9721
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基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩

DOI: 10.11834/jig.20081049

Keywords: 高光谱图像无损压缩波段排序谱向聚类

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Abstract:

如今高光谱数据的有效压缩已成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题,为了对高光谱数据进行有效压缩,提出了一种基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩算法。该算法首先根据相邻波段间的相关性大小进行波段分组,同时对各个分组重新进行波段排序;然后采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,再利用?k?means算法对降维后的波段谱向矢量进行聚类;最后在参考波段和当前波段中通过定义3维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个分类分别训练其最优的预测系数。实验结果表明,该方法可显著降低压缩后图像编码的平均比特率。

References

[1]  苏令华 李纲 衣同胜等.-种稳健的高光谱图像元损压缩算法[J].光学精密工程,2007,15(10):1609-1615.
[2]  Rizzo F, Carpentieri B, Motta G, et al. Low-complexity lossless compression of hyperspectral imagery via linear prediction [J]. IEEE Signal Processing Letters, 2005,12 ( 2 ) : 138 - 141.
[3]  Zhang Jing, Liu Gui-zhong. An efficient reordering prediction-based lossless compression algorithm for hyperspectral images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2007,4(2) :283 - 287.
[4]  Motta G, Rizzo F, Storer J A. Hyperspectral Data Compression [M]. New York US : Springer, 2006.
[5]  浦瑞良 宫鹏.高光谱遥感及其应用[M].北京:高等教育出版社,2000,8.
[6]  刘春红 赵春晖 张凌雁.一种新的高光谱遥感图像降维方法[J].中国图象图形学报:A辑,2005,10(2):218-222.
[7]  Giusti A D, Andriani S, Mian G A. Context-based Predictive Lossless Coding for Hyperspectral Images [EB/OL]. http://www. eurasip. org/proceedings/Eusipco/Eusipco?2005/defevent/papers/ er1550. pdf,2005.
[8]  孙蕾 罗建书.基于多波段谱间预测的高光谱图像无损压缩算法[J].电子与信息学报,2007,29(12):2876-2879.

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