武器装备预研基金(9140A22020707KG0181)
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
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- 基于三维整数小波与自适应预测的高光谱图像压缩研究
- 2009年
- 高光谱图像作为一种三维图像,其海量数据给存储和传输带来极大困难,必须对其进行有效压缩。根据高光谱图像的特点,本文提出了一种基于三维整数小波与自适应预测的无损压缩算法。首先利用三维整数小波变换充分消除高光谱图像的谱间冗余和空间冗余,自适应预测编码可以进一步消除变换后低频子带之间的冗余,从而进一步提高压缩性能;最后利用JPEG-LS标准和SPIHT算法分别对数据进行无损压缩。通过改变小波基,也可实现有损压缩。实验结果表明,该算法可以取得较好的无损和有损压缩效果。
- 程翥粘永健辛勤万建伟
- 关键词：高光谱图像三维小波变换
- 基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩被引量：2
- 2008年
- 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。
- 粘永健苏令华孙蕾万建伟
- 关键词：高光谱图像
- 基于3D SPIHT的高光谱图像压缩技术被引量：4
- 2008年
- 将三维多级树集合分裂(3D SPIHT)算法用于高光谱图像的压缩。根据高光谱图像的特点进行波段分组以得到处理单元,对各组分别进行三维小波变换,去除谱间和谱内冗余;利用3D SPIHT算法对变换后小波系数进行编码,去除系数之间的冗余。采用整数小波和浮点小波分别进行无损和有损压缩仿真,AVIRIS和OMIS实验结果表明,在bit/pixel为1的条件下,平均PSNR比准三维方法分别高0.91 dB和1.38 dB,且算法具有嵌入式、可伸缩性等优点,但无损压缩的平均bit/pixel比基于预测的方法高0.308和0.159。3D SPIHT算法用于高光谱图像压缩可以获得较好的有损性能,但无损压缩性能逊于基于预测的方法。
- 粘永健辛勤孙蕾万建伟
- 关键词：高光谱图像SPIHT算法有损压缩
