基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩算法

张晓玲; 沈兰荪; 张培强

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基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩算法

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利用高光谱图像具有较强的谱间相关性的特点,本文提出一种基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩方法,首先根据相关系数计算波段预测顺序,然后利用相关性较强的空间邻点和谱间邻点,采用基于神经网络模型的自适应预测方法进行三维预测编码.实验结果表明,该方法能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性,与现在最优的无损压缩国际标准JPEG-LS相比,压缩后的平均比特率能够降低0.3bpp左右.

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来源
《电子学报》 |2004年第6期|957-959|共3页
作者
张晓玲; 沈兰荪; 张培强;
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作者单位

北京工业大学信号与信息处理研究室,北京,100022;

北京工业大学信号与信息处理研究室,北京,100022;

北京工业大学信号与信息处理研究室,北京,100022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
高光谱图像; 无损压缩; 自适应预测; 波段排序;

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