基于降低映射预测残差的高光谱图像压缩算法

李佳颖; 朱文泉; 孟繁蕴

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基于降低映射预测残差的高光谱图像压缩算法

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cqvip:CCSDS 123.0-B-1算法是空间数据系统咨询委员会为多/高光谱图像提出的自适应三维预测无损压缩标准,针对CCSDS 123.0-B-1算法中存在的未充分利用像素位置信息及谱间相关性、压缩率有待提高的问题,对该算法的预测器进行了优化,提出了RMPR算法。RMPR算法根据当前像元具体位置对预测点进行自适应选择,采用双向线性预测去除高光谱图像的谱间相关性,并使用优化的残差映射器提高预测精度、缩短压缩码长。利用10幅高光谱图像进行测试,结果表明,在保证无损压缩且压缩效率无显著差异的前提下,RMPR算法的压缩性能显著优于原算法。

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来源
《计算机工程与科学》 |2020年第5期|825-834|共10页
作者
李佳颖; 朱文泉; 孟繁蕴;
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作者单位

北京师范大学地理科学学部中药资源保护与利用北京市重点实验室北京 100875;

北京师范大学地理科学学部天然药物教育部工程研究中心北京 100875;

北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院北京 100875;

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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; CCSDS123.0-B-1; 预测残差;

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