多尺度字典学习的高光谱图像压缩算法

徐大卫; 张荣; 吴倩

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多尺度字典学习的高光谱图像压缩算法

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结合小波变换及字典学习提出了一种针对高光谱图像的压缩算法.该算法首先通过小波变换构建多尺度样本集,在小波域使用K-均值奇异值分解(K-SVD)方法学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,然后在稀疏表示的过程中,定义一个原子使用频次筛选因子,通过统计局部最优波段稀疏表示时原子使用情况,结合筛选因子对字典原子进行优化筛选,使用精简后的字典对其余波段进行稀疏求解,最后针对不同尺度的表示系数采用自适应的量化编码.实验结果表明,与目前常用的3D-SPIHT和其他的多尺度字典学习算法相比,本文算法在中低比特率下,具有更好的重建性能.

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来源
《遥感学报》 |2015年第2期|263-272|共10页
作者
徐大卫; 张荣; 吴倩;
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作者单位

中国科学与技术大学电子工程与信息科学系,安徽合肥230027;

中国科学院电磁空间信息重点实验室,安徽合肥230027;

中国科学与技术大学电子工程与信息科学系,安徽合肥230027;

中国科学院电磁空间信息重点实验室,安徽合肥230027;

中国科学与技术大学电子工程与信息科学系,安徽合肥230027;

中国科学院电磁空间信息重点实验室,安徽合肥230027;

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正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
图像压缩; 高光谱图像; 多尺度字典学习; K-SVD; 小波变换;

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