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首页> 外文期刊>Chinese Journal of Electronics >A Novel Framework for Object-Based Coding and Compression of Hyperspectral Imagery
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A Novel Framework for Object-Based Coding and Compression of Hyperspectral Imagery

机译：基于对象的高光谱图像编码和压缩的新框架

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A novel object-based framework is proposed for HSI compression, where targets of interest are extracted and separately coded. With objects removed, the holes are filled with the background average to form a new but more homogenous background for better compression. An improved sparse representation with adaptive spatial support is proposed for target detection. By applying the proposed framework to 2D/3D DCT approaches, reconstructed images from conventional and proposed approaches are compared. Six criteria in three groups are employed for quantitative evaluations to measure the degree of data reduction, the distortion of reconstructed image quality and accuracy in target detection, respectively. Comprehensive experiments on two datasets are used for performance evaluation. It is found that the proposed approaches yield much improved results.
机译：提出了一种用于HSI压缩的新颖的基于对象的框架，其中感兴趣的目标被提取并单独编码。移除对象后，将使用背景平均值填充孔，以形成新的但更均匀的背景，以实现更好的压缩效果。提出了一种具有自适应空间支持的改进的稀疏表示方法，用于目标检测。通过将提出的框架应用于2D / 3D DCT方法，比较了传统方法和提出的方法的重建图像。使用三组中的六个标准进行定量评估，以分别测量数据缩减的程度，重构图像质量的失真和目标检测的准确性。对两个数据集的综合实验用于性能评估。发现所提出的方法产生了大大改善的结果。

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