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【24h】

Lossless Compression of Hyperspectral Images Using Clustered Linear Prediction With Adaptive Prediction Length

机译：使用具有自适应预测长度的聚类线性预测对高光谱图像进行无损压缩

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This letter explores the use of adaptive prediction length in clustered differential pulse code modulation (C-DPCM) lossless compression method for hyperspectral images. In the C-DPCM method, linear prediction is performed using coefficients optimized for each spectral cluster separately. The difference between the predicted and original values is entropy coded using an adaptive range coder for each cluster. The results show that the C-DPCM-with-adaptive-prediction-length method has lower bit-per-pixel value than the original C-DPCM method for Consultative Committee for Space Data Systems 2006 AVIRIS test images. Both calibrated and uncalibrated image compression results are improved by adaptive prediction length.
机译：这封信探讨了自适应预测长度在高光谱图像的群集差分脉冲编码调制（C-DPCM）无损压缩方法中的使用。在C-DPCM方法中，线性预测是使用分别为每个频谱簇优化的系数执行的。预测值和原始值之间的差异使用每个簇的自适应范围编码器进行熵编码。结果表明，具有自适应预测长度的C-DPCM方法具有比空间数据系统咨询委员会2006 AVIRIS测试图像的原始C-DPCM方法更低的每像素位数。通过自适应预测长度可以改善校准和未校准的图像压缩结果。

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