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Correlation-based band-ordering heuristic for lossless compression of hyperspectral sounder data

机译：基于相关的带序启发式算法可无损压缩高光谱测深仪数据

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A novel algorithm for the lossless compression of hyperspectral sounding data is presented. The algorithm rests upon an efficient technique for three-dimensional image band reordering. The technique is based on a correlation factor. The correlation-based band ordering gives 5% higher compression ratios than natural ordering does. On the other hand, the obtained compression ratios are within a percent of those produced by optimal ordering, but the computational time is much lower compared to the optimal ordering. The low computational complexity of the algorithm is based on the use of correlation for the band ordering. Moreover, the algorithm results in 7% to 12% improvement over fast nearest neighbor reordering scheme versions of JPEG-LS and the context-based adaptive lossless image codec algorithms.
机译：提出了一种新的高光谱探测数据无损压缩算法。该算法基于用于三维图像频带重新排序的有效技术。该技术基于相关因子。与自然排序相比，基于相关的频段排序可提供5％的压缩率。另一方面，获得的压缩率在最佳排序所产生的压缩率的百分之一以内，但是与最佳排序相比，计算时间要短得多。该算法的低计算复杂度是基于相关性用于频带排序的。此外，该算法比JPEG-LS和基于上下文的自适应无损图像编解码器算法的快速最近邻居重排序方案版本提高了7％至12％。

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