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HyperCast: Hyperspectral satellite image broadcasting with band ordering optimization

机译：HyperCast：具有波段排序优化功能的高光谱卫星图像广播

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This paper presents a novel framework for hyperspectral satellite image broadcasting over wireless channels. We present a new hyperspectral band ordering algorithm that improves the compression performance. The proposed scheme employs the 1D low-complexity Karhunen-Loeve transform (KLT) that uses a clustering approach for spectral decorrelation. After that, the 2D DCT is applied to remove the redundant information from the spatial bands. The DCT components are quantized using a simple DC-quantization algorithm. After that, the transmission power is directly allocated to the quantized data according to their distributions and magnitudes without forward error correction (FEC). These data are transformed by Hadamard matrix and transmitted over a dense constellation. Experiments demonstrate that the proposed scheme improves the average image quality by 6.98 dB and 3.48 dB over LineCast and SoftCast, respectively, and it achieves up to 6.14 dB gain over JPEG2000 with FEC. (C) 2016 Published by Elsevier Inc.
机译：本文提出了一种通过无线信道广播高光谱卫星图像的新颖框架。我们提出了一种新的高光谱波段排序算法，可以提高压缩性能。提出的方案采用一维低复杂度Karhunen-Loeve变换（KLT），该变换使用聚类方法进行频谱去相关。此后，应用2D DCT从空间频带中删除冗余信息。使用简单的DC量化算法对DCT分量进行量化。之后，根据功率的分布和幅度将传输功率直接分配给量化数据，而无需前向纠错（FEC）。这些数据通过Hadamard矩阵进行转换，并在密集的星座上传输。实验表明，该方案在LineCast和SoftCast上分别将平均图像质量提高了6.98 dB和3.48 dB，并且在带有FEC的JPEG2000上，该方案可实现高达6.14 dB的增益。 （C）2016由Elsevier Inc.发布

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