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相似文献
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1.
高光谱海量数据的有效压缩成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题.该文提出了一种基于聚类的高光谱图像无损压缩算法.针对高光谱图像不同频谱波段间相关性不同的特点,根据相邻波段相关性大小进行波段分组.由于高光谱图像波段数量较多,采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,以获取信息量较大的部分波段,利用k均值算法对降维后的波段谱矢量进行聚类.采用多波段预测的方案对各组中的波段进行预测,对于各个分类中的每个像素,分别选取与其空间相邻的已编码的部分同类点进行训练,从而获得当前像素的谱间最优预测系数.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该算法可显著降低压缩后的平均比特率.  相似文献   

2.
柴焱张晓玲  沈兰荪 《电子学报》2005,33(B12):2409-2412
利用高光谱图像具有较强谱间相关性的特点,本文提出了一种基于2D/3D混合自适应预测的高光谱图像无损压缩方法,首先根据相关系数计算波段预测顺序,通过局部纹理分析进行二维空间预测,采用基于神经网络模型的自适应预测方法进行三维预测,然后利用预测波段与当前波段间邻域块的相关性对二维预测和三维预测的结果进行校正,对预测残差采用基于上下文模型的Golomb编码.实验结果表明,应用于四种不同遥感器所获取的图像,该方法都能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性,与无损压缩国际标准JPEG-LS和3D-APA算法相比,压缩后的平均比特率均有明显降低.  相似文献   

3.
基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩算法   总被引:17,自引:1,他引:16       下载免费PDF全文
利用高光谱图像具有较强的谱间相关性的特点,本文提出一种基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩方法,首先根据相关系数计算波段预测顺序,然后利用相关性较强的空间邻点和谱间邻点,采用基于神经网络模型的自适应预测方法进行三维预测编码.实验结果表明,该方法能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性,与现在最优的无损压缩国际标准JPEG-LS相比,压缩后的平均比特率能够降低0.3bpp左右.  相似文献   

4.
高光谱数据的有效压缩成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题.提出了一种基于分类非线性预测的高光谱图像无损压缩算法.针对不同频谱波段间相关性不同的特点,根据相邻波段相关性大小进行波段分组.为提高谱间预测性能,对各组波段进行最优排序.采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,并利用k-means算法对降维后波段的谱向矢量进行分类.在参考波段和预测波段中选取具有相同空间位置的上下文结构,在分类结果的基础上,对当前波段进行谱间非线性预测.参考波段采用JPEG-LS标准进行压缩,预测残差进行Golomb-Rice编码.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该算法可显著降低压缩后的平均比特率.  相似文献   

5.
基于同类邻点预测的高光谱图像无损压缩   总被引:3,自引:1,他引:3  
苏令华  程翥  万建伟 《信号处理》2007,23(4):544-547
提出了一种基于聚类、对类波段重排、搜索同类相邻点预测的高光谱数据无损压缩方法。根据谱向特征,进行高光谱图像按像素聚类,对各个分类,根据波段间相关系数,利用最大生成树进行波段重排。对每种分类像素,搜索同类邻点,训练预测系数,并进行三维预测。残差采用Golomb-Rice编码。实验证实了算法的有效性。  相似文献   

6.
高光谱图像的海量数据给存储和实时传输带来极大困难,必须对其进行有效压缩.提出了一种结合预测误差反馈的高光谱图像无损压缩算法.根据高光谱图像相邻波段相关性强弱进行波段分组,有效降低了波段排序算法的计算量.通过研究波段排序算法的性能,采用最佳后向排序算法对各组进行波段排序.为有效去除高光谱图像相关性,采用JPEG压缩标准中的无损预测模式对各波段进行谱内预测,利用参考波段预测误差对当前波段谱内预测值进行反馈校正,可进一步提高预测精度.最后,利用JPEG-LS标准对参考波段和预测残差进行无损压缩.对AVIRIS型和OMIS-I型高光谱图像的实验结果表明,该算法可显著降低压缩后的平均比特率.  相似文献   

7.
两步双向查找表预测的高光谱图像无损压缩   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出一种基于两步双向查找表预测的高光谱图像无损压缩算法。将谱段内预测和谱间预测有效地结合,去除了高光谱图像强的谱间相关性。根据高光谱图像特点,首先,在光谱线的第1谱段图像采用JPEG-LS中值预测器进行谱段内预测,其它谱段图像采用谱间预测。谱间预测采用两步双向预测算法,第1步预测,采用一种双向四阶预测器,利用该预测器得到参考预测值;第2步预测,采用一种8级查表(LUT)搜索预测算法,得出8个LUT预测值。然后,将参考预测值与其比较得出最终的预测值。最后,将预测差值进行熵编码。实验结果表明,本文算法的平均压缩比达到3.05bpp(bits per pixel),与传统高光谱图像无损压缩算法比较,平均压缩比提高了0.14~2.91bpp,有效提高了高光谱图像无损压缩比低的问题。  相似文献   

8.
基于多波段谱间预测的高光谱图像无损压缩算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
孙蕾  罗建书 《电子与信息学报》2007,29(12):2876-2879
该文提出一种基于多波段谱间预测的高光谱图像无损压缩方案.首先,充分考虑到随着高光谱图像谱间分辨率的提高,其谱间相关性也越来越强烈,推导出由多个波段对当前波段做线性预测的预测器系数,然后给出快速计算求解预测器系数的算法.对AVIRIS图像进行压缩,实验结果表明,该算法压缩比高,运算速度快,具有极高的实用价值.  相似文献   

9.
辛勤  汤毅  李纲 《现代电子技术》2010,33(22):104-106
高光谱图像海量数据给存储和传输带来极大困难,必须对其进行有效压缩。针对高光谱图像不同频谱波段间相关性不同的特点,提出一种基于波段分组的高光谱图像无损压缩算法。为了降低波段排序算法的计算量,根据相邻波段相关性大小预先进行分组,采用最佳后向排序算法对各组波段进行重新排序。在当前波段和参考波段中选取具有相同空间位置的邻域结构,在最小二乘准则下,利用邻域像素对当前预测像素进行最优谱间预测。参考波段和预测残差数据进行JPEG-LS压缩。对OMIS-I型高光谱图像进行实验的结果表明,与基于多波段预测算法相比,该算法可进一步降低压缩后的平均比特率。  相似文献   

10.
一种适合实时应用的多光谱遥感图像无损压缩算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
根据多(超)光谱成像光谱仪波段数众多,不同波段间图像光谱相关性较强的特点,在使用预测编码(DPCM)方法去相关时,先针对某波段生成自适应最佳预测模型,并将此最佳预测模型应用到所有波段,然后再进行光谱维DPCM进一步去除光谱间相关性,最后使用预测误差修正技术来减小预测残差冗余度.实验表明,这种无损压缩方法效果大大优于JPEG无损压缩标准方法,并且速度很快,实现简便,适用于实时系统.  相似文献   

11.
陈善学  胡灿  屈龙瑶 《电讯技术》2016,56(7):717-723
针对现有的高光谱图像压缩感知重构算法对图像的空谱特性利用不够充分,导致重构图像质量不够高的问题,提出了一种高光谱图像变投影率分块压缩感知结合优化谱间预测重构方案。编码端以频段聚类方式将高光谱图像的所有频段分成参考频段和普通频段,对不同频段单独采用不同精度分块压缩感知以获取高光谱数据。在解码端,参考频段直接采用稀疏度自适应匹配追踪( SAMP)算法重构,对于普通频段,则设计了一种优化谱间预测结合SAMP算法的新模型进行重构:首先通过重构的参考频段双向预测普通频段,并对其进行压缩投影,然后计算预测前后普通频段投影值的残差,最后利用SAMP算法重构该残差,以此修正预测值。实验表明,相比同类算法,该算法充分考虑了高光谱图像的空谱特性,有效改善了重构图像质量,且编码复杂度低,易于硬件实现。  相似文献   

12.
何艳坤  白玉杰 《激光技术》2014,38(5):643-646
为了提高高光谱遥感图像的压缩比,提出一种基于残差偏置和查找表的高光谱图像无损压缩方法。在高光谱图像的第一谱段图像采用了无损压缩标准中值预测器方法进行谱段内预测,其它谱段图像采用谱间预测方法。首先,在多级查找表(LAIS-LUT)预测方法的基础上搜索当前预测值,用当前预测值周围特定的5个像素点和当前像素值周围相同位置的5个像素点进行比较,通过比较结果,得出一个偏置值;然后在预测残差上加上偏置值;最后,将最终预测残差进行算术编码,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,针对美国航空航天局的高光谱图像,所提出的方法比LAIS-LUT压缩比平均提高0.05;针对国内高光谱图像,该方法比LAIS-LUT压缩比平均提高0.07。这一结果对提高高光谱图像压缩效率是有帮助的。  相似文献   

13.
提出一种基于双估计值的查找表预测高光谱图像无损压缩算法。首先,在高光谱图像的第1谱段图像采用JPEG-LS中值预测器进行谱段内预测,其他谱段图像采用谱间预测。谱间预测采用以下步骤,利用3个LUT预测值求出第一个估计值;其次用当前谱段内和前一谱段内特定的8个像素点计算出第二个估计值,将谱段内预测和谱间预测有效地结合,去除了高光谱图像的谱间相关性。然后,用3个LUT预测值和最终的预测估计值比较,选出最终的预测值。最后,将预测残差进行算术编码。实验结果表明,针对NASA的AVIRIS高光谱图像,用本文算法比LAIS-LUT的压缩比平均提高了0.03~0.11,针对国内OIMS-I高光谱图像,比LAIS-LUT压缩比平均提高了0.01~0.09,有效的提高了压缩比。  相似文献   

14.
龚文娟  董安国  韩雪 《激光技术》2017,41(4):507-510
为了去除高光谱影像的数据冗余,提高高光谱影像处理的精度和效率,提出了一种基于波段指数的高光谱影像波段选择算法。采用小波变换对高光谱图像数据进行去噪处理,依据联合偏度-峰度指数将波段进行分组,再根据波段指数的大小确定相对较小指数的波段,并将其作为冗余波段进行去除,从而得到最小波段集。结果表明,利用该波段集和全波段所选的端元是一致的,在不影响端元提取的前提下,最大程度地去除了冗余波段,而且该波段集与全波段的分类精度较接近。该算法在波段选择过程中具有可行性与有效性,为降低高光谱影像维数提供了一种帮助。  相似文献   

15.
范超 《国外电子元器件》2014,(1):149-152,155
与传统多光谱遥感图像相比,高光谱图像是在一定波段范围内窄波段成像的,提供了丰富的光谱信息,拓展了遥感技术的应用范围,但同时存在数据含量大、波段间相关性高等问题,在进行处理时需要对高光谱图像进行降维。通过分析现有高光谱波段选择方法 ,本文提出了一种基于信息论准则的高光谱波段选择方法 ,结合波段信息熵与波段间的相关性,采用粒子群优化算法(PSO)进行波段优选,克服了采用单一使用信息量为适应度的片面性。最后使用AVIRIS图像对提出的算法进行试验,并利用支持向量机分类方法进行分类验证,总体分类精度达到91.0%。  相似文献   

16.
王晗  王阿川  苍圣 《液晶与显示》2017,32(3):219-226
高光谱遥感影像包含丰富的空间、辐射以及光谱信息,同时海量的数据也引发了高光谱成像技术在传输和存储方面的诸多问题。针对这一问题,根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,提出了一种结合谱间多向预测的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法。首先,根据高光谱遥感影像的谱间相关性对高光谱遥感影像的波段进行分组,每组确定一个参考波段,使用平滑l_0范数算法重构每组的参考波段。其次,根据重构恢复的相邻组内的参考波段,建立了一个非参考波段预测模型,用来计算非参考波段的预测测量值;然后,计算实际测量值与预测测量值的差值,使用SL0算法重构该差值得到差值向量;最后,利用得到的差值向量迭代更新预测测量值,直到恢复该波段原始图像。仿真实验结果表明,该方法提高了高光谱遥感影像的重构效果。  相似文献   

17.
基于子空间中主成分最优线性预测的高光谱波段选择   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对高光谱遥感图像的异常检测问题,为了使高光谱降维数据能更完整地保留其光谱信息,提出了基于子空间中主成分最优线性预测的波段选择方法.采用改进相关性度量的谱聚类方法将高光谱波段划分为不同的子空间,并对各子空间中的波段进行主成分分析(PCA),选择主要分量作为重构目标;以子空间追踪法为搜索策略,从各子空间中选择数个波段对其重构目标进行联合最优线性预测;合并各子空间中的所选波段得到最佳波段子集.实验结果表明,该方法选择的波段子集可以较完整地重构原始数据,与原始数据以及自适应波段选择(ABS)方法、线性预测(LP)方法、最大方差主成分分析(MVPCA)方法、自相关矩阵波段选择(ACMBS)方法、组合因子最优波段选择(OCFBS)方法得到的波段子集相比,其波段子集具有更好的异常检测性能.  相似文献   

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