| 基于分类非线性预测的高光谱图像无损压缩 |
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| 引用本文： | 粘永健,辛勤,万建伟.基于分类非线性预测的高光谱图像无损压缩[J].信号处理,2009,25(8). |
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| 作者姓名： | 粘永健 辛勤 万建伟 |
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| 作者单位： | 国防科技大学,电子科学与工程学院,长沙410073 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，武器装备预研基金资助项目 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 高光谱图像 无损压缩 波段排序 非线性预测 |
Cluster-Based Non-linear Predictive Lossless Compression for Hyperspectral Imagery |
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