基于结构风险最小化和全最小二乘法的色彩校正

该文提出了一种局部回归色彩校正算法。该算法从结构风险最小化原理出发,提出以全最小二乘法残差为经验风险,选取校正颜色点的K近邻域,采用局部回归进行色彩校正。实验结果表明该文算法在精度和鲁棒性方面均优于多重回归校正以及分区回归校正,其平均误差、最大误差,误差标准差分别下降了46％（27％）,57％（21％）,42％（20％）。     

最小二乘法重构r重平移不变子空间采样的研究

该文根据r重平移不变子空间采样模型,提出了一种基于最小二乘法的r重平移不变子空间采样重构方法,并且获得了重构滤波器的频域表达式;同时利用Hilbert空间投影理论分析了重构误差;最后,以调幅信号为例,验证了最小二乘法重构r重平移不变子空间采样的可行性。     

基于结构风险最小化和全最小二乘法的色彩校正

该文提出了一种局部回归色彩校正算法。该算法从结构风险最小化原理出发,提出以全最小二乘法残差为经验风险,选取校正颜色点的K近邻域,采用局部回归进行色彩校正。实验结果表明该文算法在精度和鲁棒性方面均优于多重回归校正以及分区回归校正,其平均误差、最大误差,误差标准差分别下降了46%(27%),57%(21%),42%(20%)。     

基于K-均值聚类和传统递归最小二乘法的高光谱图像无损压缩

针对基于预测的高光谱图像无损压缩算法压缩比低的问题,该文将聚类算法与高光谱图像预测压缩算法相结合,提出一种基于K-均值聚类和传统递归最小二乘法的高光谱图像无损压缩算法。首先,对高光谱图像按光谱矢量进行K-均值聚类以提升同类光谱矢量间的相似度。然后,对每一聚类群分别使用传统递归最小二乘法进行预测,消除高光谱图像的空间冗余和谱间冗余。最后,对预测误差图像进行算术编码,完成高光谱图像压缩过程。对AVIRIS 2006高光谱数据进行仿真实验,所提算法对16位校正图像、16位未校正图像和12位未校正图像分别取得了4.63倍,2.82倍和4.77倍的压缩比,优于同类型已报道的各种算法。