基于分类KLT的高光谱图像压缩 |
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引用本文: | 方凌江,粘永健,,王迎春.基于分类KLT的高光谱图像压缩[J].微机发展,2013(11). |
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作者姓名: | 方凌江 粘永健 王迎春 |
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作者单位: | 1.济南军区联勤部;2.国防科技大学;3.济南军区装备部 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(41201363);湖南省自然科学基金资助项目(11JJ3066) |
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摘 要: | 高光谱图像的有效压缩已经成为高光谱遥感领域研究的热点。提出了一种基于分类KLT(Karhunen-Loève Transform)的高光谱图像压缩算法。该算法利用光谱信息对高光谱图像进行地物分类,根据相邻波段的相关性对高光谱图像进行波段分组。在地物分类与波段分组的基础上,对每组的每一类地物数据分别进行KL变换,利用EBCOT(Embedded Block Coding with Optimal Truncation)算法对所有主成分进行联合编码。实验结果表明,该算法能够取得优于JPEG2000以及DWT-JPEG2000的压缩性能,适合实现高光谱图像的有效压缩。
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关 键 词: | 高光谱图像 数据压缩 地物分类 |
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