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| 基于线性模型最优预测的高光谱图像压缩 | |
| 作者姓名： | 陈雨时 张晔 张钧萍 |
| 作者单位： | 哈尔滨工业大学信息212程系,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学信息212程系,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学信息212程系,哈尔滨,150001 |
| 摘 要： | 高光谱图像取得较高的光谱分辨率对于分类和识别很有益.但与此同时也带来了巨大的数据量,使其压缩成为必需.传统的预测方法能够在一定程度上去除谱带之间的相关性,但其预测系数不能利用高光谱图像谱带间的信息进行自适应的调整,使得预测效果不是最优.本文建立了高光谱图像谱带间的线性模型,推导出在信噪比最优下的预测.该方法能够更好地降低预测后图像的熵值.实验表明,相对于传统方法重建的平均信噪比提高了4.606 4 dB. |
| 关 键 词： | 高光谱图像 最优预测 线性模型 图像压缩 |
| 文章编号： | 1005-2615（2007）03-0368-05 |
| 修稿时间： | 2006-01-172006-05-29 |
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