| 基于线性模型最优预测的高光谱图像压缩 |
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| 引用本文： | 陈雨时,张晔,张钧萍.基于线性模型最优预测的高光谱图像压缩[J].南京航空航天大学学报,2007,39(3):368-372. |
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| 作者姓名： | 陈雨时 张晔 张钧萍 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学信息212程系,哈尔滨,150001 |
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| 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.
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| 关 键 词： | 高光谱图像 最优预测 线性模型 图像压缩 线性模型 最优预测 高光谱 图像压缩 Prediction Optimal Based Linear Model Image Compression 平均信噪比 重建 实验 预测方法 预测效果 调整 自适应 信息 利用 预测系数 相关性 |
| 文章编号： | 1005-2615（2007）03-0368-05 |
| 修稿时间： | 2006-01-172006-05-29 |
Hyperspectral Image Compression by Using Linear Model Based on Optimal Prediction |
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| Chen Yushi,Zhang Ye,Zhang Junping.Hyperspectral Image Compression by Using Linear Model Based on Optimal Prediction[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2007,39(3):368-372. |
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| Authors: | Chen Yushi Zhang Ye Zhang Junping |
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| Institution: | Department of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001, China |
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| Abstract: | Hyperspectral Image(HSI) can obtain a high spectral resolution and it is important for classification and detection.Meanwhile the enormous data volume is brought,so HSI is necessary to be compressed.Traditional prediction method can decorrelate the band correlation of HSI,but the result is not optimal.The linear model for HSI is established,and the best prediction is deduced under the sense of SNR.The method can obtain a lower entropy after prediction.Simulation results show that compared with the traditional algorithm,the method increases 4.606 4 dB in SNR in average. |
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| Keywords: | hyperspectral image optimal prediction linear model image compression |
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