基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩

摘要：

如今高光谱数据的有效压缩已成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题,为了对高光谱数据进行有效压缩,提出了一种基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩算法.该算法首先根据相邻波段间的相关性大小进行波段分组,同时对各个分组重新进行波段排序;然后采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,再利用k-means算法对降维后的波段谱向矢量进行聚类;最后在参考波段和当前波段中通过定义3维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个分类分别训练其最优的预测系数.实验结果表明,该方法可显著降低压缩后图像编码的平均比特率.

关键词：高光谱图像、无损压缩、波段排序、谱向聚类

所属期刊栏目：13

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60572135;武器装备预研基金项目9140A22020707KG0181

在线出版日期：2008-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2015-2018