一种基于矢量量化的高光谱遥感图像压缩算法

• 作者: 张凌雁 赵春晖 陈万海
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱遥感图像 矢量量化 神经网络 自适应波段选择 图像压缩
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 447-452
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 字数: 4655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.03.028

摘要

压缩是高光谱遥感(hyperspectral remote sensing)图像的一个重要研究领域.文中充分考虑了高光谱遥感图像的谱间相关性较强而空间相关性相对较弱的特点,采用了自适应波段选择降维方法与基于神经网络的矢量量化方法相结合的方法对高光谱遥感图像进行压缩.首先采用自适应波段选择(Adaptive band selection)的谱间压缩方法,通过自适应地选择信息量大并且与其他波段相关性小的波段来降低高光谱数据量.然后对降维后图像在空间进行小波变换并进行矢量量化,最后对量化后数据进行自适应算术编码.实验结果表明,谱间压缩能够保留信息丰富的波段,同时计算复杂度大大降低;基于神经网络的SOFM算法及其改进算法取得较好的空间压缩效果,实现了对高光谱遥感图像的有效压缩.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春晖	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	364	3419	27.0	39.0
2	陈万海	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	17	301	9.0	17.0
3	张凌雁	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	3	185	3.0	3.0