基于双向波段预测的超光谱图像无损压缩

• 作者: 王朗 郭树旭
• 来源期刊: 吉林大学学报(信息科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 超光谱图像 双向波段预测 误差补偿 预测树模型
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 304-308
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 字数: 2238字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2009.03.015

摘要

为了解决超光谱图像海量数据无损压缩计算复杂度高、实时性差的问题,将预测树模型和双向多波段谱间预测算法用于超光谱无损压缩研究.在对超光谱图像进行基于预测树模型的谱内预测的基础上,通过双向谱间多波段预测,利用谱间局部统计冗余和结构冗余,建立了对预测树模型误差进行自适应补偿的预测器模型,设计了一种基于"权重"的方法.该方法利用已编码像素对系数进行自适应估计.采用SPIHT (Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对去冗余后的残差图像进行编码.试验结果表明,该算法在较低的计算复杂度下,压缩比优于目前流行的无损压缩算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭树旭	吉林大学电子科学与工程学院	128	882	16.0	22.0
2	王朗	吉林大学电子科学与工程学院	4	22	2.0	4.0