基于自适应分类曲线拟合的干涉多光谱图像压缩

• 作者: 吴成柯 宋娟 李云松 王柯俨
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 干涉成像光谱仪 干涉多光谱图像 图像压缩 分类 曲线拟合
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 专题:空间光学
• 页码范围: 78-85
• 页数: 8页
• 分类号: TN919.81
• 字数: 5765字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS20092901.0078

摘要

分析了干涉多光谱图像数据的两个特性,并提出一种基于自适应分类曲线拟合的压缩算法.首先采用均方差准则自适应地将干涉多光谱图像分为强、弱两类干涉区域,并分别构造不同的拟合函数.对强干涉区域,选择典型曲线,并采用最小二乘原理对典型曲线进行拟合,而其余曲线则根据典型曲线进行匹配预测;对弱干涉区域,则分别对所有干涉光强曲线独立进行拟合.最后将所有误差数据进行熵编码.实验结果表明,与JPEG2000相比,该算法能够减少无损压缩输出码率约0.2 bit/pixel,明显提高有损压缩的重建图像质量,降低光谱失真.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴成柯	西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室	143	1547	22.0	32.0
2	李云松	西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室	69	435	11.0	16.0
3	王柯俨	西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室	22	94	6.0	8.0
4	宋娟	西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室	10	82	3.0	9.0