基于稀疏度自适应化的DEM压缩采样与重构方法

• 作者: 常慧杰 聂睿 陈宇峰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 改进的CoSaMP算法 数字高程模型(DEM) 压缩感知 小波变换
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 190-195
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1407-0301

摘要

地形数据量的日益增长迫切地需要高效的存储和传输策略.提出了一种基于稀疏度自适应化的DEM压缩采样与重构方法,并给出了方法具体的实现及详细流程.该方法首先利用小波变换对原始DEM进行稀疏处理,然后利用QR分解后的随机高斯矩阵对稀疏处理结果进行降维观测,实现DEM的压缩.最后针对CoSaMP算法必须提供稀疏度和重构时间长的缺点提出一种稀疏度自适应化的改进算法,利用改进的CoSaMP算法进行重构和小波反变换等步骤获得DEM的重构结果.在保证相似重构精度的前提下,提出的改进的CoSaMP算法与传统的CoSaMP算法相比,在实现稀疏度自适应化的同时有效地提高了收敛速度.仿真实验结果表明与JPEG2000方法相比,提出的方法实现了更高压缩比的数据压缩和高峰值信噪比的数据重构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宇峰	北京理工大学计算机学院	13	49	4.0	6.0
2	聂睿		21	25	3.0	4.0
3	常慧杰	北京理工大学计算机学院	1	2	1.0	1.0