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空谱联合预测高光谱图像无损压缩rice算法
被引量：
11
1
作者
陈永红
史泽林
+1 位作者
赵怀慈
李德强
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期105-110,共6页
针对rice算法低维预测不能有效降低高光谱数据冗余问题,提出基于空谱联合预测的低复杂度rice算法,应用于高光谱图像无损压缩。根据高光谱图像三维数据特征建立三维预测模型,利用相邻波段谱间相关系数进行联合预测系数分配,有效地减少了...
针对rice算法低维预测不能有效降低高光谱数据冗余问题,提出基于空谱联合预测的低复杂度rice算法,应用于高光谱图像无损压缩。根据高光谱图像三维数据特征建立三维预测模型,利用相邻波段谱间相关系数进行联合预测系数分配,有效地减少了高光谱图像空间和谱间冗余。提出基于预测误差均值的最优编码参数选择算法,计算复杂度由O(N)降为O(1)。实验结果表明,本文方法提高无损压缩比5%～40%,编码时间较经典rice算法缩短了4%以上,有利于实时处理和工程实现。
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关键词
空谱联合预测
rice算法
高光谱图像
无损压缩
最优编码参数选择
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职称材料
题名
空谱联合预测高光谱图像无损压缩rice算法
被引量：
11
1
作者
陈永红
史泽林
赵怀慈
李德强
机构
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院研究生院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期105-110,共6页
基金
国家自然科学基金(60603097)资助项目
文摘
针对rice算法低维预测不能有效降低高光谱数据冗余问题,提出基于空谱联合预测的低复杂度rice算法,应用于高光谱图像无损压缩。根据高光谱图像三维数据特征建立三维预测模型,利用相邻波段谱间相关系数进行联合预测系数分配,有效地减少了高光谱图像空间和谱间冗余。提出基于预测误差均值的最优编码参数选择算法,计算复杂度由O(N)降为O(1)。实验结果表明,本文方法提高无损压缩比5%～40%,编码时间较经典rice算法缩短了4%以上,有利于实时处理和工程实现。
关键词
空谱联合预测
rice算法
高光谱图像
无损压缩
最优编码参数选择
Keywords
spatial-spectral associated prediction
rice algorithm
hyperspectral image
lossless compression optimal encoding parameter selection
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
空谱联合预测高光谱图像无损压缩rice算法
陈永红
史泽林
赵怀慈
李德强
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
11
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