基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩
如今高光谱数据的有效压缩已成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题,为了对高光谱数据进行有效压缩,本文提出了一种基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩算法.该算法首先根据相邻波段间的相关性大小进行波段分组,同时对各个分组重新进行波段排序;然后采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,再利用k-means算法对降维后的波段谱向矢量进行聚类;最后在参考波段和当前波段中通过定义3维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个分类分别训练其最优的预测系数。实验结果表明,该方法可显著降低压缩后图像编码的平均比特率.
高光谱图像 无损压缩 波段排序 谱向聚类 3维上下文预测结构
粘永健 苏令华 孙蕾 万建伟
国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073 空军大连通信士官学校,大连,116600 国防科技大学理学院,长沙,410073
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2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）