【摘 要】
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根据高光谱图像强烈的谱间相关性,本文提出一种基于分类预测的高光谱图像无损压缩算法.首先根据谱间相关性的大小,将若干个相邻的波段分为一组.由于高光谱图像每个波段都具有
【机 构】
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国防科学技术大学理学院数学与系统科学系,湖南长沙,410073
【出 处】
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第十四届全国多媒体技术、第一届全国普适计算、第一届全国人机交互联合学术会议(第一届全国和谐人机环境联合学术大会)
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根据高光谱图像强烈的谱间相关性,本文提出一种基于分类预测的高光谱图像无损压缩算法.首先根据谱间相关性的大小,将若干个相邻的波段分为一组.由于高光谱图像每个波段都具有相同的物理结构,先对各组中首幅图像进行分类,在每个子类中设计出一个最佳线性预测器,将该类中的相邻谱段进行预测并将预测残差均方降为最小,然后用LOCO-I算法去除残差图像的相关性.实验结果表明,该算法能够有效的压缩数据,其他压缩算法显示出很强的优势.
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