最大误差可控的高光谱图像聚类压缩算法

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针对原有基于奇异值分解的最大误差可控的高光谱图像压缩(EC-SVD)算法未充分利用图像光谱矢量间冗余的问题,该文将高光谱图像压缩与聚类结合,提出最大误差可控的高光谱图像聚类压缩算法。分析发现,图像的光谱矢量间相似度越高越有利于得到好的最终压缩效果。因此,算法首先使用K-均值聚类对高光谱图像像元按光谱矢量聚类,以提高同类光谱矢量间的相似度;其次,对每一类像元分别使用EC-SVD算法思想压缩以控制最大误差。论文证明了当高光谱图像的像元个数与波段数之比较大,且聚类类数不大于8时,聚类能够提高图像最终压缩比。最后
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