【摘 要】
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针对现有多光谱图像压缩算法去除空谱冗余不充分、自适应性不强等问题，提出了多光谱图像的空间稀疏等价表示方式以及相应的聚类实现算法——— OptimalLeaders 。在此基础上，设
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院,西安石油大学计算机学院
【基金项目】
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国家“十二五”预研资助项目(513160702);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(K5051303013,K5051303014)
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针对现有多光谱图像压缩算法去除空谱冗余不充分、自适应性不强等问题，提出了多光谱图像的空间稀疏等价表示方式以及相应的聚类实现算法——— OptimalLeaders 。在此基础上，设计了一种基于复合变换的多光谱图像压缩算法——— OLPKWS 。该算法使用 OptimalLeaders 聚类，将多光谱数据等价变换为代表光谱和差别成分，自适应去除其空间冗余；采用误差补偿机制提高多光谱图像重建质量；针对代表数据，采用主成分分析降维去除谱间冗余；针对预测差别成分，通过 Karhunen‐Loeve 变换（KLT
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