【摘 要】
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在分析遥感图像特征的基础上,提出了一种基于支持向量机（SVM）的遥感图像压缩方法.该方法采用小波变换把原图像分解成不同尺度的多个子带,对最低频子带系数采用DPCM直接编码,对
【机 构】
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天津大学电信学院,华北电力大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目（编号：2004036196）
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在分析遥感图像特征的基础上,提出了一种基于支持向量机（SVM）的遥感图像压缩方法.该方法采用小波变换把原图像分解成不同尺度的多个子带,对最低频子带系数采用DPCM直接编码,对其它频带系数采用SVM回归方法学习数据之间的相关性,并采用小部分训练样本,即支持向量来稀疏表示原始数据集,从而实现数据压缩.实验表明,与同类压缩方法相比,该算法获得的恢复图像的主客观质量有明显提高.
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