基于张量分析和小波包变换的高光谱图像压缩

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中文摘要：高光谱图像拥有巨大的数据量,造成其保存和传输非常不便,因此高光谱图像的压缩显得尤为重要.提出一种基于张量Tucker分解和小波包变换的高光谱图像压缩算法.首先,该算法利用Tucker分解的性质,充分提取高光谱图像中各个模式下的信息,并利用其中包含有空间信息的光谱模式对高光谱图像的光谱维进行解相关.然后,运用比经典Mallat小波分解更为有效的小波包变换对光谱去相关后保留下来的主成分进行JPEG2000压缩.实验结果表明,本算法压缩性能远远好于经典的三维小波算法,并且由于张量分解的应用,不论在码率失真表现还是信息保真度上,本算法均比基于一维主成分分析的高光谱压缩算法更具优势.

作者：

WANG Lei、王磊、WANG Bin、王斌、ZHANG Li-ming、张立明

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作者单位：

Department of Electronic Engineering, Fudan University, Shanghai 200433, China

复旦大学电子工程系,上海200433

Key Laboratory of Wave Scattering and Remote Sensing Information,Fudan University, Shanghai 200433, China

复旦大学波散射与遥感信息重点实验室,上海200433

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关键词：

高光谱图像压缩算法张量分析小波包变换

主办单位：

复旦大学

会议名称：

第四届复旦大学博士生学术论坛——信息科学与技术

会议时间：

2012-10-13

会议地点：

上海

会议母体文献：

第四届复旦大学博士生学术论坛——信息科学与技术论文集

页码：

371-379

出版时间：

2012