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最大誤差可控的高光譜圖像聚類壓縮算法

李秋富 諶德榮 何光林 馮輝 楊柳心

李秋富, 諶德榮, 何光林, 馮輝, 楊柳心. 最大誤差可控的高光譜圖像聚類壓縮算法[J]. 電子與信息學報, 2015, 37(2): 255-260. doi: 10.11999/JEIT140451
引用本文: 李秋富, 諶德榮, 何光林, 馮輝, 楊柳心. 最大誤差可控的高光譜圖像聚類壓縮算法[J]. 電子與信息學報, 2015, 37(2): 255-260. doi: 10.11999/JEIT140451
LI Qiu-Fu, Chen De-Rong, He Guang-Lin, Feng Hui, Yang Liu-Xin. Hyperspectral Image Compression Algorithm with Maximum Error Controlled Based on Clustering[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(2): 255-260. doi: 10.11999/JEIT140451
Citation: LI Qiu-Fu, Chen De-Rong, He Guang-Lin, Feng Hui, Yang Liu-Xin. Hyperspectral Image Compression Algorithm with Maximum Error Controlled Based on Clustering[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(2): 255-260. doi: 10.11999/JEIT140451

最大誤差可控的高光譜圖像聚類壓縮算法

doi: 10.11999/JEIT140451
基金項目: 

國家部委基金資助課題

Hyperspectral Image Compression Algorithm with Maximum Error Controlled Based on Clustering

  • 摘要: 針對原有基于奇異值分解的最大誤差可控的高光譜圖像壓縮(EC-SVD)算法未充分利用圖像光譜矢量間冗余的問題,該文將高光譜圖像壓縮與聚類結(jié)合,提出最大誤差可控的高光譜圖像聚類壓縮算法。分析發(fā)現(xiàn),圖像的光譜矢量間相似度越高越有利于得到好的最終壓縮效果。因此,算法首先使用K-均值聚類對高光譜圖像像元按光譜矢量聚類,以提高同類光譜矢量間的相似度;其次,對每一類像元分別使用EC-SVD算法思想壓縮以控制最大誤差。論文證明了當高光譜圖像的像元個數(shù)與波段數(shù)之比較大,且聚類類數(shù)不大于8時,聚類能夠提高圖像最終壓縮比。最后,設(shè)計整體壓縮實驗仿真流程,并對實際高光譜圖像進行數(shù)值仿真。結(jié)果表明,在相同參數(shù)條件下,該文算法比EC-SVD算法得到的壓縮比和信噪比均有提高,最大壓縮比提高了10% 左右。該文算法能夠有效提高EC-SVD算法的圖像壓縮效果。
  • 加載中
計量
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  • 被引次數(shù): 0
出版歷程
  • 收稿日期:  2014-04-08
  • 修回日期:  2014-07-25
  • 刊出日期:  2015-02-19

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