針對傳統(tǒng)方法壓縮圖像時(shí)出現(xiàn)的編碼增益狀態(tài)不佳與壓縮效率較低的問題,提出了基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的激光光譜圖像壓縮方法。通過DPCM預(yù)測算法消除激光光譜圖像的譜間冗余,再利用SPIHT算法消除剩下的空間冗余,進(jìn)而使圖像的殘差值縮小。在此基礎(chǔ)上使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把多種卷積層與非線性激活層疊加在一起來完成對復(fù)雜反射函數(shù)的處理,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練。最后經(jīng)過多層卷積的感受野對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,從而實(shí)現(xiàn)對激光光譜圖像的壓縮。實(shí)驗(yàn)證明,與傳統(tǒng)方法對比,本文方法的編碼增益狀態(tài)更佳,且圖像壓縮效率較高,能夠有效對激光光譜圖像進(jìn)行壓縮,具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 激光光譜圖像預(yù)處理
    2.1 DPCM消除譜間冗余
    2.2 SPIHT消除空間冗余
    2.3 DPC譜間預(yù)測SPIHT算法
3 基于深度學(xué)習(xí)的光譜圖像壓縮方法
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.2 卷積層參數(shù)
        (1)步進(jìn)
        (2) padding
    3.3 多層卷積的感受野
    3.4 激光光譜圖像壓縮的實(shí)現(xiàn)
4 實(shí)驗(yàn)證明
5 結(jié)束語



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