本文關(guān)鍵詞：基于K-均值聚類和傳統(tǒng)遞歸最小二乘法的高光譜圖像無損壓縮

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【摘要】：針對(duì)基于預(yù)測的高光譜圖像無損壓縮算法壓縮比低的問題,該文將聚類算法與高光譜圖像預(yù)測壓縮算法相結(jié)合,提出一種基于K-均值聚類和傳統(tǒng)遞歸最小二乘法的高光譜圖像無損壓縮算法。首先,對(duì)高光譜圖像按光譜矢量進(jìn)行K-均值聚類以提升同類光譜矢量間的相似度。然后,對(duì)每一聚類群分別使用傳統(tǒng)遞歸最小二乘法進(jìn)行預(yù)測,消除高光譜圖像的空間冗余和譜間冗余。最后,對(duì)預(yù)測誤差圖像進(jìn)行算術(shù)編碼,完成高光譜圖像壓縮過程。對(duì)AVIRIS 2006高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),所提算法對(duì)16位校正圖像、16位未校正圖像和12位未校正圖像分別取得了4.63倍,2.82倍和4.77倍的壓縮比,優(yōu)于同類型已報(bào)道的各種算法。
【作者單位】： 吉林大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 高光譜圖像 圖像壓縮 遞歸最小二乘法 聚類
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41101419)~~
【分類號(hào)】：TP751;TP311.13
【正文快照】： 1引言高光譜圖像由于在地物的分類和識(shí)別上所特有的極強(qiáng)能力,在大氣檢測、資源管理、環(huán)境監(jiān)測、軍事偵查和礦產(chǎn)勘探等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。近年來,伴隨著光譜成像技術(shù)的飛速發(fā)展,高光譜圖像越來越高的空間分辨率、譜間分辨率和時(shí)間分辨率導(dǎo)致其數(shù)據(jù)量的迅速上升,對(duì)高光譜圖像

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1 王U喺，

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