基于张量分解的超光谱图像降秩与压缩

发布时间：2018-07-04 21:26

  本文选题：超光谱 + 图像压缩　； 参考：《武汉大学学报(信息科学版)》2017年02期

【摘要】：超光谱图像在常规的二维图像中加入了光谱维度,具有更大的信息量的同时也带来了较大的光谱冗余性,这给图像压缩带来了新的挑战。提出了一种基于张量分解的超光谱图像降秩与压缩方法,将超光谱图像视为三阶张量数据表示,并使用张量分解技术将原始观测张量分解为核张量与多个投影矩阵的乘积形式。这样,超光谱图像被压缩为了低秩张量,它可以通过张量反投影进行图像重构。实验证明张量分解技术能够将超光谱图像压缩到很低的比率,同时保持较低的重构相对误差。
[Abstract]:Hyperspectral images have added spectral dimension to conventional two-dimensional images, which not only has more information but also brings greater spectral redundancy, which brings a new challenge to image compression. A method of reducing rank and compression of hyperspectral image based on Zhang Liang decomposition is proposed. The hyperspectral image is treated as a third-order Zhang Liang data representation, and the original observed Zhang Liang is decomposed into the product form of kernel Zhang Liang and multiple projection matrices by using Zhang Liang decomposition technique. In this way, hyperspectral images are compressed to low rank Zhang Liang, which can be reconstructed by Zhang Liang backprojection. Experimental results show that the Zhang Liang decomposition technique can compress hyperspectral images to a very low ratio, while maintaining a low relative error of reconstruction.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【基金】：湖北省自然科学基金(2014CFB711) 地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(201410) 对地观测技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(K201503)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2097491