基于K-均值聚类和传统递归最小二乘法的高光谱图像无损压缩

发布时间：2017-07-17 15:30

  本文关键词：基于K-均值聚类和传统递归最小二乘法的高光谱图像无损压缩

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【摘要】：针对基于预测的高光谱图像无损压缩算法压缩比低的问题,该文将聚类算法与高光谱图像预测压缩算法相结合,提出一种基于K-均值聚类和传统递归最小二乘法的高光谱图像无损压缩算法。首先,对高光谱图像按光谱矢量进行K-均值聚类以提升同类光谱矢量间的相似度。然后,对每一聚类群分别使用传统递归最小二乘法进行预测,消除高光谱图像的空间冗余和谱间冗余。最后,对预测误差图像进行算术编码,完成高光谱图像压缩过程。对AVIRIS 2006高光谱数据进行仿真实验,所提算法对16位校正图像、16位未校正图像和12位未校正图像分别取得了4.63倍,2.82倍和4.77倍的压缩比,优于同类型已报道的各种算法。
【作者单位】： 吉林大学电子科学与工程学院;
【关键词】： 高光谱图像 图像压缩 递归最小二乘法 聚类
【基金】：国家自然科学基金(41101419)~~
【分类号】：TP751;TP311.13
【正文快照】： 1引言高光谱图像由于在地物的分类和识别上所特有的极强能力,在大气检测、资源管理、环境监测、军事侦查和矿产勘探等领域有着广泛的应用。近年来,伴随着光谱成像技术的飞速发展,高光谱图像越来越高的空间分辨率、谱间分辨率和时间分辨率导致其数据量的迅速上升,对高光谱图像

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本文编号：554274