基于均匀网格编码量化的超光谱图像自适应压缩

被引：3

作者：

吴颖谦

方涛

施鹏飞

机构：

[1] 上海交通大学模式识别与图像处理研究所

来源：

红外与毫米波学报 | 2004年 / 05期

关键词：

超光谱图像; 自适应预测; 网格编码量化; 分类; 比特分配;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN919 [数据通信];

学科分类号：

摘要：

提出一种基于小波系数分类的超光谱图像压缩方法 .算法首先将各波段小波分解并将所得子带划分成子块 ,而后根据子块活动性将其分类 .在分类基础上 ,使用预测差分技术去除谱间冗余 ,此过程中分别求取各子类的预测系数以反映子带的局部相关性 .而后利用均匀网格编码量化方法来量化残差系数序列 ,最后使用自适应算术编码对量化码字进行熵编码 .为使编码器能在所有系数序列中最优地分配比特 ,本文提出一个基于序列统计特性和网格编码量化器率 -失真特性的比特分配算法 .实验证明该方法能高效地压缩超光谱图像 ,表现出优异的压缩性能 .

引用

页码：349 / 352+356 +356

页数：5

共 7 条

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