奇异值分解遥感图像压缩算法研究

被引：13

作者：

黄长春 ^{[1
,2
]}

徐抒岩 ^{[1
]}

胡君 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

[2] 中国科学院研究生院

来源：

计算机仿真 | 2011年 / 28卷 / 08期

关键词：

遥感图像; 有损压缩; 改进的奇异值分解;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

研究遥感图像信息量大且不利于压缩的特点,针对目前一般遥感图像压缩算法的问题,为获得较大的CR(压缩比)和PSNR(峰值信噪比),提出了一种改进的奇异值分解图像压缩算法。算法主要是选取部分奇异值,然后利用奇异向量重构矩阵进行图像压缩。经过建模对于不同内容和纹理的遥感图像,在一定的压缩比下,均获得PSNR>34dB的恢复图像,在不损失最低频信息的同时较好地保持了遥感图像中丰富的高频信息,实现了高质量的图像压缩。经实验证明,与传统的奇异值分解相比,算法在相同图像压缩比的情况下,获得了更高的峰值信噪比,很好地完成遥感图像压缩的任务,为实际的星上应用提供理论依据。

引用

页码：226 / 228+353 +353

页数：4

共 8 条

[1]

基于矩阵奇异值分解的图像压缩方法研究 [D].