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基于自适应波段聚类主成分分析和反向传播神经网络的高光谱图像压缩

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电子与信息学报 2018年第10期40卷 2478-2483页

作者：陈善学张燕琪重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,数据量大。为了能够有效地利用高光谱图像数据,促进高光谱遥感技术的发展,该文提出一种基于自适应波段聚类主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络相结合的高光谱图像压缩算法。算法利用近邻传播(AP)... 详细信息

高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,数据量大。为了能够有效地利用高光谱图像数据,促进高光谱遥感技术的发展,该文提出一种基于自适应波段聚类主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络相结合的高光谱图像压缩算法。算法利用近邻传播(AP)聚类算法对波段进行自适应聚类,对聚类后的各个分组分别进行PCA运算,最后利用BP神经网络对所有主成分进行编码压缩。该文的创新点在于BP神经网络压缩图像时,在训练步骤过程中,误差反向传播是用原图与输出作差值,再反向调整各层的权值、阈值。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能够有效地利用谱间相关性,提高压缩性能,还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该文算法与其它现有算法比较,在相同压缩比下,其光谱角更小,信噪比更高。

关键词：高光谱图像压缩波段聚类主成分分析神经网络

基于谱间预测和码流预分配的高光谱图像压缩算法

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光学精密工程 2008年第4期16卷 752-757页

作者：孙蕾罗建书谷德峰国防科技大学理学院湖南长沙410073

在高光谱图像压缩中，由于波段预测后各波段残差图像分配的码流长度关系到该波段的清晰度，同时该波段作为预测波段对后面波段的预测编码会产生影响，因此设计一种合理的分配各波段码流长度的算法很有必要。本文提出了一种波段预测去除... 详细信息

在高光谱图像压缩中，由于波段预测后各波段残差图像分配的码流长度关系到该波段的清晰度，同时该波段作为预测波段对后面波段的预测编码会产生影响，因此设计一种合理的分配各波段码流长度的算法很有必要。本文提出了一种波段预测去除谱间冗余和码流预分配的高光谱图像压缩算法。用DPCM预测求出各波段的预测残差图像的标准差，然后根据标准差的大小对该波段进行SPIHT编码所需要分配的码流长度进行预测，最后基于均方差最小的线性预测器对图像各波段进行预测，根据事先分配的码流长度对各波段预测残差图像进行SPIHT编码。该算法在波段间采用最佳线性预测，有效地去除了高光谱图像的谱间相关性，同时，设计的分配码流长度的算法能够根据各波段信息量大小，以及与相邻波段的相关性来分配码流长度。实验表明，重建图像的平均PSNR比3D-SPIHT算法的高0．9～2．5dB，因此该算法对高光谱图像有损压缩非常适用。

关键词：高光谱图像压缩 SPIHT算法谱间预测码流长度分配

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高光谱图像压缩方法研究

高光谱图像压缩方法研究

作者：胡灿重庆邮电大学

学位级别：硕士

高光谱遥感图像在获得地表图像信息的同时,也获得其光谱信息,通过对光谱数据进行合理、有效的分析处理,可以广泛应用于众多领域。然而高光谱图像所拥有的庞大数据量对其传输与存储造成了极大的困难,严重限制了其应用与发展,因此必须对... 详细信息

高光谱遥感图像在获得地表图像信息的同时,也获得其光谱信息,通过对光谱数据进行合理、有效的分析处理,可以广泛应用于众多领域。然而高光谱图像所拥有的庞大数据量对其传输与存储造成了极大的困难,严重限制了其应用与发展,因此必须对其进行有效的压缩,高光谱图像压缩处理等相关技术已经成为现代科技的重要组成部分。本文在现有研究成果的基础上,对高光谱图像压缩方法进行了深入研究。文章的主要内容有:第一,针对现有算法对高光谱图像的谱间特性利用不够充分的问题,提出了一种自适应波段聚类PCA(Principal Component Analysis,PCA)结合JPEG2000的高光谱图像压缩方案。该方案在吸引力传播(Affinity Propagation,AP)算法的基础上设计了一种自适应波段聚类分组算法,对聚类后的各个波段组分别进行PCA运算,最后利用静态图像压缩标准JPEG2000对所有主成分进行编码压缩。实验结果表明,该方案与对比算法相比,显著提高了压缩效果。第二,针对在传统的数据压缩框架下,所包含的高速采样过程必然造成资源的严重浪费,编码端过于复杂等问题,将压缩感知理论引入高光谱图像压缩中,对现有的基于压缩感知模式的高光谱图像压缩算法进行了深入研究。第三,提出了一种高光谱图像变投影率分块压缩感知结合优化谱间预测重构方案。编码端将高光谱图像所有波段聚类成若干组,每组的类中心即为参考波段,其余的则为普通波段,然后对不同波段分别采用不同精度的分块压缩感知以获取测量值。解码端,参考波段直接采用稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)算法进行重构,而对于普通波段,则设计了一种优化谱间预测结合SAMP算法的新模型进行重构:首先通过重构的参考波段双向预测普通波段,并对其进行压缩投影,然后计算预测前后普通波段投影值的残差,最后利用SAMP算法重构该残差,以此修正预测值。实验结果证明,该方案与同类算法相比明显改善了整体的压缩性能。

关键词：高光谱图像压缩自适应波段聚类压缩感知优化谱间预测稀疏度自适应匹配追踪

混合PCA/ICA与JPEG2000结合的高光谱图像压缩

同方学位论文库评论

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计算机工程与科学 2016年第5期38卷 968-974页

作者：叶珍白璘刘玉何明一粘永健长安大学电子与控制工程学院陕西西安710064 第三军医大学生物医学工程系重庆400038 西北工业大学电子信息学院陕西西安710129

主成分分析(PCA)常常结合JPEG2000压缩标准用来对高光谱图像进行压缩。然而,由PCA得到的主成分仅利用了二阶统计信息。对于高光谱图像应用来说,只采用二阶统计信息是远远不够的,如异常像素的处理常常需要用到更高阶的统计信息。研究了... 详细信息

主成分分析(PCA)常常结合JPEG2000压缩标准用来对高光谱图像进行压缩。然而,由PCA得到的主成分仅利用了二阶统计信息。对于高光谱图像应用来说,只采用二阶统计信息是远远不够的,如异常像素的处理常常需要用到更高阶的统计信息。研究了一种混合PCA/ICA与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。首先,对原始高光谱图像进行PCA变换,提取出前m个主成分对应的特征向量矩阵WPCA;然后,对其余的特征向量进行ICA变换,得到n个特征向量矩阵WICA;最后,将得到的混合投影矩阵、原始高光谱图像及其均值向量共同嵌入JPEG2000比特流,从而完成对高光谱图像的压缩。在不同码率的情况下,通过空间相关系数(ρ)、信噪比(SNR)、光谱角填图(SAM)等技术指标对混合PCA/ICA+JPEG2000算法的压缩性能进行评估。实验结果表明,混合PCA/ICA+JPEG2000算法不但能有效去除高光谱图像的谱间相关性,而且能够有效提高光谱保真度,保护异常像素信息。

关键词：高光谱图像压缩主成分分析独立成分分析 JPEG2000

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采用自适应波段分组的高光谱图像压缩算法

计算机科学 2011年第6期38卷 275-278页

作者：白璘何明一戴玉超西北工业大学电子信息学院陕西省信息获取与处理重点实验室西安710129

针对高光谱成像中海量数据对存储与传输造成的困难,提出一种结合自适应波段分组与码率预分配的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段分组预处理,通过波段分组与预测参考帧的选取来提高压缩算法的编码性... 详细信息

针对高光谱成像中海量数据对存储与传输造成的困难,提出一种结合自适应波段分组与码率预分配的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段分组预处理,通过波段分组与预测参考帧的选取来提高压缩算法的编码性能。对不同分组内的高光谱图像采用分段预测算法去除谱间冗余,同时根据预测残差信息量的大小对空间压缩算法进行自适应码率分配。实验结果表明,在保证图像质量与较低计算复杂度的前提下,其重建图像的峰值信噪比较对比算法有所提高。

关键词：高光谱图像压缩波段分组吸引力传播聚类谱间预测

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基于自适应波段聚类PCA的高光谱图像压缩

科学技术与工程 2015年第12期35卷 86-91,108页

作者：陈善学胡灿屈龙瑶重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

对高光谱图像进行有效压缩已经成为高光谱遥感领域的研究热点。针对现有高光谱图像压缩算法谱间特性利用不够充分的问题,提出了一种自适应波段聚类PCA(principal component analysis)与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。算法采用基... 详细信息

对高光谱图像进行有效压缩已经成为高光谱遥感领域的研究热点。针对现有高光谱图像压缩算法谱间特性利用不够充分的问题,提出了一种自适应波段聚类PCA(principal component analysis)与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段聚类,对聚类后的各个波段组分别进行PCA运算,最后利用JPEG2000标准对所有主成分进行编码压缩。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能更有效地利用谱间相关性,提高压缩性能;还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该算法在相同压缩比下,其信噪比、异常检测、光谱角性能相比对比算法均有所改善。

关键词：高光谱图像压缩波段聚类 PCA JPEG2000

一种基于Contourlet变换的高光谱图像压缩算法

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计算机科学 2012年第S3期39卷 395-397,427页

作者：白璘刘盼芝李光长安大学电子与控制工程学院西安710064

提出了一种基于Contourlet变换的高光谱图像压缩算法,其将多尺度几何分析用于高光谱图像的空间去相关,在进行有损压缩时有效地保存了高光谱图像丰富的纹理信息。该算法首先对高光谱图像的每一个波段图像进行基于小波的Contourlet变换,... 详细信息

提出了一种基于Contourlet变换的高光谱图像压缩算法,其将多尺度几何分析用于高光谱图像的空间去相关,在进行有损压缩时有效地保存了高光谱图像丰富的纹理信息。该算法首先对高光谱图像的每一个波段图像进行基于小波的Contourlet变换,然后用前一波段的变换系数预测当前波段,最后对预测误差进行SPIHT编码,形成嵌入式码流。实验结果表明,提出的基于Contourlet变换的高光谱图像压缩算法其压缩效果优于对比算法,且能较好地保留高光谱图像的纹理信息。

关键词：高光谱图像压缩多尺度几何分析 Contourlet SPIHT编码

一种改进的无链表3DSPITH算法用于高光谱图像压缩

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应用光学 2011年第3期32卷 446-451页

作者：马冬梅马彩文摆玉龙西北师范大学物理与电子工程学院甘肃兰州7300070 中国科学院西安光学精密机械研究所陕西西安710119

针对大孔径静态干涉成像光谱仪(LASIS)的成像特点,提出了一种基于三维非对称等长树小波变换的无链表SPITH算法结合ROI的图像压缩方案。首先,对干涉高光谱图像进行三维非对称等长树离散小波变换。其次,采用ROI方法对主要的光谱系数进行... 详细信息

针对大孔径静态干涉成像光谱仪(LASIS)的成像特点,提出了一种基于三维非对称等长树小波变换的无链表SPITH算法结合ROI的图像压缩方案。首先,对干涉高光谱图像进行三维非对称等长树离散小波变换。其次,采用ROI方法对主要的光谱系数进行保护。最后,采用改进的三维无链表SPITH算法,编码干涉高光谱图像的小波变换域。实验结果表明,该方法在8∶1压缩比下,获得大于40 dB的平均峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息。

关键词：高光谱图像压缩三维离散小波变换 3DSPITH ROI

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基于矢量量化的高光谱图像压缩技术研究

基于矢量量化的高光谱图像压缩技术研究

作者：王一宁重庆邮电大学

学位级别：硕士

高光谱图像是同时在多个光谱波段窄带上对同一地物进行观测所获得的图像,它反映了观测对象在各个窄光谱波段上的电磁波辐射特性,包含了观测对象的诸多信息。由于高光谱图像庞大的数据量,对其进行存储和传输是十分困难的。利用矢量量化... 详细信息

高光谱图像是同时在多个光谱波段窄带上对同一地物进行观测所获得的图像,它反映了观测对象在各个窄光谱波段上的电磁波辐射特性,包含了观测对象的诸多信息。由于高光谱图像庞大的数据量,对其进行存储和传输是十分困难的。利用矢量量化技术对其进行压缩,能够实现压缩比高,同时保留原图更多的信息的压缩效果。然而现有的高光谱图像矢量量化压缩算法,具有计算复杂度较高,压缩后造成图像的失真较大的缺陷,针对以上问题,本文对高光谱图像做出了分析,并在此基础上提出了两种改进的高光谱图像矢量量化压缩算法,改进的两种算法显著地改善了高光谱图像矢量量化压缩的性能,本硕士学位论文具体成果有以下两个方面:第一,利用异常检测算法对高光谱图像压缩的改进效果,在此基础之上提出了一种基于异常检测的高光谱图像矢量量化快速压缩算法,该算法对原有的异常像素检测算法进行改进,结合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),最后结合LBG(Linde Buzo Gray)算法完成矢量量化压缩。实验结果表明,该算法不仅能够提高压缩质量,还能降低所需计算量,实现高光谱图像的快速压缩。第二,利用先分类后压缩的思想能够对图像压缩进行改进的效果,提出一种基于空谱聚类和图像分类的高光谱图像矢量量化压缩算法,通过波段聚类+主成分分析和图像分类,降低了矢量量化码书搜索范围和搜索的计算量。实验结果表明,该算法在保证图像恢复质量基本不变的前提下,大幅度降低运算量,起到了高光谱图像快速压缩的效果。

关键词：高光谱图像压缩矢量量化异常检测图像分类