学术
国际标准刊号：ISSN 1001-3695
国内统一刊号：CN 51-1196
摘 要:
提出一种高光谱图像的近无损压缩方法。首先使用三维自适应预测有效地去除高光谱图像的空间和谱间相关性；然后对预测误差进行量化，以进一步降低编码率。实验结果表明，该方法能在控制重建误差的前提下显著地降低了比特率。[著者文摘]
文章出处:
《计算机应用研究》-2007年24卷5期 -305-307页
Application Research of Computers
栏目信息:
分 类 号:
文献标识码:
A
文章编号:
1001-3695（2007）05-0305-03
[参考文献]
Near-lossless Compression of Hyperspectral Image Based on Adaptive Prediction
WANG Jin, ZHANG Xiao-ling, CHAI Yan, SHEN Lan-sun （ Laboratory of Signal ＆ Information Processing, Beijing University of Technology, Beijing 100022, China）
Abstract:
A near-lossless compression algorithm was presented, First, 3D adaptive prediction was introduced in to remove spatial and spectral redundancies efficiently. Then prediction errors were quantized properly to reduce coding rate further. Experiments show that this method can reduce bit-rate distinctly while reconstruction error can be controlled.[著者文摘]
Key words:
hyperspectral imagery; near-lossless compression; quantization; 3D adaptive prediction
收稿日期: 2006-03-07
修订日期: 2006-04-27
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（60472036,90304001）;北京市自然科学基金资助项目（4032008,4052007）;北京市教委科技发展计划重点项目（KZ200310005004,KM200410005022）
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