光谱学与光谱分析, 2013, 33 (5): 1401, 网络出版: 2013-05-21   

基于光谱分类和局部DPCM的干涉超光谱数据压缩

Interference Hyperspectral Data Compression Based on Spectral Classification and Local DPCM
作者单位
1 中国科学院光电研究院, 北京100094
2 中国科学院大学, 北京100049
摘要
为了获得较高的压缩比, 针对干涉超光谱图像数据的空间维相关性和干涉光谱维相关性, 提出了一种将光谱分类与局部DPCM相结合的联合压缩算法。 先对整个光谱数据进行光谱分类, 得到一个与二维空间对应的分类号矩阵和一个与干涉光谱对应的光谱类别库, 然后利用局部DPCM对光谱类别库进行进一步压缩。 分类作为第一步压缩对整个压缩算法的压缩效果至关重要, 本文分析了不同分类标准和分类精度下的压缩效果, 相对欧氏距离标准优于夹角标准和干涉RQE标准。 文中最后选取了合适的分类标准编程实现联合压缩算法并与JPEG2000进行比较, 联合压缩算法的压缩效果优于JPEG2000。
Abstract
In order to get a high compression ratio, according to the spatial dimension correlation and the interference spectral dimension correlation of interference hyperspectral image data, the present article provides a new compression algorithm that combines spectral classification with local DPCM. This algorithm requires spectral classification for the whole interference hyperspectral image to get a classification number matrix corresponding to the two-dimensional space and a spectral classification library corresponding to the interference spectra first, then local DPCM is performed for the spectral classification library to get a further compression. As the first step of the compression, the spectral classification is very important to the compression effect. This article analyzes the differences of compression effect with different standard and different accuracy of classification, the relative Euclidean distance standard is better than the angle standard and the interference RQE standard. Finally, this article chooses an appropriate standard of compression and achieves the combined compression algorithm with programming. Compared to JPEG2000, the compression effect of combined compression algorithm is better.

涂小龙, 黄旻, 吕群波, 王建威, 裴琳琳. 基于光谱分类和局部DPCM的干涉超光谱数据压缩[J]. 光谱学与光谱分析, 2013, 33(5): 1401. TU Xiao-long, HUANG Min, Lv Qun-bo, WANG Jian-wei, PEI Lin-lin. Interference Hyperspectral Data Compression Based on Spectral Classification and Local DPCM[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2013, 33(5): 1401.

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