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基于谱间预测和小波变换的成像光谱图像压缩算法
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:北京工业大学学报
  • 时间:0
  • 页码:1037-1043
  • 语言:中文
  • 分类:TP751.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京工业大学信号与信息处理研究室,北京100124, [2]北京工业大学软件学院,北京100124
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60772069); 国家“八六三”计划资助项目(2009AA12Z111); 博士后基金资助项目(20090450268)
  • 相关项目:基于移动Agent的无线视频传感器网络协同信号与信息处理技术研究
中文摘要:

提出了一种基于谱间预测和小波变换的成像光谱图像压缩算法,利用谱间预测和二维小波变换分别去除图像的谱间和空间相关性,并结合波段排序预处理和一种高效的基于四叉树分裂的逐小波子带编码方法,取得了较好的编码效果.实验结果表明,在相同压缩比条件下,采用该算法得到的重建图像的峰值信噪比比JPEG2000标准平均提高3.69dB.该算法的压缩码流具有一定的抗误码性能,比较适合面向遥感平台的应用.

英文摘要:

A spectral imagery compression algorithm based on spectral prediction and wavelet transform is presented. Utilizing spectral prediction and 2D wavelet transform respectively,the special and spectral redundancy is removed. Then,combined with band reordering and quadtree-based subband by subband wavelet image coding method,the experimental results of the proposed scheme show obvious advantages. At the same compression ratio,the average PSNR of reconstructed images is 3. 69 dB higher than that of JPEG2000. Meanwhile,with the anti-error and multi-resolution decoding features,it is suitable for the application in remote sensing platforms.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924