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基于EZW的高光谱图像压缩技术研究
  • ISSN号:1000-0593
  • 期刊名称:《光谱学与光谱分析》
  • 时间:0
  • 分类:TP75[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]中国科学院光谱成像技术重点实验室西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室,陕西西安710119, [2]中国科学院研究生院,北京100190, [3]中国科学院光电研究院,北京100049, [4]西安光学精密机械研究所光电测控技术研究室,陕西西安710119
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40805013)资助
中文摘要:

随着高光谱遥感技术的发展,高光谱成像仪已应用于航天航空方面,与多光谱图像不同,高光谱图像是以纳米级的波段宽度对目标进行连续的光谱成像,所获取的图像光谱分辨率非常高。但是,随着波段数的不断增加,光谱成像仪获取的数据量越来越大,要对这些数据进行存储与传输是我们必须面对的问题。随着小波压缩技术的发展,在图像压缩领域有许多人对图像采取EZW压缩并提出各种改进方法,本文将此方法应用于高光谱图像的空间维压缩,对于光谱维的压缩暂不涉及,从高光谱图像的压缩重构结果看,无论从峰值信噪比(PSNR)和光谱曲线比对,还是从人眼主观对原图与重构图的比较,效果都不错。如果先对图像进行光谱维压缩,相信压缩效果会更好。

英文摘要:

Along with the development of hyperspectral remote sensing technology,hyperspectral imaging technology has been applied in the aspect of aviation and spaceflight,which is different from multispectral imaging,and with the band width of nanoscale spectral imaging the target continuously,the image resolution is very high.However,with the increasing number of band,spectral data quantity will be more and more,and these data storage and transmission is the problem that the authors must face.Along with the development of wavelet compression technology,in field of image compression,many people adopted and improved EZW,the present paper used the method in hyperspectral spatial dimension compression,but does not involved the spectrum dimension compression.From hyperspectral image compression reconstruction results,whether from the peak signal-to-noise ratio(PSNR) and spectral curve or from the subjective comparison of source and reconstruction image,the effect is well.If the first compression of image from spectrum dimension is made,then compression on space dimension,the authors believe the effect will be better.

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期刊信息
  • 《光谱学与光谱分析》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会
  • 主编:高松
  • 地址:北京海淀区魏公村学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:chngpxygpfx@vip.sina.com
  • 电话:010-62181070
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0593
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2200/O4
  • 邮发代号:82-68
  • 获奖情况:
  • 1992年北京出版局编辑质量奖,1996年中国科协优秀科技期刊奖,1997-2000获中国科协择优支持基础性高科技学术期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国科学引文索引(扩展库),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),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40642