位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
块迭代线性预测的超光谱图像分布式压缩算法
  • ISSN号:1001-2400
  • 期刊名称:西安电子科技大学学报
  • 时间:0
  • 页码:683-688
  • 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]西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071, [2]中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60702058 60802076); “111”工程资助项目(B08038); CAST创新基金资助项目
  • 相关项目:基于网络编码的鲁棒性视频传输技术研究
中文摘要:

根据超光谱图像特点和应用环境要求,提出一种基于DCT变换域分布式信源编码的超光谱图像压缩算法.编码端首先进行线性预测,然后按DCT子带顺序进行比特平面编码,解码端使用关键帧重建边信息进行LDPC解码.在编码端使用部分像素点进行线性预测,从而减少了编码端的运算量.在解码端,利用已解码子带信息进行基于块的迭代线性预测,使用优化后的边信息解码后面的子带.与传统算法相比,本算法在编码端的运算量更少,需要的存储空间更小,满足超光谱图像压缩系统要求,易于硬件实现.

英文摘要:

Based on the analysis of the hyper-spectral images,a new compression algorithm based on the DCT transform domain distributed source coding is proposed.Our algorithm performs the bitplane encoding at the encoder with the DCT subbands order,while using the key frame to reconstruct the side information for LDPC decoding at the decoder.Few pixels are adopted to perform linear prediction at the encoder,thus reducing the complexity.Subbands previously decoded are utilized for iterative linear prediction based on blocks at the decoder,and following subbands are decoded with optimized side information.Compared with conventional algorithms,the proposed algorithm efficiently reduces the cost of computation and memory usage at the encoder,which facilitates the hardware implementation.

同期刊论文项目
期刊论文 24 会议论文 13 获奖 4 专利 6 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《西安电子科技大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:西安电子科技大学
  • 主编:廖桂生
  • 地址:西安市太白南路2号349信箱
  • 邮编:710073
  • 邮箱:xuebao@mail.xidian.edu.cn
  • 电话:029-88202853
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-2400
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1076/TN
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 曾13次荣获省部级优秀期刊荣誉和优秀编辑质量奖,2006年荣获首届中国高校优秀科技期刊奖
  • 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:12591