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一种基于自适应预测的高光谱图像近无损压缩方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 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,北京100022
  • 相关基金: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)
中文摘要:

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。

英文摘要:

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.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,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:60049