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基于多波段预测的高光谱图像快速无损压缩算法
文献摘要：
为了实现对高光谱图像快速有效的无损压缩,本文利用维纳滤波理论建立了谱间多波段线性预测模型,提出了一种基于多波段线性预测的快速无损压缩算法.首先,利用中值预测器对第一波段进行谱内预测;然后,利用基于维纳滤波的多波段线性预测模型对其他波段进行谱间预测;最后,将预测产生的预测系数和残差图像进行算术编码.在AVIRIS 2006数据集上的仿真实验表明,该算法在16位校正图像、16位未校正图像和12位未校正图像上测试的压缩比分别达到4.71、2.77和4.90,平均压缩和解压缩时间分别约为151s和145s.该方法在保持较低计算复杂度的情况下有效提高了预测精度,在压缩效果和计算复杂度方面均优于其他算法.
文献关键词：
高光谱图像;无损压缩;线性预测;维纳滤波
中图分类号：
作者姓名：
杨丽平;胡红莉;朱福全
作者机构：
四川警察学院基础教学部,泸州646000;四川警察学院教务处,泸州646000
文献出处：
引用格式：
[1]杨丽平;胡红莉;朱福全-.基于多波段预测的高光谱图像快速无损压缩算法)[J].价值工程,2022(32):142-144
A类：
151s,145s
B类：
多波段,高光谱图像,快速无损,无损压缩算法,快速有效,维纳滤波,线性预测,中值预测,预测器,第一波,测产,残差图,差图像,算术编码,AVIRIS,压缩比,均压,解压缩,低计算复杂度
AB值：
0.258791
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